Isso pode parecer polêmico, mas a codificação tradicional é quase uma coisa do passado atualmente. Especialmente quando existem geradores de código de IA sofisticados, a codificação tradicional é como subir a colina com uma mochila. Transferir tarefas de trabalho intensivo para a IA é o mesmo que abandonar essa mochila. Quando a IA assume a carga, o ciclo de vida da codificação de repente se torna uma jornada muito mais gratificante, com energia de sobra para a criatividade.
Resumindo, os geradores de código de IA vieram para ficar e facilitar sua vida, se você souber como usá-los da melhor forma possível. Este guia fornecerá todas as ferramentas necessárias para que você entenda o funcionamento mais profundo dos geradores de código de IA. Examinamos todos os detalhes para oferecer a você um "guia para manequins" amigável para iniciantes.
Um gerador de código de IA é uma ferramenta que gera código e sugestões de preenchimento automático que incluem, mas não se limitam a, trechos de código, funções inteiras ou até mesmo aplicativos completos. Os geradores de código de IA empregam inteligência artificial e aprendizado de máquina para gerar códigos relevantes com base na solicitação recebida pelo usuário, delineando a funcionalidade desejada.
Em princípio, o que torna um gerador de código de IA capaz de gerar código não é diferente de um desenvolvedor humano em formação. A base de ambos está no aprendizado por meio de recursos on-line disponíveis, aplicando esse aprendizado e evoluindo ainda mais. Os desenvolvedores humanos também vasculham a Internet em busca de respostas, assim como seus colegas de IA. A diferença está na escala, na velocidade e na configuração.
Os algoritmos de aprendizado de máquina são treinados em grandes bibliotecas de código-fonte existente de projetos de código aberto, alimentando assim a ferramenta de geração de código. Em geral, o processo de treinamento é dividido nas seguintes etapas:
Essas etapas formam um rito de passagem essencial na geração de código de IA, solidificando a capacidade de uma ferramenta de IA de complementar os esforços de programação do desenvolvedor.
Depois que o gerador de código de IA se forma no treinamento, ele executa a geração de código de duas maneiras principais:
Nesse cenário, o desenvolvedor está no banco do motorista enquanto aceita sugestões de um assistente de motorista treinado. O desenvolvedor inicia a codificação e o gerador de código apresenta sugestões de preenchimento automático com base em padrões de codificação reconhecidos nos conjuntos de dados de treinamento. Cabe ao desenvolvedor aceitar a sugestão ou seguir em frente.
Os desenvolvedores articulam suas solicitações usando linguagem natural, o que faz com que a ferramenta de IA gere sugestões que atendam ao objetivo declarado. Essa opção permite que os usuários participem do desenvolvimento de códigos, mesmo sendo novatos. Por meio da funcionalidade de bate-papo, os desenvolvedores podem comunicar diretamente suas intenções à ferramenta de IA. Por exemplo, emitir solicitações específicas de otimização de código, correção de bugs etc. Esse recurso de conversação da ferramenta ajuda o desenvolvedor em todos os estágios do processo de geração de código.
A codificação generativa pode aumentar drasticamente a produtividade do desenvolvedor em muitos casos. Uma pesquisa realizada pela McKinsey afirma que os engenheiros de software podem desenvolver código de 35% a 45% mais rápido, refatorar de 20% a 30% mais rápido e realizar a documentação de 45 a 50% mais rápido.
Essas são algumas estatísticas que indicam muita promessa e potencial. No entanto, a mesma pesquisa aponta que a produtividade como métrica depende de diversas variáveis, como a natureza da tarefa que está sendo realizada (repetitiva ou criativa) e o conjunto de habilidades do engenheiro que utiliza a IA. Mais adiante neste guia, discutiremos como e por que esses números podem ser facilmente confundidos se forem tirados do contexto.
Mas, apesar dessa dicotomia no debate sobre produtividade, podemos dizer com segurança que a geração de código por IA pode trazer velocidade, consistência e satisfação ao processo de geração de código.
A menor barreira de entrada também a torna uma ferramenta revolucionária no espaço da engenharia de software.
Para aproveitar todo o potencial dos geradores de código de IA, siga estas práticas recomendadas:
Várias ferramentas de geração de código de IA ganharam ampla adoção, cada uma delas trazendo pontos fortes exclusivos para a mesa. Pense no GitHub Copilot, o gerador de código de IA mais popular, como um assistente altamente qualificado ao lado de sua mesa, pronto para fornecer sugestões de conclusão de código em tempo real. Ele usa modelos de aprendizagem profunda treinados em grandes quantidades de código público, semelhante à forma como um aprendiz aprende estudando os trabalhos dos mestres.
O Zencoder leva isso um passo adiante com seu fluxo de trabalho de reparo autêntico. Imagine ter uma equipe de editores diligentes que refinam automaticamente seus rascunhos. Os agentes de IA do Zencoder se integram perfeitamente ao seu fluxo de trabalho para polir e aperfeiçoar o código gerado por seus modelos de linguagem. Sua compatibilidade com IDEs populares, como o Visual Studio Code e o JetBrains, faz dele uma potência para aumentar a produtividade.
O Amazon CodeWhisperer é outra ferramenta digna de nota, que oferece sugestões e otimizações inteligentes de código, aproveitando a ampla infraestrutura e análise de nuvem da Amazon.
Também vale a pena mencionar o Kite por seu objetivo de simplificar a experiência de codificação. Ele usa o aprendizado de máquina para oferecer conclusões contextuais para trechos de código e é particularmente eficiente com Python.
Para aqueles que fazem parte do ecossistema do Google, ferramentas como o AI Hub e o Vertex AI oferecem recursos robustos de geração de código. Essas ferramentas utilizam as amplas estruturas de IA e aprendizado de máquina do Google para auxiliar em tarefas de desenvolvimento complexas, especialmente em projetos de grande escala.
Como os instrumentos de uma orquestra que contribuem para um desempenho harmonioso, essas ferramentas de IA trabalham juntas para manter os desenvolvedores na vanguarda do setor de software. Sua evolução contínua promete ainda mais integração e utilidade, tornando o processo de desenvolvimento mais eficiente e inovador.
A ideia e os benefícios da geração de código de IA costumam ser tão elogiados que os desenvolvedores geralmente se lançam com grandes expectativas em relação à facilidade de uso e ao aumento da produtividade. No entanto, sua experiência nem sempre está alinhada com suas expectativas. Um estudo intitulado "Expectativa x Experiência", realizado por estudantes de Harvard para testar como o uso do GitHub CoPilot afetava a produtividade, ilustra perfeitamente esse ponto. O estudo foi feito atribuindo tarefas de geração de código a 24 alunos para medir a produtividade e a facilidade de resolução de problemas usando IA. Embora a maioria dos alunos (19 de 24) tenha relatado satisfação e preferência pelo uso do Copilot, não foi registrado um grande aumento de produtividade. Também houve casos em que o CoPilot sugeriu códigos defeituosos ou com bugs que o aluno achou difícil de entender ou depurar. Em suma, apesar de todas as afirmações sobre a funcionalidade do Copilot, ele não "reduziu necessariamente o tempo de conclusão da tarefa nem aumentou a taxa de sucesso na solução de tarefas de programação em um ambiente real". Portanto, é importante considerar o nível de habilidade da pessoa em uma linguagem de programação e usar o discernimento para analisar o código gerado pelas ferramentas de IA.
Em termos simples, a dívida técnica (também conhecida como dívida de design ou dívida de código) significa os custos incorridos devido à priorização da entrega rápida em detrimento do código perfeito. Basicamente, há consequências em tomar atalhos indevidos no desenvolvimento de software. E se o código gerado por IA não for implementado com o devido cuidado, pode ser muito caro e demorado corrigir ou depurar o código gerado por IA em estágios posteriores. A falta de cuidados adequados inclui, mas não se limita a, falta de práticas de segurança, testes e validação inadequados, baixa qualidade e legibilidade do código etc.
A capacidade de manutenção do código é um assunto importante no desenvolvimento de software. A capacidade de manutenção do código significa que seu código é fácil de ser lido, entendido, modificado e reutilizado por você ou por outras pessoas a longo prazo. Isso pode ser alcançado com a adesão aos padrões de codificação e às práticas recomendadas. Porém, quando se trata de código gerado por IA, a capacidade de manutenção é prejudicada por vários motivos. A GitClear pesquisou 153 milhões de linhas de código alterado entre janeiro de 2020 e dezembro de 2023 e agora projeta que a rotatividade de código ("a porcentagem de linhas que são revertidas ou atualizadas menos de duas semanas após a criação") aumentará duas vezes em 2024. O excesso de confiança no código gerado por IA sem discernimento ou compreensão e documentação adequadas pode levar a problemas de manutenção do código a longo prazo.
A segurança é um aspecto fundamental do desenvolvimento de software, e o código gerado por IA não é exceção. Jeimy Ruiz, do Github, insiste que o código gerado por IA não é "mais inseguro do que o código gerado por humanos". E, em seu artigo no blog, ela afirma ainda que "uma combinação de testes, revisões manuais de código, varredura, monitoramento e ciclos de feedback pode produzir a mesma qualidade de código que o código gerado por humanos".
O código gerado por computador está sujeito a vulnerabilidades e problemas de segurança. É imprescindível usar um verificador de vulnerabilidades sempre que possível para analisar as possíveis vulnerabilidades de segurança. Desde que os desenvolvedores de software sigam as práticas recomendadas abaixo, os problemas de segurança podem ser mantidos sob controle ou corrigidos em um estágio inicial.
A IA no desenvolvimento de software está indo além de apenas escrever código. Os sistemas avançados de IA agora são capazes de traduzir requisitos de alto nível em código funcional, preenchendo a lacuna entre a linguagem natural e as linguagens de programação. Esse avanço acelera significativamente o processo de desenvolvimento e abre novas possibilidades para que as partes interessadas não técnicas contribuam para a criação de software.
No âmbito dos testes e da manutenção de software, a IA está fazendo avanços substanciais. Os sistemas orientados por IA podem gerar conjuntos de testes abrangentes, prever possíveis bugs e recomendar estratégias de refatoração para melhorar a qualidade e a capacidade de manutenção do código. Esses recursos aumentam a confiabilidade do software e reduzem o tempo e os recursos necessários para a garantia de qualidade.
Olhando para o futuro, podemos esperar:
Essas mudanças não substituirão os desenvolvedores. Em vez disso, elas nos ajudarão a trabalhar de forma mais inteligente e rápida, permitindo que nos concentremos em resolver problemas maiores e sermos mais criativos.