IA generativa para desenvolvedores: benefícios e desafios

A IA generativa está transformando a forma como os desenvolvedores de software programam, passando de assistente passiva a parceira ativa de programação. Ela amplia seus recursos e contribui para a eficiência e a qualidade gerais do ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC).

Uma pesquisa da consultoria de gerenciamento McKinsey constatou que organizações de software com melhor desempenho tiveram ganhos de 16%–30% em métricas como produtividade da equipe e tempo de lançamento no mercado, além de melhorias de 31%–45% na qualidade do software com inteligência artificial.¹ Mas a IA generativa também tem suas desvantagens. Em um relatório sobre o impacto da IA generativa no desenvolvimento de software, pesquisadores do programa DORA do Google Cloud se surpreenderam ao descobrir que um aumento na adoção de IA pode prejudicar o desempenho da entrega de software.² Eles acreditam que a causa provável decorre do fato de a IA produzir rapidamente grandes volumes de código, o que pode desacelerar as revisões de código e aumentar a propensão à instabilidade na entrega de software.²

Essas promessas e armadilhas já estão se concretizando no mundo real. Gabe Goodhart, arquiteto-chefe de Inovação Aberta em IA da IBM, compartilhou que, mesmo com vários assistentes de IA incorporados a quase todas as etapas do seu fluxo de trabalho de desenvolvimento, ele ainda mantém o discernimento e a responsabilidade, revisando cada trecho de código gerado por IA antes de confirmá-lo. Peter Staar, gerente de software e líder técnico de Docling na IBM, relatou uma experiência semelhante, observando que as ferramentas de IA generativa ajudam a aumentar sua produção e velocidade, mas a supervisão próxima continua sendo crucial.

Os modelos de linguagem amplos (LLMs) formam a base da IA generativa na programação. Esses modelos de deep learning são baseados em um tipo de arquitetura de rede neural conhecido como transformer, que se destaca no processamento de dados sequenciais. Os LLMs de código são treinados em grandes conjuntos de dados de código-fonte, o que lhes dá o recurso de entender a estrutura e a sintaxe das linguagens de programação.

Os modelos de IA generativa são pré-treinados em conjuntos de dados massivos que contêm diversos exemplos de código escritos em várias linguagens de programação. Durante o pré-treinamento, o modelo aprende a prever a próxima palavra ou token em uma sequência de código com base no contexto dos tokens anteriores. Esse processo permite que o modelo capture a sintaxe, a semântica e os padrões inerentes a diferentes linguagens de programação.

Os modelos de aprendizado de máquina também podem ser ajustados nos próprios repositórios de código de uma empresa e em dados proprietários relacionados, o que permite que adquiram conhecimento específico do domínio.

Quando recebe um prompt ou consulta de programação, o modelo de IA generativa processa o input e usa o conhecimento aprendido para entender o contexto e a intenção. O modelo considera as relações entre diferentes elementos de código, como variáveis, funções e estruturas de controle, para gerar código relevante e sintaticamente correto.

Muitos modelos também são equipados com recursos de retrieval-augmented generation (RAG). O RAG ajuda a enriquecer consultas ou prompts com informações das versões mais recentes de APIs, embeddings da base de código, diretrizes de estilo de programação, frameworks, bibliotecas, padrões de programação segura e documentação técnica para fornecer um contexto aprimorado e atualizado.

Usando padrões aprendidos e entendimento contextual, o modelo produz trechos de código como output. O código gerado se baseia no prompt de input e segue a estrutura e o estilo das linguagens de programação nas quais o modelo foi treinado.

Os modelos de IA generativa geralmente têm mecanismos para se adaptar e melhorar com base no feedback do usuário. Os desenvolvedores podem fornecer feedback sobre o código gerado, ajudando o modelo a refinar seu entendimento e aprimorar outputs futuros. Esse ciclo iterativo de feedback contribui para a capacidade do modelo de produzir código mais preciso e contextualmente relevante ao longo do tempo.

Há várias maneiras pelas quais a IA pode simplificar os fluxos de trabalho de desenvolvimento de software. Aqui estão alguns casos de uso comuns:

• Detecção de bugs

• Documentação do código

• Refatoração de código

• Revisão de código

• Sugestão de código

• Teste de código

• Tradução de código

• Prototipagem

A IA generativa pode dar suporte às equipes de engenharia de software na depuração, identificando bugs e até corrigindo-os automaticamente. Isso pode resultar em software mais robusto e confiável, além de ciclos de desenvolvimento mais rápidos.

A IA generativa ajuda a automatizar a documentação de código, sugerindo comentários em linha, facilitando atualizações para refletir prontamente as mudanças no código e implementando padrões de estilo e estrutura. Isso pode ser útil para manter a documentação do projeto clara e atualizada.

As ferramentas de programação orientadas por IA podem acelerar a refatoração de código, recomendando melhorias no código existente ao identificar partes redundantes ou ineficientes. Isso pode ajudar a manter um código de alta qualidade e a otimizar o desempenho ao longo do tempo. Problemas que poderiam ser difíceis de identificar podem ser encontrados mais rapidamente e corrigidos com agilidade ao implementar soluções sugeridas por IA, o que pode até ser feito automaticamente.

Os modelos de IA generativa podem atuar como revisores iniciais de código, avaliando o código quanto à funcionalidade, ao estilo e à qualidade. Eles podem destacar possíveis problemas e propor maneiras de resolvê-los.

Os assistentes de programação com tecnologia de IA podem ajudar iniciantes ao fornecer explicações, orientações e sugestões sensíveis ao contexto em tempo real enquanto escrevem código. Isso pode reduzir a curva de aprendizado de novos desenvolvedores.

A IA generativa pode analisar código e criar casos de teste automaticamente. Ela pode gerar dados de teste que reflitam o uso e o comportamento do mundo real e descrever cenários de teste detalhados, até mesmo para casos extremos, ajudando a melhorar a cobertura de testes.

Aplicações assistidas por IA podem traduzir código de uma linguagem para outra, simplificando projetos de conversão de código ou de modernização de aplicações. Alguns exemplos incluem atualizar aplicações legadas ao transformar COBOL em Java ou reescrever de forma incremental código legado de C para Python.

A IA generativa pode ajudar a projetar protótipos pequenos e simples, acelerando o processo de ideação para equipes de engenharia de software e permitindo que explorem algoritmos inovadores e soluções criativas rapidamente. As equipes podem então revisar e refinar protótipos gerados por IA para adequá-los aos seus requisitos.

A IA generativa é mais uma ferramenta na caixa de ferramentas de um desenvolvedor. Ela oferece estas vantagens para equipes de engenharia de software:

• Automatiza o trabalho rotineiro

• Aumenta a produtividade do desenvolvedor

• Otimiza os ciclos de desenvolvimento

• Personaliza ambientes de desenvolvimento

• Fornece interfaces em linguagem natural

Às vezes, programar envolve tarefas tediosas, e é aí que as aplicações de IA generativa tendem a se destacar. O trabalho rotineiro, como digitar métodos padrão, pode ser agilizado com recursos de conclusão de código. As ferramentas de IA generativa podem sugerir linhas de código ou funções inteiras com base em descrições em linguagem natural. Elas também ajudam os programadores a seguir formatos específicos de documentação de código.

Ao automatizar o trabalho rotineiro, a IA generativa permite que os desenvolvedores se concentrem nos aspectos mais amplos, de nível mais alto e estratégicos da criação de software, como segurança, arquitetura e design de sistemas. Isso pode aumentar a produtividade do desenvolvedor e talvez até melhorar a satisfação no trabalho.

Incorporar IA ao SDLC pode levar a lançamentos de software mais tranquilos. No pipeline de integração contínua/entrega contínua (CI/CD), por exemplo, as equipes de DevOps podem usar IA generativa para automatizar tarefas de infraestrutura, como balanceamento de carga e escalabilidade, detectar problemas de desempenho em tempo real para minimizar o downtime ou prever possíveis falhas no pipeline para evitar interrupções.

A IA generativa ajuda a criar ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs) personalizados que se adaptam aos estilos e às preferências individuais de programação. Isso pode promover uma experiência do desenvolvedor positiva, permitindo que os programadores façam seu melhor trabalho.

A IA generativa pode facilitar interfaces em linguagem natural para ferramentas de desenvolvimento de software. Os programadores podem interagir com IDEs e sistemas de controle de versão usando comandos em linguagem natural, tornando isso mais acessível para quem não tem ampla experiência em programação.

Embora a IA generativa seja uma ferramenta poderosa, ela não substitui a criatividade e os recursos dos desenvolvedores humanos. Ela serve para ampliar e ajudar os desenvolvedores durante a programação, mas os programadores ainda precisam usar a IA generativa com responsabilidade.

Aqui estão alguns desafios que as equipes de engenharia de software podem enfrentar ao integrar a IA generativa ao processo de desenvolvimento de software:

• Imprecisão

• Revisões de código mais abrangentes

• Dependência excessiva

• Vulnerabilidades de segurança

Aplicações com tecnologia de IA podem produzir resultados incorretos ou enganosos, funções difíceis de manejar ou código pouco refinado que pode degradar o desempenho. Isso significa que os desenvolvedores precisam validar e testar minuciosamente o código gerado antes de confirmá-lo.

Com a IA generativa cuidando de muitas tarefas de programação, o foco passa a ser a verificação. O código gerado por IA pode precisar passar por várias avaliações detalhadas para garantir que esteja pronto para ser lançado. Isso acrescenta mais tempo e esforço ao processo de revisão de código.

O uso constante de ferramentas de IA generativa pode levar à dependência excessiva. Os desenvolvedores podem tratar essas ferramentas como mais do que uma fonte de suporte, podem passar a recorrer a elas por padrão e depender muito delas. Isso pode enfraquecer suas habilidades de pensamento crítico ou resolução de problemas. Os programadores precisam complementar os outputs da IA generativa com sua própria expertise e entendimento.

Um grande risco da programação assistida por IA envolve a possibilidade de introduzir vulnerabilidades de segurança. Ela pode produzir código que não segue práticas de programação segura, usa dependências desatualizadas ou inseguras, ou expõe ou manipula indevidamente dados sensíveis sem querer.

Os desenvolvedores precisam ser treinados em padrões de programação segura e em detecção de segredos para saberem o que observar. As equipes talvez precisem adicionar uma etapa de revisão focada na segurança do código.

Há muitas opções de ferramentas de IA generativa no desenvolvimento de software. Ao selecionar a opção certa, as equipes precisam considerar a compatibilidade com sua stack de tecnologia e como as ferramentas se integram sem dificuldades aos seus fluxos de trabalho. Elas também precisam definir políticas bem claras para o uso de IA responsável e implementar proteções para manter a segurança. Promover a adoção envolve workshops práticos e tutoriais sobre como essas ferramentas funcionam, além de treinamento em habilidades relevantes, como prompt engineering.

Os agentes de programação e os assistentes de programação com tecnologia de IA vão além da geração de código. Eles também podem criar pull requests, depurar e refatorar código, além de atualizar a documentação. Alguns dos mais populares incluem Claude Code, o Cline de código aberto, Codex da OpenAI, Cursor, GitHub Copilot, IBM Bob, Kiro da AWS, Tabnine e Windsurf.

Algumas aplicações de IA generativa podem fazer uma primeira revisão de código, identificando problemas comuns e bugs sutis que podem passar despercebidos em revisões manuais de código. Essas aplicações incluem Codacy, CodeRabbit, Graphite, Greptile e Qodo.

As tecnologias de IA conversacional podem ajudar com brainstorming, explicação de código, pesquisa de algoritmos e resumo de documentação. Exemplos de chatbots que podem oferecer suporte ao desenvolvimento incluem o Claude da Anthropic, o Google Gemini, o Microsoft Copilot, o ChatGPT da OpenAI e o Perplexity.

Algumas ferramentas de IA se destacam na geração de protótipos a partir de prompts. Entre elas estão Bolt, Lovable, Replit e v0.