Modelagem com redes neurais transforma a engenharia de software
São Paulo — InkDesign News — Discussões sobre o uso de machine learning na engenharia de software estão em alta. Peritos argumentam que a implementação de LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) pode tanto impulsionar a produtividade quanto introduzir riscos significativos na qualidade do código.
Arquitetura de modelo
A arquitetura dos LLMs apresenta um funcionamento probabilístico, dependendo de dados de treinamento extensivos. Esta estrutura permite gerar código com base em entradas feitas pelo usuário, mas os resultados são frequentemente imprevisíveis. À medida que empresas adotam ferramentas como GitHub Copilot, surgem questionamentos sobre a eficácia na geração de código confiável e seguro.
“Certamente, a IA generativa aumenta o desenvolvimento, mas também aumenta os riscos. Dois engenheiros agora podem produzir a mesma quantidade de código inseguro e difícil de manter que 50 engenheiros.”
(“Sure, Gen AI supercharges development, but it also supercharges risk. Two engineers can now churn out the same amount of insecure, unmaintainable code as 50 engineers.”)— Autor Desconhecido
Treinamento e otimização
O treinamento de LLMs requer um conjunto robusto de dados e a capacidade de ajustar hiperparâmetros para garantir a eficiência no aprendizado. Enquanto alguns acreditam que essas ferramentas podem acelerar o processo de codificação, a dependência excessiva pode resultar em conhecimento superficial do código, especialmente entre engenheiros juniores.
“A orientação prática e a capacidade de corrigir erros são vitais para a formação de um engenheiro.”
(“The practical preparation is what you need to develop the capabilities to grow.”)— Autor Desconhecido
Resultados e métricas
A adoção de LLMs tem gerado debate sobre a qualidade do código produzido. Enquanto engenheiros seniores podem identificar e corrigir falhas, a dependência de LLMs pode deixar engenheiros menos experientes vulneráveis a erros. Assim, uma pergunta central permanece: como as empresas equilibrarão a eficiência e a formação de novos talentos em um ambiente cada vez mais automatizado?
As aplicações dessa tecnologia podem ser numerosas, desde a automação de testes até a geração de documentação, mas é fundamental que as organizações considerem os impactos a longo prazo na formação de seus profissionais. A trajetória de um engenheiro de software idealmente deve incluir a experiência prática de aprendizado, essencial para garantir a continuidade de habilidades necessárias no setor.
Próximos passos envolvem investir em programas que combinem o uso de LLMs com a formação prática de novos engenheiros, garantindo não apenas a eficiência, mas também a qualidade e a segurança do software produzido.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
