São Paulo — InkDesign News —
A inteligência artificial (IA) está transformando o desenvolvimento de software por meio de ferramentas como modelos de linguagem (LLM), que utilizam deep learning para automatizar tarefas repetitivas e proporcionar recomendações contextuais.
Tecnologia e abordagem
Ferramentas de codificação baseadas em IA, como Claude Code, da Anthropic, e frameworks da Microsoft, como AutoGen e Semantic Kernel, estão em ascensão. Essas tecnologias permitem a automação na detecção de bugs, criação de testes e refatoração de código, utilizando comandos em linguagem natural para aumentar a produtividade. Claude Code, por exemplo, é uma Assistente Terminal que utiliza o modelo Claude 3.7 Sonnet, que proporciona feedback em tempo real, reduzindo o trabalho manual repetitivo.
Aplicação e desempenho
Dentre as inovações, a AutoGen se destaca por permitir colaboração entre agentes distribuídos na construção de fluxos de trabalho complexos com mínima intervenção humana. O Semantic Kernel, por outro lado, integra LLMs com linguagens como C#, Python e Java, possibilitando a construção de agentes de IA para automatizar tarefas. Embora essas ferramentas acelerem o desenvolvimento, a dependência excessiva delas pode comprometer a experiência prática dos desenvolvedores e dificultar o domínio de conceitos fundamentais da programação.
Impacto e mercado
Cerca de 25% das startups da Y Combinator utilizam IA para desenvolver mais de 95% de seu software. Segundo Garry Tan, CEO da Y Combinator:
“O que isso significa para os fundadores é que você não precisa de uma equipe de 50 ou 100 engenheiros, você não precisa levantar tanto capital.”
(“What that means for founders is that you don’t need a team of 50 or 100 engineers, you don’t have to raise as much.”)— Garry Tan, CEO, Y Combinator
Todavia, essa evolução suscita preocupações sobre a diminuição das habilidades dos desenvolvedores, uma vez que os iniciantes podem depender excessivamente dessas ferramentas, em vez de desenvolver suas competências por meio da prática e do aprendizado ativo.
A implementação estratégica de IA no desenvolvimento de software pode servir como mentora interativa, mas não deve substituir a experiência prática e o aprendizado tradicional. As empresas que utilizam a IA precisam criar programas de desenvolvimento que incentivem a compreensão do código e questionamento das saídas da IA. Essa abordagem prepara os desenvolvedores para um futuro onde a adaptabilidade e o domínio profundo do conhecimento permanecem essenciais.
Fonte: (VentureBeat – AI)
