Neste artigo você vai aprender sobre:
- Modelos de IA e LLMs: O que são e como funcionam os Large Language Models
- Capacidades e Limitações das IAs: Como as IAs escrevem código e onde falham
- Casos Práticos de Supervisão: Exemplos reais de problemas encontrados
- Estudo de Caso: Browser em Go: Um erro custoso que poderia ter sido evitado
- Mudança de Paradigma: Por que a IA não substituirá desenvolvedores
- Competências Essenciais: O que você precisa dominar na era da IA
- Impacto Econômico: Como isso afeta custos e estratégia empresarial
Introdução
O papel do desenvolvedor na era da inteligência artificial transcende a simples tarefa de solicitar código a modelos de linguagem generativos. O profissional moderno assume, fundamentalmente, a função de supervisor técnico, responsável por validar, refinar e garantir a qualidade das soluções propostas pelas IAs.
A Capacidade Atual das IAs
Já podemos comprovar que as inteligências artificiais conseguem escrever código de qualidade considerável. Contudo, esta capacidade não é absoluta e depende de fatores críticos como contexto, escopo e clareza das instruções fornecidas ao modelo.
Limitações Práticas: Casos de Uso
Exemplo 1: Processamento de Arquivos
Instrução típica: “Como engenheiro de software, escreva em JavaScript uma função que aceite como entrada um arquivo de texto plano, carregue este arquivo na memória e retorne um objeto JSON representando suas propriedades.”
A maioria das LLMs executam esta tarefa quase instantaneamente. Porém, um olhar mais atento e treinado notaria questões fundamentais:
- E se o tamanho do arquivo for muito grande?
- O que fazer se o arquivo não existir?
- O que fazer se o arquivo não for um texto plano?
- Como lidar com conteúdo que não pode ser convertido em JSON?
O que foi solicitado foi muito simples, nenhum dos casos acima foi considerado na instrução enviada à IA.
Exemplo 2: Extração de Links
Instrução simples: “Escreva uma função que recebe um documento HTML e extraia todos os seus links.”
Necessidade real complexa: Acessar uma página web com sessões carregadas em diferentes momentos, tentar carregar uma sessão específica. Caso consiga, retornar dados específicos, do contrário, sinalizar erro e encerrar a conexão liberando todos os recursos em uso.
Soa bastante específico? É é!
Estudo de Caso: Abstração de Browser em Go
O Desafio
Desenvolvi uma abstração de browser para web scraping usando Go, navegador headless (sem interface gráfica), porém funcional e a biblioteca chromedp, que utiliza o ChromeDevTools protocol.
Resultado da IA
A Claude gerou código elegante e bastante legível, mas com falhas impactantes que violavam princípios da linguagem Go e boas práticas de código limpo.
Problema Identificado: Uso Incorreto de Context
Erro crítico: A IA encapsulou uma única instância de context na criação do objeto Browser, utilizando-a em todos os métodos. O problema é que todos os métodos, antes de retornar, cancelavam (fechavam) o context, gerando erros de “contexto inválido”.
Boa prática violada: Instâncias de context devem ser passadas explicitamente como argumentos para funções ou métodos.
Impacto Real
Este “pequeno descuido” custou algumas horas de pesquisa, demonstrando que supervisionar o código gerado por LLMs é de suma importância.
A Perspectiva dos Especialistas
Arvid Kahl – Podscan
Como observa Arvid Kahl, autor da ferramenta Podscan, em “The Evolution of Coding in the AI Era”:
“Quando o primeiro assistente de IA chegou ao mercado, rapidamente notei seu poder. Para um desenvolvedor experiente, estas ferramentas são incrivelmente úteis porque elas podem criar código que eu posso inspecionar rapidamente, aprovar ou rejeitar.”
Kahl destaca o ponto crucial: você tem que saber programar bem para aprovar bons códigos. A experiência em desenvolvimento transforma essas ferramentas em amplificadores de produtividade, onde cada sugestão da IA funciona como um pull request para revisão.
David Drake – Engenharia de Software na Era da IA
No artigo “Why Learning Software Engineering in the AI Era”, David Drake reforça:
“Ao invés de diminuir o valor da educação da engenharia de software, IAs generativas reforçam sua necessidade. Entender como o código funciona – por que – é crucial para guiar poderosas ferramentas de IA. É um conhecimento profundo em princípios de software, desenvolvedores correm o risco de se tornar usuários ao invés de ativos criadores e avaliadores das inovações tecnológicas.”
Drake complementa que as IAs generativas tornam a educação em engenharia de software ainda mais valiosa, exigindo proficiência não apenas em codificação, mas em pensamento de alto nível: arquitetura estratégica, inovação criativa, ética e literacia em IA.
Modelos de IA e LLMs
Mas o que são estas “benditas” IAs generativas?
LLMs (Large Language Models) são um tipo de inteligência artificial que armazenam informações estatísticas sobre uma ou mais linguagens. Dado um contexto, ao fornecer como entrada uma sequência de símbolos que encerre em si significado em uma das linguagens que o modelo codifica, o modelo tem a capacidade de prever o próximo símbolo.
Exemplo Prático:
- Pergunta [entrada]: “Meu esporte preferido é…?”
- Resposta [saída]: “Futebol.”
- Contexto: Esportes
A probabilidade do próximo símbolo ser a palavra “futebol” é muito maior que ser “caneta”, já que o contexto (escopo) delimita o próximo símbolo a substantivos que representam esportes.
Implicações Estratégicas
Para Desenvolvedores Experientes
As ferramentas de IA geram impacto massivo na qualidade e velocidade do trabalho, funcionando como parceiros de desenvolvimento altamente eficientes.
Para Iniciantes
Ainda existe a necessidade fundamental de compreender como o código funciona internamente para julgar os resultados da IA de forma efetiva.
Para Empresas
Esta dinâmica representa uma oportunidade valiosa de otimização de custos. Existe uma relação diretamente proporcional entre recursos computacionais e custos na era da computação em nuvem, tornando a supervisão técnica especializada ainda mais estratégica.
Mudança de Paradigma: A IA Substituirá Programadores?
A resposta é não.
A IA promove uma transformação fundamental em nossa forma de trabalhar. Mudamos nosso paradigma de desenvolvimento, adquirindo um “colega de trabalho” que, após comunicarmos nossas intenções (requisitos, especificações), executa tarefas com velocidade superior e acesso a uma base de consulta gigantesca, mas que ainda precisa ser supervisionado.
As IAs não nos substituem, pelo contrário, elas são incorporadas no nosso fluxo de trabalho como valiossísimas ferramentas, forçando-nos a pensar em alto nível além de entender como programar.
Competências Essenciais do Desenvolvedor Moderno
Conhecimento Profundo
O programador deve obrigatoriamente compreender:
- O que o código está realizando
- A intenção por trás de cada artefato
- As especificações técnicas envolvidas
- O equilíbrio entre legibilidade, performance e manutenibilidade
Pensamento de Alto Nível
Como destaca Drake, os estudantes precisarão de proficiência em:
- Arquitetura estratégica
- Inovação criativa
- Ética tecnológica
- Literacia em IA
Habilidades de Comunicação e Decomposição
O ganho de produtividade está diretamente condicionado à qualidade da nossa habilidade em:
- Comunicar intenções de forma clara
- Dividir problemas em tarefas menores
- Formular pedidos concisos e precisos
Supervisão Ativa
Tornar-se supervisores, designers e revisores cruciais de outputs automatizados, transformando desenvolvedores em ativos criadores e avaliadores das inovações tecnológicas.
🚀 Domine os Fundamentos que a IA Não Pode Substituir
Como vimos ao longo deste artigo, a era da IA exige mais do que nunca uma base sólida em fundamentos de programação. Não basta saber usar ferramentas de IA – você precisa supervisionar, validar e otimizar o código gerado por elas.
Por que os Fundamentos São Essenciais na Era da IA?
✅ Supervisão Inteligente: Identificar quando a IA comete erros críticos
✅ Arquitetura Estratégica: Projetar sistemas que a IA não consegue conceber
✅ Otimização de Performance: Melhorar código além das capacidades da IA
✅ Resolução de Problemas Complexos: Debuggar e corrigir falhas que a IA não detecta
📚 Curso Exclusivo em Desenvolvimento – Aprendendo Tecnologia
Estamos desenvolvendo um curso completo de Fundamentos de Programação para a Era da IA – especialmente criado para preparar desenvolvedores para os desafios que apresentamos neste artigo.
O que você vai aprender:
- Como ser um supervisor eficaz de código gerado por IA
- Técnicas avançadas de debugging e validação
- Arquitetura de software que a IA não consegue projetar
- Metodologias de comunicação com ferramentas de IA
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Vagas limitadas na primeira turma!
Conclusão
A era da IA no desenvolvimento de software não elimina a necessidade de conhecimento técnico profundo. Pelo contrário, ela redefine o papel do desenvolvedor como um supervisor especializado, capaz de aproveitar a eficiência das ferramentas de IA enquanto mantém o controle de qualidade e a conformidade com as melhores práticas.
O futuro pertence aos desenvolvedores que conseguem equilibrar a produtividade das IAs com a sabedoria da experiência humana, transformando sugestões automatizadas em soluções robustas, eficientes e economicamente viáveis. A IA não nos substitui; ela nos eleva a um novo patamar de capacidade técnica e estratégica, exigindo que evoluamos de codificadores para arquitetos e supervisores de sistemas inteligentes.
