O hype da IA para programação segue, mais ou menos, quatro fases principais.
1- Encantamento
Você testa a ferramenta pela primeira vez e fica impressionado com a quantidade de código que ela consegue gerar a partir de poucos prompts. Parece mágica.
2- Expansão
Você começa cada vez mais projetos porque desenvolver software, de repente, parece barato, rápido e fácil.
Essa também é a fase em que as pessoas começam a convencer todos ao redor:
• Colegas de trabalho
• Gestores
• Amigos de outras empresas
Afinal, ninguém quer “ficar para trás” nos próximos 6 a 12 meses.
Isso cria um enorme efeito bola de neve movido por FOMO (Fear Of Missing Out), o medo de perder a próxima grande onda.
3- A Fase do Trabalho Real
Então chega a realidade.
Você percebe que o código gerado apresenta problemas de arquitetura, abstrações estranhas, lógica duplicada, erros grosseiros, casos de borda quebrados e inconsistências difíceis de manter.
E aí começa o ciclo de:
• Reescrever prompts
• Trocar de modelo
• Aumentar o esforço de raciocínio
• Revisar correções
• Gerar correções para correções anteriores
De repente, você passa os dias revisando pull requests gerados por IA em vez de realmente desenvolver software.
4- Realização
Nesse ponto, fica claro que a IA aumenta a produção de código muito mais rápido do que aumenta a certeza sobre a qualidade do que foi produzido.
O software ainda precisa de:
• Revisão
• Testes
• Ownership
• Entendimento arquitetural
• Manutenção de longo prazo
E tudo isso normalmente depende de engenheiros seniores experientes, que também costumam ser os profissionais mais caros da equipe.
O aspecto mais interessante é que esse ciclo inteiro pode levar muitos meses, ou até mais de um ano, porque as pessoas acabam se envolvendo emocional, social e profissionalmente com a narrativa.
Depois que times, gestores e empresas inteiras passam a acreditar que “esse é o futuro”, torna-se psicologicamente e politicamente difícil admitir mais tarde:
“Na prática, o ROI ficou muito abaixo do que imaginávamos.”
Isso não significa que a IA não tenha o seu valor. Significa apenas que está superestimada. É comum, aliás, subestimar a capacidade humana e superestimar a tecnologia.
De fato, a IA ainda está muito longe de substituir a verdadeira capacidade humana. Siga investindo na sua capacitação e desenvolvimento pessoal.
De volta ao trabalho.
David Matos