IA Generativa na programação: o poder da produtividade
A adopção de ferramentas de inteligência artificial no desenvolvimento de software está a alterar profundamente a forma como o trabalho é desenvolvido, e as ferramentas de IA Generativa, como o GitHub Copilot, são exemplo dessa transformação. Na prática, as ferramentas em causa tornam-se numa espécie de pair-programmer invisível, disponível 24 horas por dia, com um conhecimento acumulado que acelera a escrita de código e aumenta a produtividade das equipas.
Por: João Soares, manager na área de Projectos e Aplicações na Minsait em Portugal (Indra Group)
Por experiência própria, o impacto destas tecnologias nas tarefas quotidianas dos programadores é claro e imediato. No caso dos programadores mais sénior, é como ter um parceiro técnico ao seu nível, que os desafia constantemente, antecipa padrões, propõe soluções alternativas e permite que explorem novas abordagens mais rapidamente. Já para os júnior, a tecnologia em causa tem um efeito ainda mais importante, atuando como um apoio contínuo, que explica cada passo que está a ser feito, sugere correções e acelera, de forma significativa, todo o processo de aprendizagem.
Este acompanhamento constante permite que as equipas entreguem mais depressa, com menos erros e com um foco mais apurado na lógica de negócio e no apoio aos clientes, o que permite libertar os programadores da repetição de tarefas. A tecnologia em causa sugere automaticamente todo o tipo de código sem que o programador tenha de procurar exemplos na internet ou perder tempo com dúvidas básicas.
É sempre necessário que exista pensamento crítico e que também exista conhecimento técnico profundo que não pode ser substituído. O papel da tecnologia é o de potenciar o que cada programador já sabe e torná-lo mais eficiente. Quando bem usado, cumpre essa missão com sucesso. No final, não significa que fiquemos com menos pessoas, mas sim que somos mais rápidos a entregar e com mais qualidade.
Em paralelo, estamos também a trabalhar com agentes de programação, que vão além da mera sugestão de código. Podemos inclusivamente ter já todo um modelo preparado para todas as fases do SDLC (Software Development Life Cycle), para sermos ainda mais produtivos: seja na análise de requisitos, seja no desenvolvimento de código, na análise de incidentes ou bugs, seja na elaboração de documentação ou na geração e execução de casos de teste.
É fundamental seguir este caminho e estarmos na linha da frente na utilização de todas estas ferramentas, pois quem vai vingar neste novo contexto não é quem delega tudo à IA, mas quem a sabe usar com inteligência. Continuará a ser necessário validar as soluções geradas, garantir a qualidade do código, assegurar que os requisitos funcionais e não funcionais estão a ser cumpridos e isso exige conhecimento, sentido crítico e experiência. Ao mesmo tempo será sempre necessário manter estas soluções e evoluir com o avanço da tecnologia.
Ignorar estas ferramentas é ficar para trás. Estas tecnologias não substituem ninguém, mas transformam todos os que as usam, pois torna os júnior mais autónomos, os sénior mais rápidos e as equipas mais produtivas. A inteligência artificial aplicada ao desenvolvimento veio para ficar, e quem souber tirar partido dela será quem irá liderar o mercado nos próximos anos.