Desenvolvimento de Software com IA + Back-end: Estamos vivendo a maior Revolução Industrial já vista

IA no Desenvolvimento de Software – Otimizando o back-end com IA – Estamos vivendo a maior revolução Industrial que o mundo já viu

Uso de IA para otimização de performance no back-end 

Introdução

Você já parou para pensar o que de fato é estar vivendo em plena Quarta Revolução Industrial?

A cada dia que passa surgem novos modelos de IA, a cada dia a IA está mais integrada na vida das pessoas. As pessoas utilizam IA tanto de modo pessoal como de modo profissional.

As empresas utilizam IA para otimizar tempo e trabalho. Aplicativos e sites já começaram a integrar IAs generativas, micro empresas utilizam chatbots para otimizar tempo.

O uso e a evolução da inteligência artificial nos faz pensar sobre esse cenário revolucionário. Atualmente, é muito comum o uso de IA para otimização de tarefas. Mas como isso se configuraria no cenário de Desenvolvimento de Software? E como podemos usar a IA para otimizar a performance backend? É o que veremos a seguir.

Para entender como a IA pode nos auxiliar, antes é necessário entender um pouco sobre ela:

- O que de fato é uma Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial nada mais é que um banco de dados inteligente. A IA é capaz de responder perguntas, formular textos, corrigir textos, criar tabelas, gerar códigos, etc, por conta do treinamento que ela recebeu. Dos dados e das informações que nela foram inseridas. 

E se levássemos isso para o contexto da mente humana?

Eu sei que parece loucura comparar um ser humano com uma máquina, mas não estou fazendo isso. Estou fazendo exatamente o contrário. Estou comparando a máquina com ser o humano. Afinal de contas de onde viria a inspiração para tal criação?

- O cérebro como um sistema em constante atualização

Se pararmos para analisar o ser humano, veremos que, para ser tudo o que nós somos nós precisamos inserir dados/informações em nossa mente.

Para falarmos um idioma, nos precisamos que o nosso cérebro capte as informações.

De certa forma, nascemos como um software zerado. Não sabemos falar, não sabemos andar, não sabemos comer, enfim, não sabemos fazer nada ao nascer.

A única coisa que vem previamente instalada é a capacidade de respirar.

O que estou querendo dizer é que, ao longo da nossa vida vamos “instalando” as funções necessárias.

Começamos a aprender a falar, a partir do estímulo dos pais (inserção de dados), aprender a andar, a comer, a fazer coisas básicas. 

Quando vamos crescendo vamos aprendendo matemática, ciências, história, e essas informações vão ficando guardadas em nossa mente. “Vamos instalando nossos aplicativos.”

- Janela de contexto e memória humana

Você provavelmente já ouviu falar sobre as janelas de contexto utilizada pela IA. E o que seria essa janela? É a memória de curto prazo dela. As informações que ela precisa para se manter em uma conversa, de forma que ela não saia do contexto da conversa.

Mas você já ouviu falar sobre a nossa memória? Você sabia que a memória humana é dividida em memória de curto e memória de longo prazo?

Enquanto estamos tendo uma conversa, ou lendo algo, essas informações são mandadas para a memória de curto prazo, para depois serem enviadas para a memória de longo prazo.

Existe também algo chamado poda neural. O que seria isso? É quando nosso cérebro descarta/esquece informações consideradas inúteis ou desnecessárias.

Isso é feito para não sobrecarregar nosso “Software”.

Estou falando do nosso sistema cerebral como “Software” para que a comparação fique mais compreensível.

Inclusive, você sabia que é justamente por causa da poda neural, que, muitos estudos apontam que o aprendizado vem da repetição. Quando repetimos é como se estivíssimos dizendo ao nosso cérebro que aquela informação é importante.

Assim como nós, às vezes as IAs precisam ser lembradas de que uma certa informação é importante.

Por exemplo, alguns especialistas da área de IA aconselham repetir uma informação importante quando você vai escrever um prompt muito longo, para que a IA possa entender que aquela informação é necessária. 

Considerando as comparações ora feitas, vemos como a IA é baseada no sistema humano.

- EX Machina – Inserção de dados

Podemos também fazer uma breve alusão com o filme EX Machina, que mesmo sendo apenas ficção, até porque uma máquina não pode de forma nenhuma ter sentimentos. E não podemos nos iludir com a falsa ideia de que eles são como nos seres humanos.

No filme EX Machina é exposto como são inseridos os dados em uma IA. Claro que no filme, por ser ficção, são apresentadas ideias que não condizem com a realidade.

Contudo, uma coisa muito interessante no filme é como é falado sobre a inserção de dados na IA. É apresentado a observação do comportamento humano para criação da IA.

O que é engraçado, já que é exatamente o que nos seres humanos fazemos quando ainda crianças. Quando somos crianças, absorvemos a cultura, a linguagem e o comportamento das pessoas que vivem a nossa volta a partir da observação. Mesmo que de forma inconsciente.

Agora que já compreendemos o que de fato é a Inteligência Artificial e qual a relação delas com os seres humanos, vamos falar sobre a otimização do desenvolvimento de Software com IA.

Uso de IA para otimização de performance no Desenvolvimento de Software como um todo

A utilização de IA em tarefas gerais já contribui bastante e otimiza tempo. Mas vamos pensar na otimização de tarefas para desenvolvedores:

- Com IA, a geração e manutenção de código ficam mais rápidas e estratégicas.

- A IA pode fazer correção e sugestão de código.

- Pode melhorar a legibilidade do código.

Com a utilização da IA o desenvolvedor é capaz de finalizar projetos de forma muito mais rápida e eficiente (Até porque, “Tempo é dinheiro”).

Além de que, as empresas estão preferindo contratar desenvolvedores que utilizam IA, pois dessa forma, eles podem contratar menos sem que haja uma defasagem na produção (Ou até mesmo, produzir mais, contratando menos).

Um grande avanço e algo que teve um impacto muito positivo para os desenvolvedores (principalmente para aqueles que costumam utilizar o VsCode) foi a integração do GitHub Copilot no VsCode. Ele corrige erros de sintaxe, sugere melhorias de legibilidade, ajuda a organizar os arquivos nos folders corretos.

Como Desenvolver de forma mais eficiente utilizando IA

Algo muito importe e que eu sempre falo é que, a IA é o copiloto, mas o piloto ainda é você. Ou seja, a IA tem a função de nos auxiliar, e não fazer tudo por nós. Inclusive, algumas IAs carregam em seus nomes o termo “copilot”. Como por exemplo, Microsoft Copilot e GitHub Copilot.

Utilizando a AI, nós desenvolvedores, podemos trabalhar de forma mais rápida e eficiente. Não precisamos digitar linhas e mais linhas de código, podemos dar o modelo, falar como queremos, qual a linguagem, quais funções deve ter e a IA gera. 

Lembrando, que não podemos confiar cem por cento nas IAs, é preciso fazer uma revisão do código e ver se tudo está conforme o desejado. 

Outro ponto importante, é que devemos sim utilizá-la em nosso dia a dia, mas devemos ter cuidado com o uso exacerbado delas. Não podemos exagerar na dose. E por que eu estou falando isso?

Lembre-se que ela é o copiloto e não o piloto. Se começarmos a querer que a IA faça tudo por nós, aos poucos vamos ficando sedentários e vamos negligenciando a importância de tarefas básicas, como ler e escrever.

Alguns estudos apontam que, pessoas que não tem o hábito de ler e escrever são mais suscetíveis a futuramente desenvolver doenças com o Mal de Alzheimer.

Então lembre se, é importante otimizar tempo, mas também é importante cuidar da nossa saúde de longo prazo.

IA no desenvolvimento back-end

No desenvolvimento backend é muito comum tarefas repetitivas, como criar endpoints, desenvolver APIs, configurar autenticação de usuários, entre outros.

Essas tarefas repetitivas podem ser feitas utilizando IA. Dessa forma, podemos desenvolver de forma mais rápida e evitar tarefas repetitivas.

Sem contar que, a IA pode sugerir ajustes para melhorar o desempenho do servidor.

A IA pode também, revisar o código, fazer a depuração, encontrar imperfeições e sugerir melhoras nas configurações de autenticação dos usuários, promovendo mais segurança.

No desenvolvimento de um projeto Framework também é muito útil a utilização de IA para otimizar o trabalho, pois, por conta do número de pastas e arquivos é comum, principalmente para novos desenvolvedores, acabar se atrapalhando com os arquivos.

Podemos exemplificar a otimização de códigos otimizados por IA. Nós seres humanos costumamos ser mais verbosos e escrever códigos mais longos. Já a IA tende a resumir mais e adicionar mais coerência, sem comprometer a funcionalidade do código.

Exemplo de código Java feito por um ser humano:

Exemplo de código Java otimizado por IA

Exemplo de código Python feito por um ser humano

Exemplo de código Python Otimizado por IA

Em ambas as linguagens, é perceptível uma redução no tamanho do código otimizado por IA.

Tanto o código feito por um ser humano quanto o otimizado por IA rodam perfeitamente, porém o otimizado por IA por ser reduzido ajuda a fazer a revisão e depuração do código de forma mais rápida, sem contar que, em alguns casos ficam até mais legíveis.

No contexto de sistemas que operam nos bastidores de aplicações, como servidores, bancos de dados e APIs, a IA oferece ferramentas poderosas para otimizar processos, aumentar a eficiência e criar soluções mais robustas.

Desde a automação de tarefas repetitivas até a análise preditiva de dados, a integração da IA no back-end está transformando a forma como os desenvolvedores projetam e mantêm sistemas.

No desenvolvimento back-end, uma das principais aplicações da IA é a automação de tarefas de manutenção e monitoramento. Ferramentas baseadas em IA podem identificar falhas em servidores, prever picos de tráfego e ajustar automaticamente a alocação de recursos para evitar sobrecarga.

Isso reduz a necessidade de intervenção manual, permitindo que os desenvolvedores se concentrem em criar funcionalidades inovadoras.

Por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina podem monitorar logs em tempo real, detectando padrões anômalos que indicam bugs ou tentativas de invasão, algo que seria inviável em larga escala sem automação.

IA no desenvolvimento back-end – Gerenciamento de dados

Outra área impactada é o gerenciamento de bancos de dados. A IA pode otimizar consultas SQL, sugerir índices mais eficientes e até prever quais dados serão mais acessados com base em padrões de uso. Isso é especialmente útil em sistemas com grandes volumes de dados, como plataformas de e-commerce ou redes sociais.

Além disso, assistentes de IA integrados a ambientes de desenvolvimento podem gerar código inicial para conectar APIs a bancos de dados, reduzindo o tempo gasto em tarefas rotineiras e minimizando erros humanos, o que eleva a produtividade da equipe.

A segurança, um pilar essencial do back-end, também se beneficia da IA. Sistemas de detecção de ameaças alimentados por aprendizado de máquina conseguem identificar tentativas de ataques cibernéticos, como injeções de SQL ou ataques DDoS, com maior precisão e rapidez do que métodos tradicionais.

Essas ferramentas analisam continuamente o tráfego de rede, aprendendo com cada interação para melhorar suas defesas. Dessa forma, a IA não apenas protege os sistemas, mas também adapta as estratégias de segurança às ameaças emergentes, algo crucial em um cenário digital em constante evolução.

Além disso, a IA está mudando a forma como as APIs são projetadas e mantidas. Com o uso de modelos de linguagem avançados, como os desenvolvidos por empresas como xAI, é possível gerar documentação automática para APIs, criar testes unitários ou até sugerir melhorias na estrutura do código.

Isso agiliza o desenvolvimento e facilita a colaboração entre equipes, especialmente em projetos complexos que envolvem múltiplos serviços. A capacidade de prever a demanda por endpoints específicos também permite que os desenvolvedores otimizem a escalabilidade das APIs.

Desafios presentes na integração da IA para o desenvolvimento back-end

Apesar dos benefícios, a adoção da IA no back-end apresenta desafios. A implementação exige um investimento inicial em treinamento e infraestrutura, além de uma curva de aprendizado para os desenvolvedores.

Há também preocupações éticas e técnicas, como o risco de vieses em algoritmos ou a dependência excessiva de ferramentas automatizadas, o que pode levar a uma menor compreensão do sistema pelos humanos.

Equilibrar a automação com o controle manual é essencial para garantir que a IA seja uma aliada, e não um obstáculo, no desenvolvimento.

Avanços contínuos – IA + Back-end

Por fim, o futuro da IA no back-end parece promissor. Com avanços contínuos em aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, podemos esperar sistemas ainda mais inteligentes, capazes de se autogerenciar e se adaptar a mudanças sem intervenção humana.

Isso pode levar a uma nova era de desenvolvimento, onde o papel do programador back-end evolui de codificador para estrategista, focado em definir objetivos e deixar a IA executar as tarefas operacionais.

Assim, a inteligência artificial não apenas aprimora o back-end, mas redefine seus limites, abrindo portas para inovações que ainda estamos começando a imaginar.

Conclusão

A integração da inteligência artificial no desenvolvimento back-end marca um capítulo decisivo na Quarta Revolução Industrial, consolidando-se como a maior transformação tecnológica já testemunhada.

Estamos vivendo um momento em que a IA não é apenas uma ferramenta auxiliar, mas uma força revolucionária que redefine a eficiência, a segurança e a escalabilidade dos sistemas que sustentam o mundo digital.

Ao otimizar tarefas repetitivas, gerenciar dados com precisão e antecipar desafios, ela permite que desenvolvedores transcendam os limites tradicionais do back-end, focando em inovação e estratégia.

Essa revolução, no entanto, exige equilíbrio. A IA, como copiloto, potencializa o trabalho humano, mas não o substitui. Seu uso consciente garante que os benefícios — como códigos mais enxutos, sistemas autogerenciáveis e defesas adaptáveis — sejam aproveitados sem comprometer a criatividade ou a saúde cognitiva dos profissionais.

Assim, a parceria entre IA e desenvolvedores back-end não apenas otimiza o presente, mas pavimenta o caminho para um futuro onde a tecnologia e a mente humana evoluem em perfeita sintonia, moldando um mundo mais conectado e eficiente.