IA no Desenvolvimento de Software: A Revolução na Geração Automática de Código

Autor: Aline Santos

Resumo

A geração automática de códigos com IA está transformando o desenvolvimento de software, agilizando processos e democratizando a programação. Apesar de otimizar a criação de código e tornar a programação mais acessível a todo tipo de usuário, o papel do desenvolvedor evolui para a criação de prompts eficazes e a gestão da tecnologia, tornando-se mais estratégico do que operacional. A habilidade de traduzir necessidades em prompts e validar o código da IA é crucial, assim como a adaptação às novas ferramentas e a garantia da qualidade e segurança do software. Este artigo irá abordar como a IA tem impactado o desenvolvimento de soluções de software.

Palavras-chave: Inteligência Artificial (IA), Geração de Código, Automação, Desenvolvimento de Software, Produtividade.

Introdução

A automação no desenvolvimento de software tem sido muito explorada para aumentar a eficiência e reduzir o trabalho manual. A Inteligência Artificial (IA) é uma ferramenta poderosa que possibilita a geração automática de código de diferentes formas, trazendo maior agilidade para os processos. Este artigo tem por objetivo demonstrar os benefícios dessa ferramenta e como ela pode ser aplicada para aprimorar o desenvolvimento de software.

O que é a geração automática de código de IA ?

Gerar códigos por uma IA é um recurso que simplifica e otimiza o processo. Este recurso faz uso de modelos de Machine Learning para gerar os códigos tomando por base uma entrada de dados em linguagem natural que descreve o que o código precisa fazer. O resultado, pode ter erros, mas na maioria das vezes otimiza o processo do usuário, e dá o pontapé inicial para escrever o código de forma rápida e eficiente. Pode ser um aliado muito importante para pessoas que não tem conhecimento técnico de programação, pois proporciona autonomia para o usuário. Do ponto de vista de desenvolvedores, pode ser um 'desvio', um 'atalho', já que podem usar o recurso para otimizar o tempo que levariam para estruturar códigos do zero.

Como funciona ?

Essa solução faz uso de modelos de linguagem LLMs (Linguagem Grande) que estão aptos a processar e compreender a linguagem, gerar conteúdo, responder e aprender com questões. Hoje, esse processo pode acontecer das seguintes formas:

• Um parceiro de programação: Nesse caso, o desenvolvedor precisa iniciar o código, ou seja, requer um nível de conhecimento técnico e a IA tenta completá-lo automaticamente, em tempo real. Como exemplo, temos o GitHub Copilot, que é um assistente de programação baseado em IA, desenvolvido pelo GitHub em colaboração com a OpenAI.
• Como um "cartomante": Aqui, o desenvolvedor escreve um comentário em linguagem natural e a IA irá sugerir uma solução com base no que ele acabou de dizer. O GitHub Copilot também tem essa função. Para exemplificar, um desenvolvedor precisa criar uma função em Python para calcular a média de uma lista de números e, faz um comentário para descrever o que sua função irá fazer:

# Função para calcular a média de uma lista de números

Ao digitar esse comentário, o GitHub Copilot irá analisar o texto e tentar "prever" o código que você deseja gerar, o resultado pode ser:

# Função para calcular a média de uma lista de números
def calcular_media(lista):
if not lista:
  return 0
return sum(lista) / len(lista)

A IA analisa o comentário e identifica palavras-chave e o contexto e, com base nesse entendimento, gera um código que implementa a função desejada, usando como base padrões de código, bibliotecas e convenções para gerar um código correto e eficiente.

• Como um Chatbot assistente: O desenvolvedor fala diretamente com a IA. Imagine que um desenvolvedor está em seu ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) e acessa o chat para interagir com a IA:

Desenvolvedor: — IA, preciso de um código em Python que leia um arquivo em CSV, filtre as linhas onde a coluna 'status' é igual a 'ativo' e imprima apenas a coluna 'nome'.

IA: — Entendido. Aqui está um possível código em Python para realizar essa tarefa:

import csv


  def filtrar_e_imprimir_ativos(nome_arquivo):
      try:
          with open(nome_arquivo, 'r', newline='') as arquivo_csv:
              leitor_csv = csv.DictReader(arquivo_csv)
              for linha in leitor_csv:
                  if linha['status'] == 'ativo':
                      print(linha['nome'])
      except FileNotFoundError:
          print(f"Erro: O arquivo '{nome_arquivo}' não foi encontrado.")
      except KeyError as e:
          print(f"Erro: A coluna '{e}' não existe no arquivo CSV.")


  # Exemplo de uso:
  nome_do_arquivo = 'dados.csv'
  filtrar_e_imprimir_ativos(nome_do_arquivo)

IA: —Este código lê o arquivo CSV especificado, verifica se a coluna 'status' é 'ativo' e, em caso afirmativo, imprime o valor da coluna 'nome'. Ele também inclui tratamento para FileNotFoundError e KeyError. Você gostaria de alguma modificação?

Dessa forma, o desenvolvedor se comunica com a IA usando linguagem natural, descrevendo o problema/tarefa desejada. O modo chatbot permite um ciclo de feedback onde o desenvolvedor pode também solicitar modificações ou explicações, e a IA pode ajustar o código de acordo. Este tipo de interação representa uma mudança significativa no fluxo de trabalho do desenvolvimento de software, tornando a programação mais colaborativa entre humanos e inteligência artificial. Já possuem esses recursos : GitHub Copilot Chat, Amazon CodeWhisperer, Tabnine Chat e etc.

A evolução da programação e seu impacto

Por muito tempo, criar softwares exigiu a presença de um programador experiente, dominando diversas linguagens de programação. A escolha da linguagem certa dependia da complexidade e dos requisitos da solução. Antigamente, questões como tamanho do código, tempo de desenvolvimento e custos eram secundárias. Mas a Inteligência Artificial (IA) mudou o jogo. Além de levantar essas questões, ela otimizou todo o processo, democratizando a programação e tornando-a acessível até para quem nunca se aventurou no 'Hello, World!'. A IA revolucionou a criação de códigos. O desenvolvimento de softwares nunca mais será o mesmo. Agora, com o comando certo, você pode gerar um 'Hello, World!' em segundos sem sequer precisar saber nada sobre programação. Veja nesse exemplo como uso o Gemini do Google para criar o código para mim.

Ilustração I : Geração de código via IA

Gemini é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pelo Google AI. A característica principal do Gemini é a sua capacidade de compreender e gerar informações em diferentes formatos. No exemplo , utilizei um prompt, que se trata de uma instrução direcionada para que o Gemini executasse a tarefa solicitada. Ao aprimorar o prompt com critérios específicos, como habilidades, funções e/ou conhecimento especializado, a qualidade e a clareza da minha comunicação são consideravelmente aprimoradas. Esses fatores são cruciais para direcionar a compreensão da IA e, consequentemente, otimizar e melhorar a obtenção do resultado desejado. Dessa forma, consegui um código viável sem necessariamente ter um conhecimento técnico da linguagem de programação.

É inegável o fato de que a IA está transformando e aprimorando a maneira como os códigos são escritos. Seu impacto abrange ambientes críticos do processo de desenvolvimento no que se refere à produtividade, velocidade, abrangência e custo no desenvolvimento de soluções de software. Pouco a pouco, estamos caminhando em direção a um mundo em que todos usarão um assistente de IA.

Desafios e riscos

Apesar dos ganhos e vantagens significativas que a IA traz em diversos campos do desenvolvimento de soluções de software, existem desafios e riscos que demandam um gerenciamento proativo. Na geração automática de código, a qualidade é a espinha dorsal do processo. O código gerado por uma IA pode não ter o mesmo cuidado que a experiência humana traz, estando sujeito a ocultar problemas, podendo levar a bugs e ineficiência devido ao processo mais otimizado, sem testes ou validações em tempo real. Outro fator relevante sobre a qualidade é que sistemas de IA são alimentados por dados, e a qualidade, o volume e a variedade destes vão definir o desempenho da IA. Essa dependência pode introduzir características enviesadas no código, refletindo as falhas ou preconceitos presentes nos dados originais. Além disso, a falta de entendimento do contexto pela IA pode levar ao desenvolvimento de soluções teoricamente corretas, mas impróprias para uso no projeto. A segurança também revela-se como uma preocupação, pois códigos gerados automaticamente podem, conter vulnerabilidades de segurança.

A compreensão lógica é outro fator que se destaca quando falamos do uso de IA. Dessa forma, o uso e a forma de uso de cada ferramenta devem estar alinhados com as necessidades do projeto.

Depender 100% dos códigos gerados por IA também é um risco, já que pode levar debilitação das habilidades práticas dos desenvolvedores, se usada para tarefas que vão além do conhecimento atual deste, já que pode impedir ou atrasar a aquisição de novo conhecimento. Se usada dentro do conhecimento atual do usuário, pode contribuir para a estagnar suas habilidades.

Quem é será o novo profissional de desenvolvimento de software ?

Apesar de não se limitar a profissionais com conhecimento específico, é inquestionável a mudança no papel dos profissionais de desenvolvimento de software. Aos poucos, deixam de desenvolver e passam a gerir a tecnologia. O novo desenvolvedor é aquele que cria os melhores prompts, que consegue solucionar problemas complexos com as perguntas ou orientações corretas. A IA vem com a missão de mudar a forma como trabalhamos hoje, e traz um papel mais estratégico e tático para os profissionais.

Nesse cenário, o conhecimento técnico de um desenvolvedor de entender os requisitos do negócio, traduzi-los em prompts eficazes e ter um olhar crítico sobre o código gerado pela IA se torna ainda mais valiosa, podemos considerar como a nova vantagem competitiva no mercado. O conhecimento será fundamental para garantir que as soluções atendam às expectativas, sejam seguras, escaláveis e mantenham a qualidade . Além disso, a habilidade de integrar diferentes ferramentas de IA, ser flexível e manter-se atualizado será um diferencial para este novo profissional.

Referências

AppMaster - Desafios e Soluções na Codificação de Ferramentas de IA. Disponível em: <https://appmaster.io/pt/blog/desafios-e-solucoes-na-codificacao-de-ferramentas-de-ia>.

Amazon Web Services - O que é Codificação com IA?. Disponível em: <https://aws.amazon.com/pt/what-is/ai-coding/>.

ABES - Inteligência Artificial e o Futuro da Codificação: A Próxima Era do Desenvolvimento de Software. Disponível em: < https://abes.com.br/inteligencia-artificial-e-o-futuro-da-codificacao-a-proxima-era-do-desenvolvimento-de-software/>.

SonarSource - Benefícios e Riscos da Geração de Código com IA. Disponível em: < https://www.sonarsource.com/learn/ai-code-generation-benefits-risks/>.

IBM - IA no Desenvolvimento de Software: Oportunidades e Implicações . Disponível em: < https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/ai-in-software-development#:~:text=Vulnerabilidades%20de%20seguran%C3%A7a%3A%20o%20c%C3%B3digo,passar%20despercebidas%20pelos%20desenvolvedores%20humanos.>.

Levty - Inteligência Artificial no Desenvolvimento de Software: Oportunidades e Implicações Éticas. Disponível em: <https://www.levty.com/br/blog/inteligencia-artificial-no-desenvolvimento-de-software-oportunidades-e-implicacoes-eticas-6582ff63b9bc05247344fcee>.

GitLab - Guia de Geração de Código com IA. Disponível em: < https://about.gitlab.com/pt-br/topics/devops/ai-code-generation-guide/#fundamentals-of-ai-code-generation>.

INATEL - IA e No-Code: A Evolução no Desenvolvimento de Software. Disponível em: <https://inatel.br/noticias/ia-e-no-code-a-evolucao-no-desenvolvimento-de-software/>.

MIT Technology Review - Codificação com IA. Disponível em: < https://mittechreview.com.br/codificacao-ia/>.

GitHub - O que é Geração de Código com IA?. Disponível em: <https://github.com/resources/articles/ai/what-is-ai-code-generation>.