Quanto do código de um desenvolvedor a IA escreve hoje?

Um ano depois de fazer seu último balanço sobre como usa a IA, um engenheiro de pesquisa da Salesforce AI Research afirma que seus hábitos mudaram mais do que esperava. A maior mudança está em seu trabalho. Ele agora passa a maior parte do dia orientando agentes de programação, e diz que as máquinas escrevem mais de 90% do seu código.

Ele já trabalhou como engenheiro na equipe de IA do Windows, da Microsoft. Na Salesforce, dedica mais tempo a apoiar cientistas e a criar protótipos rápidos do que a gerenciar uma grande equipe de engenheiros. Ele estima que gasta cerca de US$ 3.000 por mês com tokens, as unidades de texto que os modelos de IA processam e pelas quais os fornecedores cobram.

A programação foi a área que mais mudou

No ano passado, ele escreveu sobre como o preenchimento automático do GitHub Copilot transformou sua forma de programar. Segundo ele, esse recurso ainda funciona bem, mas se tornou obsoleto para ele. Atualmente, costuma executar cinco ou seis agentes, incluindo Claude Code, OpenCode, Codex e Pi. Ele entrega a cada um uma funcionalidade, um bug ou uma tarefa rotineira, e cada agente trabalha em sua própria cópia da base de código, escreve código, executa testes e chega a abrir pull requests.

A velocidade é o principal atrativo. Ele afirma que os agentes conseguem prototipar uma nova funcionalidade em cerca de 20 minutos, e os usou para testar código de áudio no macOS e no iOS em poucos minutos. Ele também já pediu que agentes diagnosticassem e corrigissem bugs urgentes a partir de uma breve descrição, enquanto ele cuidava de outras coisas.

Nem tudo funciona sem problemas. Ele diz que agentes deixados por conta própria produzem código com funcionamento precário, arquitetura excessivamente complexa e difícil de ler. Recentemente, substituiu cerca de 4.000 linhas de código produzidas por um agente por algumas centenas de linhas escritas por ele mesmo, e afirma que o resultado foi mais flexível, mais fácil de testar e mais genérico. Os agentes ainda precisam do julgamento humano, argumenta, e por isso agora concentra suas revisões na arquitetura, em vez de checar linha por linha."

A carga de trabalho também pesa sobre ele. Conduzir seis conversas sobre seis funcionalidades, diz, é mais desgastante do que programar jamais foi. Ele se lembra de ter se apressado em responder às perguntas dos agentes como se fossem colegas de trabalho humanos, um hábito que hoje ele moderou. Ele também se preocupa com a perda do ofício, observando que muitos programadores valorizavam o processo de moldar o código, e não apenas o resultado.

Pesquisa e aprendizado, mas não compras de produtos

A IA generativa é agora sua ferramenta padrão para pesquisa e buscas. O resumo de IA do Google aparece quase sempre como o primeiro ou o segundo resultado, diz, e normalmente é bom. Mas não é perfeito. Em um único dia, ele recebeu URLs incorretas para os feeds RSS da NPR. Ainda assim, afirma que a busca tradicional frequentemente não encontrava nada melhor, e a IA o ajudou a encontrar um emoji específico, um termo técnico e um conjunto de especificações de hardware.

Ele também passou a usar modelos de linguagem como professores. Já pediu que um deles o guiasse no ajuste fino de um modelo para falar como um pirata, praticasse a resposta a uma chamada de emergência médica que ouviu no rádio e explicasse um documento jurídico complexo. Chegou até a pedir que o Claude lhe fizesse perguntas sobre um código escrito por um agente, para verificar sua compreensão.

Ferramentas de IA conseguem ensinar tão bem quanto um tutor humano?

Sua preocupação, no entanto, é que essas ferramentas precisam ser instruídas para ensinar. Os modelos são treinados para concluir tarefas para os usuários, diz, e frequentemente esquecem que deveriam atuar como tutores. Ele também afirma que a precisão melhorou desde o ano passado, em parte porque aprendeu quais tarefas os modelos executam bem.

Em compras de produtos, continua não convencido. Não confia na IA para recomendar produtos financeiros ou móveis, e considera desconfortável a presença de anúncios dentro de conversas com chatbots. Em buscas de literatura, agora começa com um modelo de linguagem, mas afirma que ele pode sustentar quase qualquer premissa e pode carregar vieses. Especialistas humanos continuam sendo mais confiáveis. Quando pesquisou telas sensíveis ao toque em carros, consultou um ex-colega de um laboratório do Georgia Tech em vez de confiar nas ferramentas.

Seu trabalho de pesquisa revelou os limites da tecnologia. Ao construir um modelo para detectar quando o usuário terminou de falar, diz que a IA o ajudou a encontrar pesquisas e conjuntos de dados úteis, mas o desviou do caminho quando ele perguntou sobre arquiteturas alternativas. Ele também passou dias tentando fazer modelos de linguagem ajudarem a anotar dados de treinamento, e uma única conversa com um colega humano resolveu o problema.

Redação, arte e a questão da voz

A IA é boa o suficiente para redigir e editar?

Ele ainda não usa a IA para escrever do zero nem para estruturar o próprio trabalho. Permite que os agentes documentem experimentos e escrevam arquivos readme para o código que geraram, mas reescreve grande parte desse texto por conta própria. Diz que alguns amigos que pediram à IA para revisar candidaturas de emprego receberam feedbacks bajuladores e genéricos, e que essas ferramentas tendem a achatar uma escrita forte. Ele as considera úteis principalmente para encontrar a palavra certa.

Ele deixou de gerar imagens. Afirma que a arte feita por IA está em toda parte, de anúncios a cardápios de restaurantes e placas de lojas, e classifica sua disseminação como repugnante. Ainda gosta de algumas músicas geradas por IA, especialmente as que não são comerciais. Já a geração de vídeos, em sua visão, até agora produziu sobretudo conteúdo enganoso, incluindo vídeos de história que recomendavam mais clipes de baixa qualidade.

Ele diz ter elaborado uma política pessoal de IA, um documento que define como deseja usar as ferramentas. Também trabalha em uma política explícita para seu site. Cancelou sua assinatura da OpenAI há cerca de um mês e agora paga US$ 17 por mês pelo Claude Pro e US$ 10 por mês pelo GitHub Copilot Pro, usando o Copilot exclusivamente para o preenchimento automático. Afirma que espera que a política mude conforme as ferramentas mudarem.

Este artículo fue escrito con la asistencia de IA.
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