Os desenvolvedores criam softwares que encantam os consumidores e fornecem aplicativos inovadores para usuários corporativos. Esse ofício exige mais do que apenas produzir montes de código; ele incorpora um processo de observação, aviso, entrevista, brainstorming, leitura, redação e reescrita de especificações; projeto, prototipagem e codificação de acordo com as especificações; revisão, refatoração e verificação do software; e um ciclo virtuoso de implantação, depuração e aprimoramento. Em cada estágio desse ciclo, os desenvolvedores consomem e geram duas coisas: código e texto. Afinal, código é texto.
A produtividade dos desenvolvedores é limitada por realidades do mundo real, desafios com cronogramas, requisitos pouco claros, base de código legada e muito mais. Para superar esses obstáculos e ainda cumprir os prazos, os desenvolvedores há muito tempo dependem da adição de novas ferramentas à sua caixa de ferramentas. Por exemplo, ferramentas de geração de código, como compiladores, geradores de interface do usuário, mapeadores de ORM, geradores de API etc. Os desenvolvedores adotaram essas ferramentas sem reservas, evoluindo-as progressivamente para oferecer funcionalidades mais inteligentes. Os compiladores modernos fazem mais do que apenas traduzir; eles reescrevem e otimizam o código automaticamente. O SQL, desenvolvido há cinquenta anos como uma linguagem declarativa com um conjunto de modelos em inglês que podem ser compostos, continua a evoluir e a melhorar a experiência de acesso a dados e a produtividade do desenvolvedor. Os desenvolvedores têm acesso a um conjunto infinito de ferramentas para expandir sua caixa de ferramentas.
O surgimento da GenAI
A GenAI é uma ferramenta nova e avançada para a caixa de ferramentas do desenvolvedor. GenAI, abreviação de Generative AI (IA geradora), é um subconjunto de IA capaz de receber prompts e criar de forma autônoma muitas formas de conteúdo - texto, código, imagens, vídeos, música e muito mais - que imitam e, muitas vezes, espelham a qualidade da habilidade humana. Os prompts são instruções na forma de redação expositiva. Prompts melhores produzem textos e códigos melhores. O aumento sísmico em torno da GenAI, apoiado por tecnologias como ChatGPT, copilot, posiciona 2023 para ser anunciado como o "Ano da GenAI". Espera-se que o recurso de geração de texto da GenAI revolucione todos os aspectos da experiência e da produtividade do desenvolvedor.
Impacto sobre os desenvolvedores
Alguém observou recentemente: 'Em 2023, a linguagem natural surgiu como a linguagem de programação mais rápida.' Enquanto a geração anterior de ferramentas se concentrava na melhoria incremental da produtividade para escrever código e melhorar a qualidade do código, as ferramentas GenAI prometem revolucionar esses e todos os outros aspectos do trabalho do desenvolvedor. O ChatGPT pode resumir uma longa especificação de requisitos, fornecer a você o delta do que mudou entre duas versões ou ajudá-lo a criar uma lista de verificação de uma tarefa específica. Para a codificação, o impacto é dramático. Como esses modelos foram treinados em toda a Internet, com bilhões de parâmetros e trilhões de tokens, eles já viram muito código. Ao escrever um bom prompt, você o faz para escrever um grande trecho de código, projetar as APIs e refatorar o código. E, em apenas uma frase, você pode pedir ao ChatGPT para reescrever tudo em uma linguagem totalmente nova. Todas essas possibilidades eram simplesmente ficção científica há apenas alguns anos. Isso faz com que as tarefas rotineiras desapareçam, as tarefas difíceis se tornem mais fáceis e as tarefas difíceis se tornem possíveis. Os desenvolvedores estão confiando mais no ChatGPT para explicar novos conceitos e esclarecer uma ideia confusa. Aparentemente, essa tendência reduziu o tráfego do StackOverflow, um site popular de perguntas e respostas para desenvolvedores, entre 16% para 50%, em várias medidas! Os desenvolvedores escolhem a ferramenta vencedora.
Mas há uma pegadinha. Mais de um, na verdade. As ferramentas de GenAI da geração atual, embora promissoras, não têm conhecimento de suas metas e objetivos. Essas ferramentas, desenvolvidas por meio de treinamento em uma vasta gama de amostras, operam prevendo o token seguinte, um de cada vez, com base nos padrões que encontraram anteriormente. Sua resposta é orientada e limitada pelo prompt. Para aproveitar seu potencial de forma eficaz, torna-se imperativo criar prompts detalhados e expositivos. Isso estimula a tecnologia a produzir resultados mais próximos do objetivo pretendido, embora com um estilo e uma criatividade limitados pelos dados de treinamento. Eles são excelentes em replicar estilos aos quais foram expostos, mas não conseguem inventar estilos inéditos. Várias empresas e grupos estão ocupados com o treinamento de LLMs para tarefas específicas a fim de melhorar a geração de conteúdo. Recomendo seguir o conselho de Sathya Nadella, CEO da Microsoft, que sugere que é prudente tratar o conteúdo gerado pela GenAI como um rascunho, o que exige uma revisão completa para garantir sua clareza e precisão. O ônus recai sobre o desenvolvedor para delinear entre tarefas rotineiras e aquelas que exigem criatividade - um discernimento que permanece além do alcance da GenAI. Pelo menos, por enquanto.
Apesar disso, com evidências justificáveis, a GenAI promete uma melhor experiência e produtividade para o desenvolvedor. O ChatGPT da OpenAI alcançou 100 milhões de usuários em tempo recorde. Seus IDEs favoritos têm plug-ins para explorá-la. A Microsoft prometeu usar a GenAI em todos os seus produtos, incluindo sua oferta de pesquisa revitalizada, o bing.com. O Google respondeu com seu próprio conjunto de serviços e produtos; o Facebook e outros lançaram vários modelos para ajudar os desenvolvedores a progredir.
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