🦾 IA eleva qualidade e segurança do código, diz pesquisa do GitHub
GitHub entrevistou 2.000 devs nos EUA, Brasil, Alemanha e Índia. Mais IA: quatro cursos gratuitos, três cases de uso e um conselho. Fora isso, duas ferramentas JS e dois assuntos deep tech para nerds.
Os benefícios da IA no desenvolvimento de software nem sempre são visíveis no dia a dia, mas dados ajudam a dimensionar o uso — e o otimismo — em torno da tecnologia.
A segunda edição de uma pesquisa do GitHub sobre a IA no desenvolvimento de software ouviu 2.000 respondentes em quatro países, 500 em cada: EUA, Brasil, Alemanha e Índia. Do aumento da produtividade à economia de tempo, da qualidade à segurança do código, é melhor deixar os números falarem por si.
🚀 Qualidade de código e produtividade
90% dos desenvolvedores nos EUA e 81% na Índia acreditam que a IA melhora a qualidade do código.
Brasil e Alemanha são mais cautelosos, mas ainda positivos, com 61% e 60%, respectivamente, vendo melhorias.
Apenas 1-3% dos respondentes acreditam que a IA diminui significativamente a qualidade do código.
O tempo economizado com IA está sendo reinvestido em:
Colaboração com membros da equipe (40-47%);
Design de sistemas e soluções para clientes (40-47%);
Aprendizado e desenvolvimento (43-47%);
Pesquisa e experimentação com tecnologias emergentes (44-46%).
🔒 Segurança e adoção de novas tecnologias
Quase unanimidade (99-100%) na crença de que a IA melhorará a segurança do código.
60-71% dos desenvolvedores acham mais fácil adotar novas linguagens de programação com ferramentas de IA.
23-29% consideram "muito fácil" adotar novas linguagens ou entender bases de código existentes com IA.
Impacto esperado na segurança do código:
30-41% esperam melhorias significativas;
47-52% antecipam melhorias moderadas;
10-17% preveem ligeiras melhorias;
Menos de 1% acredita que não haverá impacto notável.
💼 Adoção organizacional e uso prático
97% dos respondentes relataram ter usado ferramentas de IA de codificação no trabalho em algum momento;
O apoio organizacional varia por região:
EUA lideram com 88% de suporte;
Alemanha apresenta o menor índice, com 59%;
Uso de IA para geração de casos de teste:
EUA: 92% usam pelo menos "às vezes";
Alemanha: 65% usam pelo menos "às vezes";
Brasil e Índia: percentuais intermediários.
👥 Atendimento ao cliente e desafios
61-73% dos respondentes acreditam que a IA melhorará moderada ou significativamente a capacidade de atender requisitos do cliente.
EUA lideram o otimismo, com 73% esperando melhorias, enquanto a Alemanha é mais cautelosa, com 61%.
Detalhamento das expectativas:
23-37% esperam melhoria significativa;
30-45% antecipam melhoria moderada;
16-26% preveem impacto mínimo.
11-16% alertam que a IA pode introduzir novos desafios no atendimento aos requisitos do cliente.
🔮 Perspectivas futuras
Quase todos os respondentes (99-100%) acreditam que a proficiência em ferramentas de IA os torna candidatos mais atraentes no mercado de trabalho.
43-56% acreditam que essa expertise aumenta significativamente sua empregabilidade.
A expectativa é que a proficiência em IA se torne um requisito padrão para funções de desenvolvimento de software no futuro próximo.
Embora com particularidades regionais — curioso que o Brasil seja até mais cauteloso, similar à Alemanha, ao contrário de EUA e Índia, mais entusiastas —, a mensagem que a pesquisa passa é clara: a IA está somando mais do que subtraindo.
Vale ler a pesquisa completa para tirar suas próprias conclusões. Pelo que ela mostra, e por a IA estar cada vez mais presente mesmo em fóruns e discussões bastante técnicas, trouxemos um pouco mais sobre ela nesta edição — uma forma de incentivar desenvolvedores a enxergarem a tecnologia de maneira mais realista e, principalmente, a tirarem proveito dela.
❓ Você sabe o que é ^(.*)$, ou o nome disso?
Nasceu de estudos cabulosos em Linguística, linguagens formais e autômatos finitos 🙄. Há quem ache difícil, mas é uma mão na roda na busca e substituição de caracteres e strings. Resposta, no fim da edição.
📚 Quatro cursos de IA gratuitos da Anthropic
Impossível ignorar a IA. Então, melhor dominá-la. Anthropic, criadora do Claude (um dos principais concorrentes do ChatGPT, da OpenAI), lançou quatro cursos gratuitos no GitHub. Embora focados em suas ferramentas, são úteis para uso de LLMs em geral. "Prompt engineering interactive tutorial" é o mais básico, para criar prompts mais assertivos, e "Real world prompting course" é prático e, como o nome diz, ensina a lidar com prompts complexos do mundo real. Os outros dois cursos são sobre ferramentas da Anthopic, como a API do Claude. Uma alternativa para não se limitar ao ChatGPT.
💡 Três casos de uso da IA que não são chatbots
O artigo "3 AI Use Cases (That Are Not a Chatbot)" lista três casos interessantes de uso de LLMs em vendas que não se resumem a chatbots. Case 1: ler milhares de perfis e classificar quais leads seriam adequados ou não para uma oferta. Case 2: pegar os leads adequados e transformar seus perfis em texto (dados não estruturados) em dados estruturados (em uma planilha, por exemplo). Case 3: a partir dos dados estruturados, pontuar quais leads com maior potencial de conversão. O autor aborda que cada caso pode ser feito de várias maneiras, desde manual até por meio da compra de leads filtrados. A IA, porém, pode ser um jeito rápido e barato de fazer o mesmo.
🔧 Duas ferramentinhas JS + React-Figma
Dicas úteis para o dia a dia. Volta é uma ferramenta de gerenciamento de ambiente JavaScript, que simplifica a troca entre versões do Node.js e o gerenciamento de ferramentas de linha de comando. Desenvolvida em Rust, permite configurações para equipes e isolamento de binários npm. Já LogTape é uma lib de logging para JS e TypeScript. Tem zero dependências e compatibilidade com Node.js, Deno, Bun, edge functions e navegadores, sendo versátil e leve. E se é comum transformar designs do Figma em código React, React-Figma faz o caminho inverso: você coda em React e ele gera o design em tempo real no Figma.
🤓 Dois assuntos deep tech para nerds
O primeiro é vazamento de memória em JavaScript. "Common Causes of Memory Leaks in JavaScript" detalha tipos de vazamentos, desde variáveis mal gerenciadas até referências circulares, e se aprofunda em técnicas de identificação e diagnóstico, por meio de ferramentas do Node.js e boas práticas de gerenciamento de eventos e closures. O segundo é sobre técnicas para criar uma vibe retrô de displays anos 90 em aplicações web 3D. "The Art of Dithering and Retro Shading for the Web" detalha implementações de dithering (dar a ilusão de mais cores com uma paleta limitada), pixelização e criação de efeitos de monitores CRT usando shaders e React Three Fiber.
🧭 E um conselho pertinente na era da IA
"Não se repita" — esse é o conselho, ou melhor, mantra da era da IA, segundo a newsletter Every. O argumento é batido: grande parte do nosso trabalho envolve repetição, e a IA é excelente nisso. Então, como se manter relevante? O principal conselho está na "economia da alocação": a capacidade de decidir o que as máquinas farão. Ou seja, passarmos de executores de tarefas a decisores do que fazer e como fazer em escala. E nós, desenvolvedores de software, temos um trunfo nisto. Afinal, quem melhor para automatizar o repetitivo? Talvez o que precisamos aprender é tirar vantagem do que já fazemos, e não apenas seguir fazendo.
✅ Resposta: Você sabe o que é ^(.*)$, ou o nome disso?
Vamos por partes. Algo como ^(.)$ é uma expressão regular, ou regex. É uma técnica para buscar e manipular texto em programação, por meio de padrões para localizar, validar e extrair informações de strings. Regex é usada em validação de formulários web, análise de logs, extração de dados etc. Originou-se em 1951 com Stephen Kleene na Teoria dos Autômatos, área da Computação Teórica, e aparece também na Hierarquia de Chomsky, na Linguística. A expressão ^(.)$, por acaso, é uma piada na área. É correta, mas inútil: ^ indica o início de uma string, (.*) captura qualquer caractere zero ou mais vezes, menos quebra de linha, e $ marca o fim da string — ou seja, captura tudo em qualquer string. Você pode aprender ou brincar com regex aqui e aqui e saber mais aqui. Aqui, um artigo sobre regex em JavaScript.
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