🔦 O risco não é ser substituído pela IA: é não saber usá-la
Lições sobre IA no desenvolvimento de software. Mais: vaga mobile prorrogada na BeTalent, habilidades em frontend para 2025, IA para ideação no Figma, conflito no WordPress e várias v5 de ferramentas.
Como tirar vantagem da inteligência artificial no desenvolvimento de software sem ser prejudicado por ela? Essa questão permeia discussões entre desenvolvedores e empresas que buscam escalar negócios. A resposta não é simples e, paradoxalmente, parece exigir mais "inteligência humana" do que se imagina.
Para explorar esse tema, reunimos visões de três especialistas: Simon Willison, co-criador do Django; James Wang, investidor; e Ian Cooper, desenvolvedor com mais de 30 anos de experiência.
Simon Willison: "Ignorá-las pode deixar desenvolvedores para trás"
Inaugurando podcasts na The Pragmatic Engineer, Willison compartilha conselhos sensatos:
Transformação do desenvolvimento de software. Simon enfatiza que as ferramentas de IA, especialmente LLMs, estão mudando a forma como o software é desenvolvido. Ele compara o impacto dessas ferramentas a outras inovações históricas da área, como o código aberto e o GitHub. Simon argumenta que ignorar essas ferramentas pode resultar em desvantagem competitiva, pois permitem que desenvolvedores realizem tarefas mais rapidamente e abordem problemas mais complexos.
Curva de aprendizado. Simon destaca que usar ferramentas de IA requer um investimento de tempo e esforço. Ele lembra que não há manual para isso e que grande parte do aprendizado vem da experimentação e da construção de uma intuição sobre como a IA funciona. Simon compartilha sua própria experiência de passar meses explorando diferentes modelos e técnicas.
Valor de modelos menores. O especialista discute como executar modelos de linguagem menores localmente pode ser uma boa maneira de entender como LLMs funcionam. Simon menciona que tais modelos menores "alucinam" mais ou produzem resultados inconsistentes, o que na verdade pode ser útil para entender suas limitações. Ele recomenda experimentar com modelos como Llama, da Meta, ou outros disponíveis em plataformas como Hugging Face.
Importância das habilidades de engenharia. Simon repete que, embora ferramentas de IA sejam poderosas, não substituem o pensamento crítico e habilidades de design de sistemas. Ele argumenta que o papel do engenheiro de software está evoluindo para se concentrar mais em tarefas de alto nível, como arquitetura de sistemas, design de APIs e tomada de decisões estratégicas. Em sua visão, ferramentas de IA são amplificadores de produtividade, não substitutas para a expertise humana.
Controle e compreensão do código. Um ponto importante discutido no podcast é a importância de entender completamente o código gerado por IA antes de subi-lo para produção. Simon adverte contra a prática de simplesmente copiar e colar código gerado por IA sem revisão cuidadosa. Ele sugere usar IAs como ponto de partida ou para gerar ideias, mas sempre entendendo e refatorando o código antes de implementá-lo.
Habilidades de prompting. O podcast enfatiza a importância de aprender a formular prompts para LLMs. Simon discute como a qualidade do output (resposta da IA) depende muito da qualidade do input (prompt), e como desenvolver boas habilidades de prompting pode levar a resultados melhores.
Acompanhamento dos avanços. Simon destaca a evolução do campo e encoraja desenvolvedores a se manterem atualizados com as últimas ferramentas e técnicas, sugerindo que isso pode proporcionar vantagens.
Uso da IA como ferramenta de suporte. O podcast explora várias maneiras de integrar ferramentas de IA no fluxo de trabalho de desenvolvimento, como usar LLMs para debugging, geração de ideias iniciais para código ou para ajudar na prototipação rápida de interfaces.
Combinação de experiência humana com IA. Simon enfatiza que o uso mais eficaz das ferramentas de IA vem de combinar a experiência do desenvolvedor com as capacidades da IA. Ele argumenta que desenvolvedores experientes estão em uma posição única para avaliar e refinar as saídas dos modelos de IA, levando a resultados melhores do que qualquer um dos dois poderia alcançar sozinho.
James Wang: "O risco está nos trabalhos de programação de baixo nível"
Em "Software Engineering is Doomed", Wang argumenta que a engenharia de software está em declínio devido aos avanços da IA, mas com benefícios para desenvolvedores que se destacarem:
Há um clima de pessimismo entre engenheiros de software devido a demissões no setor de tecnologia e avanços em IA para codificação.
O autor reconhece que IAs como Claude 3.5 Sonnet, da Anthropic, são muito competentes em resolver problemas de codificação, sobretudo com instruções específicas.
Compara a situação com a redução da força de trabalho agrícola, que levou a salários mais altos para os agricultores remanescentes e diversificação da economia.
Argumenta que habilidades como criatividade e raciocínio crítico, essenciais para engenharia de software de alto nível, ainda são difíceis para as IAs replicarem de forma confiável.
Sugere que o verdadeiro risco está nos trabalhos de programação de baixo nível e terceirizados, não nos engenheiros de software altamente qualificados.
Prevê que engenheiros de software bem educados e em constante aprendizado se adaptarão bem (embora tendam a ser minoria), enquanto tarefas mais simples e repetitivas (que empregam a maioria) serão mais afetadas pela automação por IA.
Ian Cooper: "O custo do software está na manutenção, que a IA não resolve"
Já Cooper apresenta uma análise crítica sobre o impacto dos LLMs no desenvolvimento de software. Ele compara as promessas dos LLMs com tentativas anteriores de encontrar uma "bala de prata", como as linguagens de 4ª geração, argumentando que LLMs provavelmente não revolucionarão o desenvolvimento de software.
Além disso, enfatiza que o custo do software está principalmente na manutenção, não na autoria inicial, um problema que os LLMs não resolvem. Ele sugere que os LLMs têm mais potencial como assistentes especializados em IDEs do que como substitutos para desenvolvedores ou mesmo de linguagens de programação de alto nível.
Considerações
Demos mais destaque à entrevista com Willison porque traz mais pontos de contribuição — inclusive, alinhados com o que pensamos na BeTalent —, enquanto as perspectivas de Wang (de que a IA tomará empregos) e de Cooper (de que ela não é essa "bala de prata") somam visões plurais.
Os argumentos apresentados sugerem que, mais do que a disrupção catastrófica até então anunciada, parece haver consenso de que a IA tende a ser mais uma uma evolução na forma como desenvolvemos software. O risco maior, como destacado, parece ser menos o de ser substituído por uma IA pura e simplesmente, mas o de não saber fazer uso "inteligente" delas.
⁉️ Ainda não se inscreveu nem indicou nossa vaga mobile?
Mais uma vez, você não leu errado. A pergunta desta edição não é abstrata ou teórica. A BeTalent está com vaga aberta a pessoas desenvolvedoras mobile, com conhecimentos em React Native e/ou Flutter e, é claro, muita vontade de trabalhar em um ambiente colaborativo, 100% remoto e com desafios que irão alavancar a carreira. As inscrições foram prorrogadas até 07/10/2024, às 23h55, e seguem neste form. Torcemos para que você esteja conosco, na BeTalent, em breve!
🔑 Habilidades para frontends rumo a 2025
Um guia recente do Frontend Masters destaca as competências para devs frontend darem um salto na carreira no próximo ano. Entre as principais, estão domínio de JavaScript e TypeScript como base, conhecimento de frameworks como React e Next.js, e familiaridade com padrões de design e algoritmos. O artigo também enfatiza habilidades em teste de software, acessibilidade web, noções de Figma e Tailwind CSS. Para interessados em se tornar full-stack, recomenda-se o aprendizado de Node.js, Rust ou Go para desenvolvimento server-side. Git é uma exigência a todos. Vale a leitura. Reforça muito do que valorizamos na BeTalent.
🖼️ Figma aprimora geração de designs com IA
Figma renomeou e aprimorou sua função de criação de designs assistida por IA para "First Draft". A ferramenta usa modelos como GPT-4 e Amazon Titan com sistemas de design proprietários, sem treinar em conteúdo de clientes, segundo a empresa. Os usuários inserem seus objetivos e a IA seleciona e organiza componentes para criar um esboço inicial. Noah Levin, VP de Design, explica que o objetivo é simplificar o tedioso processo inicial de criação. Figma AI e First Draft estão em versão beta limitada, com lançamento gradual previsto para os próximos meses. Mais no anúncio oficial, lembrando que o Figma já passou por fiasco após lançar IA que "plagiava" interface da Apple e ter de voltar atrás.
🧨 Guerra aberta no ecossistema WordPress
O ecossistema WordPress vive um conflito público entre Matt Mullenweg, seu cofundador, e a empresa de hospedagem WP Engine. Mullenweg acusou a WP Engine de ser um "câncer para o WordPress", alegando que a empresa lucra com o projeto de código aberto sem contribuir com ele. WordPress.org baniu a WP Engine de acessar seus recursos, como temas e plugins, deixando clientes da empresa sem acesso a atualizações de segurança. WP Engine revidou com uma notificação extrajudicial, exigindo retratação. O embate expõe tensões no equilíbrio entre interesses comerciais e o espírito do software livre no WordPress. Mais aqui e aqui.
♟️ Segredos da lista de leitura de uma das "mentes" da IA
A lista de leitura de Ilya Sutskever, co-fundador da OpenAI, que deixou a empresa para criar a Safe Superintelligence (a qual nasceu valendo US$ 5 bi), revela escolhas de uma das principais "mentes" da IA. Segundo o Tensor Labbet, a lista contém 27 itens que equivalem a mil páginas de texto técnico denso. Teoria da Informação domina, superando tópicos mais esperados como redes neurais. O item mais antigo, de 1993, discute inferência variacional, enquanto o mais recente, de 2020, aborda leis de escala para LLMs. A lista inclui desde artigos científicos até posts de blog. Destaca-se o artigo "Attention Is All You Need"1, que introduziu Transformers, tecnologia por trás de modelos como GPT e similares, que "hyparam" a IA.
5️⃣ Express 5.0 aprofundado + Fastify v5 e Strapi 5.0.0
Na edição de 14/09, falamos do Express 5.0. Esse artigo do dev Trevor Lasn aprofunda as mudanças — como o adeus a app.del(), as boas-vindas ao Node.js 18+ e o tratamento VIP em promessas rejeitadas em middlewares assíncronos — além de explicar como migrar aplicações. Na mesma linha, Fastify também chega à sua v5, mas, no caso, cortando laços com Node.js 18 e mirando o 20+. A validação de esquemas JSON ganhou nova roupagem e o construtor de logger se reinventou, conforme o guia de migração oficial. E, para quem gosta desse headless CMS, Strapi também chega à v5.0 com sistema de tipos repaginado e um Diagnostic Channel API, que promete facilitar o rastreamento do ciclo de vida das requisições.
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Versão original de "Attention Is All You Need" (spoiler: é altamente técnico e difícil mesmo).