7 casos de uso de IA em programação e desenvolvimento (e 4 onde a IA falha)
Publicados: 2023-09-13
Quatro pesquisadores do Laboratório Nacional de Oak Ridge publicaram um artigo há meia década ponderando se os humanos ainda escreverão códigos em 2040. Esta questão agora encontra um lugar na cabeça da maioria dos programadores comuns. Existem apreensões e expectativas sobre o que implica a resposta à pergunta.
Os pesquisadores responderam negativamente às perguntas: as máquinas gerarão a maior parte do código, enquanto os humanos, se se envolverem, ficarão confinados principalmente ao refinamento dos códigos gerados por máquinas.
O rápido progresso alcançado no campo da IA permitiu que a previsão se concretizasse muito mais cedo. Existem agora vários sistemas de IA que podem gerar códigos funcionais a partir de meras descrições e até mesmo esboços. Isto traz consigo promessas e também armadilhas. A IA pode aumentar a produtividade, libertar o potencial humano e a criatividade ao assumir tarefas servis e tediosas e, assim, abrir novas oportunidades. No entanto, também pode perpetuar preconceitos, reduzir a responsabilização e aumentar o risco de erros catastróficos ao eliminar a supervisão humana.
Portanto, aqui consideramos sete casos de uso de IA em programação e desenvolvimento de software e também avaliamos casos em que ela falha.
Casos de uso comuns de IA em programação
A IA impactou todos os aspectos do trabalho, incluindo – na verdade, especialmente – a programação e o desenvolvimento de software. De acordo com uma pesquisa, 31% das organizações usam IA para escrever código. A questão que se coloca agora não é se a IA terá impacto no desenvolvimento de software, mas como e em que grau.
A programação é uma das áreas onde a IA tem contribuído muito para o aumento da produtividade e da eficiência. Um relatório do LinkedIn sobre o futuro do trabalho prevê que 96% das tarefas de desenvolvimento de software podem ser aumentadas pela IA. Ferramentas alimentadas por IA têm sido usadas em uma variedade de tarefas, desde as básicas até as moderadamente complexas.
Gerar trechos de código
Ferramentas de IA, treinadas com milhões de linhas de código de repositórios disponíveis publicamente, como GitHub e StackOverflow, podem gerar trechos de código em uma fração do tempo que um ser humano leva para escrevê-los. Eles são proficientes em vários idiomas e podem produzir código a partir de linguagem natural.
Isso é útil não apenas para iniciantes, mas também para programadores qualificados, que podem deixar a IA escrever o código simples de que precisam. Eles podem então ajustá-lo ou refiná-lo e implementá-lo em seu programa.
A IA pode ser particularmente boa na geração de modelos de código. Você pode fornecer às ferramentas de IA, como GitHub Copilot, um conjunto de parâmetros e a IA gerará um modelo de código. Isso pode ser útil para criar linhas de código padronizadas ou repetitivas. A IA também pode ajudar com a conclusão do código, sugerindo o que provavelmente acontecerá, não muito diferente do preenchimento automático de texto. Você também pode colar seu código incompleto em um assistente de codificação de IA e deixá-lo completar o código.
Código de depuração
Bugs são uma desgraça para todo programador. Eles podem consumir muito tempo (por exemplo, passar horas tentando descobrir por que um código não foi executado apenas para perceber que é por causa da falta de um ponto e vírgula), mas também representam riscos críticos de segurança e comprometem a experiência do usuário. A IA pode mitigar alguns deles. E não apenas isso: a IA pode identificar bugs com mais precisão e rapidez.
A IA pode analisar código para detectar bugs, identificando inconsistências e padrões que normalmente levam a erros. Ele pode reconhecer estruturas de código que geralmente resultam em bugs e alertar os desenvolvedores sobre possíveis problemas. A IA também pode ajudar nos testes de regressão e garantir que novas alterações não introduzam bugs na base de código.
Isto não significa, no entanto, que a depuração possa ser inteiramente confiada à IA. O que isso significa é que os humanos podem delegar algumas das tarefas servis e tediosas de depuração à IA, o que lhes permitirá economizar muito tempo em trabalhos evitáveis e dedicar mais tempo a tarefas mais produtivas.
Traduzir código
Digamos que você queira migrar de uma plataforma ou ambiente para outro ou reutilizar a lógica e a funcionalidade existentes de um código em um novo contexto. Em ambos os casos, você pode usar IA para ajudá-lo a traduzir o código sem precisar reescrevê-lo do zero.
No entanto, as ferramentas de IA para tradução de código não são totalmente confiáveis. Eles podem não perceber as nuances de uma linguagem ou ser incapazes de compreender a lógica de um código; mas os humanos também. Mesmo que as traduções não sejam perfeitamente precisas, a tarefa será muito mais fácil do que traduzir manualmente o código-fonte do zero. É também como trabalhar com tradutores humanos; o código traduzido é revisado e corrigido, caso haja erros.
Explique o código em linguagem natural
A IA pode explicar o código em inglês simples (ou em qualquer idioma). Isso pode ser útil se você estiver aprendendo uma nova linguagem ou se encontrar linhas de código aleatórias que não tem ideia do que fazem.
Da mesma forma, a IA pode decodificar expressões regulares e explicar em linguagem natural o que elas fazem.
Ele não apenas pode explicar linhas obscuras de código, mas também pode ajudar a explicá-las. A IA pode criar documentação de código abrangente que descreve com precisão a finalidade, a funcionalidade e o uso do código. A IA também pode ajudar na revisão e documentação de envios de código e gerar explicações sobre alterações feitas em pull requests ou commits.
Geração de casos de teste
O teste completo do código é fundamental para garantir que o programa funcione conforme planejado. Mas escrever casos de teste e testar o código é um processo tedioso e demorado e, portanto, muitas vezes esquecido. Felizmente, a IA pode ajudar nesta tarefa.
A IA pode ser usada para escrever casos de teste, analisando a base de código e identificando cenários potenciais para teste. Ele pode identificar diferentes caminhos, ramificações e condições no código e criar casos de teste para cobrir esses cenários.
Assistentes de IA como o Tabnine podem gerar testes unitários automaticamente e executá-los eles próprios com o mínimo de intervenção humana. Eles então sinalizam e relatam quaisquer casos de teste com falha e fornecem um resumo dos testes. Isto pode ajudar a melhorar a eficiência dos testes e reduzir a carga sobre os seres humanos.
[Fonte-https://www.tabnine.com/blog/wp-content/uploads/2023/02/unittestgen.gif]
Refatoração de código
Refatorar código é outra tarefa demorada e monótona na qual a IA pode ajudar. A IA pode ajudar a reduzir pela metade o tempo gasto na depuração e refatoração.
A IA pode automatizar tarefas de refatoração, como renomear variáveis ou métodos, extrair código em funções, reorganizar a estrutura do código ou reduzir a complexidade e aumentar a extensibilidade do código.
Usar IA para refatoração de código não apenas reduz o tempo e o esforço, mas também ajuda a identificar erros de código e a corrigir possíveis problemas no início do processo de desenvolvimento. Isso reduz o risco de bugs e dívidas técnicas.
Gerar dados sintéticos
Os dados sintéticos são úteis quando os dados reais não estão disponíveis ou não podem ser usados porque contêm informações confidenciais. Os dados sintéticos eliminam as restrições associadas ao uso de dados regulamentados ou confidenciais, pois não contêm informações pessoais.
A IA pode ser usada para gerar todos os tipos de dados sintéticos que se assemelham muito a exemplos do mundo real. A IA também pode criar dados sintéticos para cenários raros ou extremos que são difíceis de reproduzir com dados reais. Isto pode ser usado para testar a resiliência do software sob condições incomuns.
A IA também pode ajudar a gerar dados sintéticos que podem ser usados para aumentar conjuntos de dados reais, equilibrando a distribuição de classes e introduzindo variações.
No entanto, a IA não é uma poção mágica
A IA fez progressos notáveis na sua capacidade de codificação, especialmente nos últimos anos. Os assistentes de IA tornaram-se adeptos da automatização de tarefas rotineiras e servis, mas tropeçam em tarefas que exigem pensamento crítico. Eles não conseguem compreender os princípios e conceitos subjacentes ao software; têm dificuldade em acompanhar novas estruturas e paradigmas; e eles são incapazes de compreender completamente os cenários da vida real.
Aqui estão quatro casos em que os assistentes de IA não são confiáveis e por que, portanto, você precisa contratar desenvolvedores de aplicativos para o seu projeto.
Arquitetura de sistemas de software complexos
Os sistemas de IA carecem do nível de compreensão necessário para conceber e implementar processos complexos. Embora possam criar funções suficientemente complexas isoladamente, eles falham quando precisam integrá-las e levar em conta as dependências de outros códigos.
Compreender as necessidades intuitivas do usuário
Compreender e conceituar as necessidades e preferências do usuário exige empatia, contexto e consciência do comportamento e das emoções humanas – qualidades que faltam às ferramentas de IA. Esta limitação dos sistemas de IA na compreensão do contexto emocional, da subjetividade e dos aspectos matizados das necessidades intuitivas do utilizador torna-os menos competentes em comparação com os especialistas humanos.
Lidando com bases de código legadas
As ferramentas de IA lutam para abordar totalmente as bases de código legadas, que são antigas e muitas vezes desatualizadas. Essas bases de código geralmente carecem de cobertura e documentação de testes suficientes, o que prejudica a eficácia das ferramentas de IA.
Trabalhando com novas estruturas e paradigmas
Os dados são o pão com manteiga dos modelos de IA. Para estruturas e paradigmas relativamente novos, não estão disponíveis dados suficientes para treinar os sistemas de IA. Isto os torna pouco confiáveis e até mesmo arriscados; pois eles, em vez de admitirem ignorância, darão respostas incorretas com alto grau de confiança. Essa tendência à alucinação pode facilmente enganar até mesmo os mais cautelosos.
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Conclusão final
A IA fez grandes avanços no campo da programação e desenvolvimento de software nos últimos anos. Os sistemas de IA tornaram a programação mais eficiente e simplificada. Eles também impactaram várias outras dimensões do desenvolvimento de software. Mas eles continuam sendo apenas isso: ferramentas! A IA precisa de um ser humano para instruir e supervisionar as suas operações e julgar a qualidade do seu resultado.
Mesmo com tarefas nas quais se destacam, eles exigem supervisão humana. E para outros, eles simplesmente fracassam. A contribuição e a experiência humana continuam indispensáveis no desenvolvimento de software e é por isso que as empresas de desenvolvimento de aplicativos web continuam a desempenhar um papel significativo.