92% dos desenvolvedores baseados nos EUA já usam ferramentas de codificação baseadas em IA no trabalho: relatório do GitHub

Uma pesquisa recente realizada pelo GitHub em parceria com a Wakefield Research esclarece o impacto da inteligência artificial (IA) na experiência do desenvolvedor. A pesquisa, que envolveu 500 desenvolvedores de empresas com mais de 1.000 funcionários sediados nos EUA, concentrou-se em aspectos-chave de suas carreiras, como produtividade do desenvolvedor, colaboração em equipe e o papel da IA ​​em ambientes empresariais.

De acordo com as descobertas, 92% dos desenvolvedores já usam ferramentas de codificação baseadas em IA em seu trabalho. No entanto, apesar dos investimentos em DevOps, os desenvolvedores ainda enfrentam desafios. Eles relatam que sua tarefa mais demorada é a espera por compilações e testes. Eles também expressaram preocupações sobre tarefas repetitivas, como escrever código padrão. Eles aspiram alocar mais tempo para colaborar com colegas, adquirir novas habilidades e criar soluções inovadoras.

O GitHub afirmou que essas estatísticas indicam uma necessidade crescente de melhorar a eficiência no processo de desenvolvimento.

>>Não perca nossa edição especial: Construindo a base para a qualidade dos dados do cliente.<<

“Descobrimos que os desenvolvedores passam a maior parte do tempo escrevendo códigos e testes e depois aguardando a revisão do código ou a conclusão das compilações”, disse Inbal Shani, diretor de produto do GitHub, ao VentureBeat. “Também descobrimos que as ferramentas de codificação baseadas em IA permitem a produtividade individual do desenvolvedor e maior colaboração em equipe. Isso significa que a IA generativa ajuda os desenvolvedores a gerar maior impacto, aumentar a satisfação e construir soluções mais inovadoras.”

A empresa sugere que os líderes empresariais priorizem seus desenvolvedores, identificando áreas de atrito, eliminando barreiras de produtividade e promovendo o crescimento e a dinâmica. A experiência do desenvolvedor, concluiu o estudo, é uma grande influência na produtividade, satisfação e impacto.

A colaboração emergiu como um aspecto vital da experiência do desenvolvedor. Os desenvolvedores em ambientes empresariais normalmente colaboram com uma média de 21 engenheiros em projetos, tornando suas habilidades colaborativas importantes em suas avaliações de desempenho. Mais de 80% dos desenvolvedores acreditam que as ferramentas de codificação baseadas em IA podem aprimorar a colaboração da equipe, melhorar a qualidade do código, acelerar a conclusão do projeto e melhorar a resolução de incidentes.

“A colaboração é o multiplicador de forças para que equipes de engenharia maiores beneficiem e impulsionem os resultados dos clientes. Toda organização deve usar essa equação para colocar os desenvolvedores no centro da capacitação dos clientes”, acrescentou Shani, do GitHub.

No estudo, os desenvolvedores também expressaram o desejo de ter mais oportunidades para aprimorar suas habilidades e gerar impacto. Eles classificaram o aprendizado de novas habilidades, o recebimento de feedback dos usuários finais e o desenvolvimento de soluções para novos problemas como elementos-chave que impactam positivamente seu dia de trabalho.

O que os desenvolvedores precisam no crescente ecossistema de IA atual

A pesquisa investigou o impacto das ferramentas de codificação baseadas em IA no desempenho individual. A esmagadora maioria dos desenvolvedores (92%) relatou usar ferramentas de codificação baseadas em IA, com 70% acreditando que essas ferramentas lhes proporcionam uma vantagem no trabalho.

Os desenvolvedores disseram que veem a IA como uma oportunidade de se concentrar no design de soluções e no desenvolvimento de habilidades, como aprender novas linguagens de programação e estruturas. Eles também afirmaram que a integração de ferramentas de codificação de IA está alinhada com o objetivo de aprimorar a experiência do desenvolvedor.

Na verdade, Shani do Github prevê que o número de 92% já tenha aumentado desde que o estudo foi realizado em março de 2023. “Já vimos esse impacto de nossos clientes que usam o GitHub Copilot”, disse Shani. “Esses desenvolvedores se sentem 75% mais satisfeitos com seu trabalho e já estão escrevendo código 55% mais rápido.”

Shani afirmou que a IA tem potencial para melhorar significativamente vários aspectos da experiência do desenvolvedor. Isso inclui agilizar a entrega de código, facilitar revisões inteligentes de código, aprimorar a colaboração dentro da base de código e superar interrupções no processo de desenvolvimento que normalmente exigem mais esforço cognitivo.

Segundo ela, à medida que os modelos de IA avançam e funcionalidades adicionais são desenvolvidas, podemos antecipar uma redefinição e melhoria fundamental da experiência do desenvolvedor, da produtividade do desenvolvedor e da colaboração em equipe.

Aprimoramento de habilidades e produtividade são os principais benefícios das ferramentas de IA

O estudo identificou a melhoria das competências como o principal benefício, seguido pelos ganhos de produtividade. A integração de ferramentas de codificação baseadas em IA no fluxo de trabalho do desenvolvedor foi vista como uma oportunidade para melhorar o desempenho e atender melhor aos padrões existentes.

Os desenvolvedores afirmaram que a aquisição de novas competências e a criação de soluções inovadoras tiveram o maior impacto positivo no seu trabalho.

“As ferramentas de desenvolvimento de IA em breve se tornarão um desafio e as organizações que não adotarem essa mudança serão deixadas para trás. Ter ferramentas de IA se tornará uma expectativa de todos os desenvolvedores como uma ferramenta central para realizar seu trabalho”, acrescentou Shani. “Se as indústrias quiserem contratar e reter os melhores talentos, precisam ser capazes de fornecer as melhores ferramentas para tornar os desenvolvedores mais produtivos”.

A pesquisa também destacou o desalinhamento entre as atuais métricas de desempenho e as expectativas dos desenvolvedores. A qualidade do código e a colaboração foram identificadas como as métricas de desempenho mais importantes, e os desenvolvedores esperam ser avaliados com base nesses critérios. No entanto, de acordo com Shani, os líderes tradicionalmente avaliam o desempenho com base na quantidade de código e na produção. Os desenvolvedores argumentam que a qualidade do código e a colaboração são pelo menos fatores importantes a serem avaliados.

“Eu sei disso pela minha própria experiência como desenvolvedor! Nós, desenvolvedores, preferimos ser avaliados pela forma como resolvemos incidentes complexos e causamos impacto, em vez de pelo número de incidentes resolvidos – o que os desenvolvedores em nossa pesquisa repetiram”, disse ela.

Diz-se que a colaboração eficaz melhora a qualidade do código. Os desenvolvedores apontaram vários fatores como críticos para uma colaboração bem-sucedida; pontos de contato regulares, tempo de trabalho ininterrupto, acesso a ambientes de desenvolvedor totalmente configurados e relacionamentos mentor-pupilo.

Eles notaram reuniões ineficazes e comunicação excessiva como distrações que impactaram negativamente o seu trabalho.

“Dado que os desenvolvedores agora trabalham com uma média de outros 21 engenheiros em projetos, a colaboração é mais importante do que nunca para a eficiência e a produtividade. Os desenvolvedores em nossa pesquisa disseram que desejam que suas organizações façam da colaboração uma métrica de desempenho superior, o que sugere que as organizações podem fazer um trabalho melhor para incentivar uma maior colaboração entre suas equipes de engenharia”, explicou Shani. “As organizações devem incentivar proativamente a colaboração dos desenvolvedores como o verdadeiro multiplicador de força nos resultados de missão crítica.”

Shani acredita que a adoção generalizada de ferramentas de codificação baseadas em IA entre os desenvolvedores indica que a maioria das organizações provavelmente tem desenvolvedores que usam essas ferramentas sem uma solução de nível empresarial ou políticas claras em vigor para governar seu uso de forma eficaz.

Ela disse que embora ferramentas generativas de IA como ChatGPT e Stable Diffusion tenham ganhado popularidade, elas continuam a passar por um rápido desenvolvimento, permanecendo preocupações sobre a ocorrência de resultados falsos ou alucinações, bem como sobre a privacidade dos dados.

Portanto, Shani enfatizou a importância de as organizações investirem em ferramentas de codificação de IA de nível empresarial que se alinhem com sua eficácia e critérios de privacidade de dados. Além disso, ela enfatizou a necessidade de auxiliar os desenvolvedores na integração e otimização de seus fluxos de trabalho em torno dessas ferramentas aprovadas.

“Em nossa experiência com clientes que implantam GitHub Copilot e GitHub Enterprise, tais investimentos em tecnologia exigem mudanças culturais em toda a organização e gerenciamento proativo de mudanças”, explicou ela. “Você não pode ativar novas ferramentas de codificação de IA e esperar que as equipes adaptem perfeitamente seus fluxos de trabalho. A agilidade técnica requer agilidade operacional.”

Como as organizações podem melhorar a experiência do desenvolvedor

Shani aconselha as organizações a começarem no nível cultural para identificar programas e políticas no local de trabalho que promovam uma maior colaboração. Ela enfatiza a importância de estabelecer check-ins regulares para equipes de trabalho, agendar reuniões e fornecer plataformas para comunicação assíncrona por meio de solicitações pull, problemas e aplicativos de chat.

Os líderes de engenharia também devem explorar métodos para padronizar os ambientes de desenvolvimento, como o uso de IDEs baseados em nuvem ou soluções alternativas, de acordo com o Github. Essas iniciativas visam minimizar o tempo gasto na configuração da máquina e permitir que os desenvolvedores se concentrem mais na resolução colaborativa de problemas.

O estudo revela que os desenvolvedores valorizam muito os relacionamentos mentor-pupilo e desejam mais relacionamentos desse tipo em seu ambiente de trabalho. O GitHub sugere que as organizações possam aproveitar esta oportunidade para investir em medidas econômicas que facilitem o crescimento e a qualificação de suas equipes de desenvolvimento.

“Programas e processos que incentivam a colaboração e a comunicação eficazes, seja por meio de documentação, reuniões eficazes ou componentes de equipe, como relacionamentos mentor-pupilo, podem ajudar os desenvolvedores a trabalharem juntos, entrarem em um estado de fluxo e até mesmo desenvolverem suas habilidades”, disse Shani. “Por meio de ferramentas de codificação baseadas em IA, as equipes podem começar com coisas simples, como revisões de código ou programação em pares, para encontrar mentores eficazes em suas organizações para ajudar seus desenvolvedores mais juniores a crescer.”