Geração de código AI: 6 perguntas frequentes para desenvolvedores

Não há como negar que a geração de código de IA está preparada para transformar o desenvolvimento de software. Estudos chamam a atenção para o incrível valor que essa tecnologia traz para aumentar a produtividade no processo de desenvolvimento. Seu uso tende a crescer à medida que os desenvolvedores são encarregados de escrever mais código do que nunca, ao mesmo tempo em que garantem a construção de software de alta qualidade, livre de bugs, cheiros de código e vulnerabilidades de segurança.

No entanto, ainda é uma tecnologia nova e muitos não têm certeza de como usá-la da melhor forma e com mais responsabilidade. Descreverei o que é geração de código de IA, as perguntas que você deve fazer antes de usar qualquer uma dessas ferramentas e como você pode colher seus benefícios enquanto mantém resultados de alta qualidade.

O que é geração de código AI?

O principal benefício das ferramentas de geração de código de IA é sua capacidade de aliviar o trabalho tedioso das equipes de desenvolvimento esgotadas. Alimentadas por IA e aprendizado de máquina (ML), essas ferramentas usam modelos avançados de grandes linguagens (LLMs) e IA generativa para criar ou sugerir código com base nas informações dos desenvolvedores sobre a funcionalidade desejada. É útil para agilizar tarefas repetitivas e reduzir esforços de codificação manual. Este código não é necessariamente perfeito — mas fornece um ponto de partida sólido que ajuda os desenvolvedores a se concentrarem nas partes mais críticas de um projeto. E todos os desenvolvedores podem usá-lo, independentemente do seu nível de experiência.

Então, como isso funciona?

A geração de código de IA aproveita algoritmos de ML treinados com grandes quantidades de código-fonte existente, muitas vezes provenientes de projetos de código aberto. Os LLMs desempenham um papel crucial neste processo, compreendendo os padrões e estruturas dentro do código, permitindo-lhes gerar novos segmentos de código com base nas especificações dos desenvolvedores. Isso acontece através de três métodos principais:

• Um recurso de preenchimento automático, onde os desenvolvedores iniciam a escrita do código e, em seguida, permitem que a IA conclua o código com base em padrões aprendidos em um conjunto de dados de treinamento.
• Entrada de linguagem naturalonde os desenvolvedores explicam suas intenções, o que leva a IA a gerar sugestões de código que ajudam a atingir esses objetivos.
• interação direta, em que os desenvolvedores usam uma interface de bate-papo para emitir solicitações específicas ou comandos de correção de bugs.

Como chegamos aqui?

A viabilidade da geração de código de IA é grandemente possibilitada pelos avanços em LLM, processamento de linguagem natural (PNL), aprendizagem profunda (DL) e tecnologia de redes neurais. Esses sistemas extraem insights de uma variedade de conjuntos de dados provenientes de repositórios de código disponíveis publicamente (em grande parte de código aberto).

Isto significa que a colaboração e a transparência dentro das comunidades de programação e desenvolvimento são responsáveis ​​pela promoção de um desenvolvimento mais eficiente. Isso leva a fluxos de trabalho de codificação simplificados, melhor priorização dos componentes do projeto e um aumento significativo na geração geral de código.

À medida que estas tecnologias avançam e são refinadas, há uma implicação significativa: a possibilidade de falhas ainda existe. Independentemente de o código ser escrito por humanos ou gerado por IA, alcançar software livre de bugs continua sendo um objetivo desafiador. Os desenvolvedores devem aderir às práticas recomendadas conduzindo revisões completas do código para ajudar a garantir a mais alta qualidade do código.

Quais ferramentas devo usar?

Armados com esses recursos, os desenvolvedores têm uma ampla gama de ferramentas de codificação de IA ao seu alcance – e o mercado está crescendo continuamente. GitHub Copilot, modelos ChatGPT e GPT, Amazon CodeWhisperer, Google AI Code Generation, CodeLlama, TabNine… Qualquer desenvolvedor que não esteja usando essas ferramentas (quando fazem sentido) está negligenciando oportunidades de fazer um trabalho melhor e mais eficiente.

Com inúmeras opções disponíveis, os desenvolvedores devem selecionar as ferramentas certas para maximizar o impacto positivo da IA. Aqui estão alguns fatores a serem considerados antes da adoção:

• Quais linguagens de programação esta ferramenta suporta?
• Como ele se integra ao seu IDE?
• Quais recursos específicos você precisa e quais ferramentas os possuem?
• Com que precisão a ferramenta sugere conclusões de código ou gera trechos de código?
• Quanto custa isso? Com que rapidez você pode usá-lo?
• E quanto à segurança e privacidade? Onde você vê possíveis fatores de risco?

A pedra angular da implementação da IA ​​reside na responsabilidade. As empresas não podem sacrificar a qualidade em prol da eficiência. Novamente, é crucial que as revisões do código gerado pela IA sejam acompanhadas de testes, análises e revisões completos. Quanto mais cedo os desenvolvedores e DevOps puderem conduzir processos completos, melhor.

Por que a geração de código AI é útil?

Há muito o que gostar na geração de código de IA e vários motivos pelos quais ela se tornou tão comum no desenvolvimento de software. 92% dos desenvolvedores já estão aproveitando essas ferramentas. Isso diz muito, especialmente à medida que as empresas se tornam mais dependentes de software e exigem mais e mais rapidamente.

De acordo com a pesquisa Stack Overflow, os desenvolvedores relatam um aumento de 33% na produtividade ao usar ferramentas assistidas por IA, permitindo que se concentrem em aspectos mais prioritários de seus projetos. Mas a velocidade não é o único benefício. Os assistentes de IA são totalmente capazes de ajudar os desenvolvedores em diversas partes de seu trabalho:

• A IA desempenha um papel crucial suporte de codificação instantânea. Em tempo real, os desenvolvedores podem acessar sugestões e gerar trechos de código enquanto navegam pelas complexidades da codificação.
• Essas ferramentas massivamente aumentar a produtividadeautomatizando tarefas repetitivas e tediosas que podem não precisar de atenção humana total.
• A IA impulsiona o democratização do desenvolvimento de software, permitindo que aqueles com menos experiência ajudem a criar aplicativos complexos. Consequentemente, isto amplia o conjunto de talentos num momento em que os desenvolvedores são mais valiosos do que nunca.

Qual é o problema?

Como tudo, a IA tem desvantagens. Os desenvolvedores devem entender que essas ferramentas não são uma solução mágica e que as pessoas sempre serão uma parte valiosa do processo de construção de software. Estudos documentaram a importância do uso responsável. Então, à medida que os desenvolvedores continuam a aproveitar essa tecnologia, quais considerações importantes eles devem ter em mente?

• Qualidade e confiabilidade do código são críticos. Não confie em tudo o que a IA produz. Embora seja geralmente confiável, essa tecnologia ainda é capaz de produzir códigos inseguros e cheios de bugs e sempre precisa de revisão humana. Um estudo universitário descobriu que dos 164 problemas testados usando o GitHub Copilot, quase 30% foram resolvidos corretamente, cerca de metade estavam parcialmente corretos e 20% estavam incorretos. Esses números são significativos.
• Capacidade de manutenção precisa de atenção. A IA pode produzir código mais complexo do que o necessário no interesse de atender à solicitação de um desenvolvedor. O excesso de engenharia pode levar a abstrações desnecessárias, camadas excessivas de código ou lógica excessivamente complexa que falha quando reutilizada. Isso retarda a manutenção futura e adiciona uma camada de dificuldade à colaboração do desenvolvedor.
• Dívida técnica continua a ser um problema substancial para empresas de todos os setores. Embora a IA possa ajudar a gerar a quantidade significativa de código que as empresas solicitam, isso não significa que seja ideal em termos de qualidade, eficiência ou capacidade de manutenção. A correção de códigos incorretos pode consumir o tempo que a IA pretende libertar os desenvolvedores, resultando potencialmente em códigos complicados de compreender, alterar ou expandir.
• Perda de controle é uma preocupação para alguns desenvolvedores que se preocupam com a dependência excessiva da IA. Esta tecnologia não substitui o julgamento humano ou o pensamento crítico.

Como posso aproveitar com sucesso o poder da IA?

As tecnologias de geração de código de IA não vão a lugar nenhum, mas usá-las adequadamente requer cautela. Seja cautelosamente otimista em relação a essas ferramentas, ao mesmo tempo que entende que uma abordagem estratégica é imperativa.

As empresas que começam pequenas e aprendem através da experiência têm o poder de ver onde esta tecnologia funciona melhor e onde o toque humano continua a ser essencial. Mergulhar rápido demais ou investir muito tempo e recursos nessas ferramentas imediatamente pode criar problemas que ainda não existem.

A educação também é necessária. Desenvolvedores de todos os níveis de habilidade são capazes de usar essa tecnologia para melhorar seus resultados e desempenho, mas os casos de uso parecem diferentes para desenvolvedores de nível júnior em comparação com aqueles com décadas de experiência. Ensine ao seu pessoal o que parece melhor para você.

Finalmente, as empresas não podem despriorizar a qualidade do código. O código gerado por IA não é intrinsecamente perfeito. Procedimentos estáticos de análise, teste e validação são sempre necessários para garantir código limpo – código que é facilmente compreensível, portátil e capaz de mudar através de estrutura e consistência, mas que permanece sustentável, confiável e seguro para atender às demandas de desempenho. É aí que ferramentas como SonarQube, SonarLint e SonarCloud podem atuar como uma rede de segurança para geração de código de IA. Essas ferramentas de análise de qualidade integram-se perfeitamente com ambientes de codificação populares e pipelines de CI/CD, fornecendo insights aprofundados sobre a qualidade, segurança e capacidade de manutenção do código, gerado por IA ou não.

A IA é uma ferramenta valiosa para desenvolvedores e uma oportunidade imperdível para empresas que buscam criar software de alta qualidade. Mas somente garantindo reflexão e cuidado as empresas poderão fazer o melhor uso dessas ferramentas e permitir que suas equipes de desenvolvedores tenham desempenho e brilho.

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