Há treze anos, obtive dois diplomas de graduação em engenharia elétrica e matemática, e logo em seguida comecei a trabalhar em tempo integral na InterSystems, sem usar nenhuma das duas. Uma das minhas experiências acadêmicas mais memoráveis e perturbadoras foi em Estatística II. Em uma prova, eu estava resolvendo um problema de intervalo de confiança moderadamente difícil. O tempo estava acabando, então (sendo um engenheiro) escrevi a integral definida na folha de prova, digitei-a na minha calculadora gráfica, escrevi uma seta com "calculadora" sobre ela e depois escrevi o resultado. Meu professor, carinhosamente conhecido como "Dean, Dean, a Máquina de Reprovar", me chamou ao seu escritório alguns dias depois. Ele não gostou nada do meu uso da calculadora gráfica. Achei isso irracional – afinal, era Estatística II, não Cálculo II, e eu fiz a parte de Estatística II corretamente... certo? Acontece que escrever "calculadora" sobre aquela seta me rendeu zero crédito na questão e uma risada do Dean; se eu tivesse omitido, teria tirado zero na prova. Eita.

Tenho repensado bastante nesse evento recentemente. A IA Generativa faz com que minha TI-89 Titanium, coberta de adesivos de estrelas por notas máximas nas aulas de matemática do ensino médio e modificada para rodar Tetris, pareça um tijolo de plástico superfaturado. Bem, era um tijolo de plástico superfaturado há 20 anos, mas ainda é hoje também.

Riscos e Regras

Com o advento de ambientes de desenvolvimento integrado (IDEs) realmente bons e habilitados por IA, existe o potencial para que a IA faça o trabalho do desenvolvedor de software de nível inicial médio... certo? Se esse desenvolvedor de software de nível inicial estiver usando Python – ou alguma outra linguagem suficientemente popular na qual os modelos foram treinados – então sim. E se você se sentir confortável com o débito técnico de montanhas de código que podem ser lixo completo – ou pior ainda, majoritariamente bom com pequenos trechos de lixo escondidos – então sim. E se você tiver algum meio místico para equipar desenvolvedores de software de nível inicial em funções de principal/arquiteto sem exigir que eles escrevam nenhum código, então sim. Isso é muitas ressalvas, e precisamos de algumas regras para mitigar esses riscos.

Nota: estes riscos são independentes das preocupações com direitos autorais/propriedade intelectual que são de mão dupla: estamos infringindo código protegido por direitos autorais no conjunto de dados de treinamento ao usar a saída da GenAI? Estamos arriscando nossa própria propriedade intelectual ao enviá-la para a nuvem? Para este artigo, assumimos que ambos estão cobertos por nossa escolha de modelo/provedor de serviços, mas estas são grandes preocupações impulsionadoras no nível corporativo.

Regra nº 1: Escopo do Trabalho

Não use GenAI para fazer algo que você mesmo não conseguiria, além ou perto dos limites da sua compreensão e capacidade atuais. Voltando à ilustração original, se você está em Estatística II, pode usar GenAI para fazer Cálculo II – mas provavelmente não Estatística II, nem Estatística I e definitivamente não Teoria da Medida. Isso significa que, se você é um estagiário ou desenvolvedor de nível inicial, não deve deixar que ela faça nenhum do seu trabalho. Usar GenAI como uma busca no Google turbinada é totalmente aceitável, e usar um autocomplete inteligente pode ser OK, apenas não deixe que ela escreva código novo e do zero para você. Se você é um desenvolvedor sênior, use-a para fazer trabalho de desenvolvedor de nível inicial em tecnologias nas quais você tem proficiência de nível sênior; pense nisso como uma delegação semelhante e revise o código como se tivesse sido escrito por um desenvolvedor de nível inicial. Minha experiência de desenvolvimento de software assistido por IA tem sido com o Windsurf, que eu gosto nesse aspecto: consegui treiná-lo um pouco, dando-lhe regras e conselhos para lembrar, seguir e (como um desenvolvedor de nível inicial) ocasionalmente aplicar no contexto errado.

Regra nº 2: Atribuição

Se a GenAI escrever uma grande parte do código para você, certifique-se de que a mensagem de commit, o próprio código e qualquer documentação legível por humanos associada sejam muito claros sobre isso. Deixe óbvio: eu não escrevi isso, um computador escreveu. Isso é um serviço para aqueles que revisam seu código: eles devem tratá-lo como escrito por um desenvolvedor de nível inicial, não por você, e como parte da revisão devem questionar se a IA está fazendo coisas além da sua profundidade técnica (o que pode estar errado – e você não saberia). É um serviço para aqueles que olham seu código no futuro e tentam determinar se é lixo. E é um serviço para aqueles que tentam treinar futuros modelos de IA em seu código, para evitar o colapso e "defeitos irreversíveis nos modelos resultantes".

Regra nº 3: Modo de Aprendizagem e Reforço

Quando você está na faculdade cursando Estatística II, há algum valor no reforço das habilidades aprendidas em Cálculo II. Para ser honesto, esqueci a maior parte de ambos agora, por falta de uso. Talvez "Dean, Dean, a Máquina de Reprovar" estivesse certo afinal. Em situações em que seu objetivo principal é aprender coisas novas ou reforçar suas habilidades existentes, novas (ou de anos atrás!), fazer todo o trabalho sozinho é a melhor maneira de seguir. A prototipagem rápida é uma exceção (embora as Regras nº 1 e nº 2 ainda se apliquem!), mas mesmo no trabalho diário regular seria prejudicial tornar-se excessivamente dependente da GenAI para realizar tarefas de "desenvolvedor de nível inicial", pessoal ou organizacionalmente. Sempre precisaremos de desenvolvedores de nível inicial, porque sempre precisaremos de desenvolvedores principais e arquitetos, e o caminho entre os dois é uma função contínua. (Aí, eu me lembro de algumas coisas de matemática!)

Isso é algo que eu adoraria ver como um recurso de IDE: alternar para o "modo de aprendizado" onde a IA observa/orienta você em vez de fazer qualquer trabalho por você. Na ausência de alguma implementação personalizada em software, você também pode optar por usar a IA dessa maneira.

Regra nº 4: Reflexão

Não se perca no turbilhão de trabalho, entregas e reuniões. Reserve um tempo para refletir. Isso é importante em geral e importante no uso da GenAI especificamente.

• Essa tecnologia está tornando minha vida melhor ou pior?
• Está me tornando mais inteligente ou mais burro?
• Estou produzindo mais valor ou apenas mais resultado?
• Essa saída inclui dívida técnica incorrida por conveniência?
• Estou aprendendo de forma mais eficaz ou esquecendo como aprender?
• Como as soluções da IA se comparam às que tenho em mente? Ignoro algo que a IA presta atenção? A IA sistematicamente ignora coisas que são importantes para mim?
• Estou me tornando como o ChatGPT, introduzindo sem alma e aleatoriamente listas com marcadores e texto em negrito nos documentos que escrevo? (Oh não!!)

Um Pensamento Final: GenAI e Desenvolvimento Baseado em InterSystems IRIS

Em um mundo onde os desenvolvedores esperam que a GenAI seja capaz de fazer o trabalho por eles – ou pelo menos torná-lo muito mais fácil – uma de duas coisas pode acontecer:

• Tecnologias e linguagens dominantes (veja-se: Python) podem se tornar superdominantes, mesmo que não sejam as melhores para a tarefa em questão. Já que a GenAI é tão boa em Python, por que usar outra coisa?
• Tecnologias e linguagens de nicho (veja: ObjectScript) podem se tornar mais palatáveis para os desenvolvedores. Aprender uma nova linguagem não é tão difícil se a GenAI puder ajudá-lo a começar rapidamente e fazer as coisas direito.

Minha esperança é que, à medida que fornecedores e líderes de desenvolvimento de software perceberem os riscos que descrevi, as ferramentas tendam a apoiar o último resultado – o que é uma oportunidade para a InterSystems. Sim, as pessoas podem simplesmente usar Python Embutido para tudo, mas nosso legado tecnológico e os pontos fortes da plataforma principal também podem se tornar mais palatáveis, e o ObjectScript pode receber o amor que merece.