Chegou o primeiro engenheiro de software com IA. Sim, você leu certo! Neste artigo, contaremos tudo sobre ele e discutiremos como a IA pode auxiliar os técnicos na criação de software. Além disso, exploraremos o que significa ser um engenheiro de software no contexto atual. Dessa forma, apresentaremos as ferramentas mais recentes da área (na data de publicação deste blog, as coisas mudam rapidamente!). E, sem dúvidas, abordaremos a questão crucial: a IA pode realmente substituir os desenvolvedores e engenheiros de software?
Engenheiro de Software: de que forma a IA representa um marco
Antes de tudo, a engenharia de software, historicamente é um pilar do segmento tecnológico, exigindo uma fusão de proficiência técnica e aptidões para a solução de problemas.
Em segundo lugar, A engenharia de software constitui uma vasta área de estudo que abarca a integralidade do ciclo de vida do desenvolvimento de software. Isso inclui: levantamento dos requisitos, projeto, desenvolvimento de software (a programação propriamente dita), testes, manutenção e gerenciamento de projetos. Por outro lado, enfatiza o emprego de preceitos, metodologias e práticas de engenharia. Essa ações são otimizadas com o objetivo de assegurar a qualidade, a confiabilidade e a escalabilidade do produto final.
Em terceiro lugar, a IA está revolucionando setores inteiros deixando sua marca no campo do desenvolvimento de software. A IA é um ramo da ciência da computação que visa criar máquinas versáteis capazes de executar tarefas que geralmente exigiriam inteligência humanizada. Por exemplo: percepção visual, identificação de fala, processo decisório e traduzir idiomas.
Dentro do campo da IA, a IA Generativa (GenAI) refere-se a sistemas de inteligência artificial que podem gerar novos conteúdos. Por exemplo, texto, imagens, áudio ou código de computador. Isso acontece com base nos dados de treinamento aos quais foram expostos, permitindo aplicações criativas e de final aberto.
As ferramentas de IA progressivamente automatizam tarefas rotineiras de codificação, realizar testes completos e inclusive prever problemas potenciais previamente à sua manifestação.
Automação viabiliza que os engenheiros de software se dediquem a aspectos mais complexos
Essa automação viabiliza que os engenheiros de software se dediquem a aspectos mais complexos de suas empreitadas. Por exemplo, o design da arquitetura e aprimoramentos da jornada do utilizador. Por exemplo, um sistema de autocompletar código com IA pode acelerar a rotina de codificação, reduzindo o tempo gasto com código repetitivo e depuração.
Dotada da aptidão da IA direcionada para analisar um volume substancial de dados, os engenheiros conseguem obter insights sobre gargalos de desempenho, a conduta do utilizador e ineficiências do sistema de forma instantânea.
Essa capacidade permite um enfoque mais proativo para manutenção e aprimoramento de software, garantindo que os sistemas permaneçam funcionais e continuamente otimizados. Conforme a IA ganha maior sofisticação, seu papel se expande de um mero instrumento de apoio para uma parceira colaborativa em times de engenharia.
Além de aprimorar os métodos tradicionais de produção de software, a GenAI fornece ferramentas poderosas para desenvolvedores que simplificam e inovam substancialmente a área. Como exemplo, ferramentas como o GitHub Copilot utilizam IA para sugerir trechos de código e funções inteiras. Assim, atuando efetivamente em dupla como programador que examina e elabora o código junto com você.
Enquanto isso, a API da OpenAI pode ser integrada a ambientes de desenvolvimento habilitando recursos de processamento de linguagem natural, auxiliando em tudo, desde a formalização do código até a elucidação dos problemas. Por fim, ferramentas como ChatGPT têm a utilidade para depurar o código, simular interações do utilizador e gerenciar consultas de atendimento ao cliente.
Lembre-se: como o código informático é essencialmente uma linguagem, grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Dessa forma, modelos como o ChatGPT ou o Gemini do Google, podem entendê-lo e usá-lo. Assim, como esses modelos também são construídos nessas linguagens de codificação como Python ou Java, o código poderá representar a linguagem mais fácil para eles perceberem!
Entendendo o machine learning: o motor que impulsiona a inovação em IA
O machine learning (ML) integra o segmento da IA que viabiliza o aprimoramento das máquinas para executar tarefas através da experiência, sem serem explicitamente programadas.
O machine learning é alcançada pelo desenvolvimento humano de algoritmos que processam e aprendem com dados, facultando que sistemas tomem decisões, prevejam resultados e descubram informações que frequentemente seriam impraticáveis para o intelecto humano encontrar manualmente.
As modalidades de machine learning incluem o Aprendizado Supervisionado, nos quais os modelos recebem treinamento com dados rotulados para antever resultados, como detecção de spam ou imagens médicas.
A Aprendizagem não Supervisionada envolve a detecção de padrões em dados não categorizados, usado para segmentação de mercado ou identificação de fraudes.
A Aprendizagem por Reforço possibilita aos modelos aprenderem com o desfechode seus atos, sendo aplicável em robótica, jogos e plataformas de recomendação.
Aplicação de Machine learning no Desenvolvimento de Software
O machine learning está revolucionando o desenvolvimento de software de várias formas. Modelos preditivos têm a prerrogativa de antecipar comportamentos de usuários, falhas de sistemas e ameaças à segurança, permitindo medidas mais proativas.
Por exemplo, o machine learning pode aprimorar os testes automatizados, prevendo onde os erros têm grande chance de ocorrer fundamentado em dados históricos, otimizando assim os esforços de teste e distribuição de recursos.
Os algoritmos de machine learning estão transformando as ferramentas de desenvolvimento, introduzindo recursos avançados que otimizam diversos aspectos do processo de produção de software. Ferramentas como o GitHub Copilot, por exemplo, utilizam machine learning para sugerir trechos de código, acelerando significativamente a dinâmica de desenvolvimento e mitigando a carga cognitiva dos programadores.
Além do preenchimento automático de código, a modelagem por machine learning desempenha um papel relevante no aprimoramento da manutenção de software, detectando e sugerindo soluções para anomalias automaticamente, melhorando assim a fidedignidade e eficiência.
Esses algoritmos também exercem uma função importante na otimização de provas de desempenho, no aprimoramento das funcionalidades de busca em bases de código e inclusive no auxílio à atribuição de recursos, prevendo requisitos futuros apoiados em tendências de dados históricos.
Devin: o Primeiro Engenheiro de Software com IA totalmente autônomo
Você já ouviu falar de diversas soluções de IA e provavelmente usa várias delas em suas tarefas diárias, mas já ouviu falar de um engenheiro de software com inteligência artificial? Mesmo não estando ainda disponível no mercado, não podemos deixar de nos entusiasmar com as capacidades dessa inovação revolucionária.
Digamos que, se a IA fosse um KIT de ferramentas, Devin seria a ferramenta multifuncional que, de repente, criou braços e formou-se na esfera da engenharia de software!
Devin se autoproclama o primeiro engenheiro de software assistido por IA totalmente autônomo do mundo. Desenvolvido com capacidades avançadas de raciocínio e planejamento de longo prazo. Devin é um membro completo da equipe, apto a gerir tarefas complexas de engenharia de software as quais exigem milhares de decisões.
Equipado com competências para recordar contextos relevantes e adestrar-se com interações passadas, Devin se amolda e aprimora dinamicamente, garantindo que cada projeto se beneficie do saber e da experiência acumulados.
O que isso significa e por que é tão fascinante para o universo do desenvolvimento de software? Significa que pessoas sem experiência em programação, como gerentes de produto ou executivos, podem solicitar ao Devin para programar um software que execute tarefas específicas, simplesmente descrevendo-a em linguagem humana.
O Devin então age à semelhança do que um engenheiro de software faria: pesquisando, decidindo, implementando, codificando, compilando, testando e finalizando o software. Incrivelmente, tarefas que geralmente levariam dias ou semanas podem ser concluídas em apenas alguns minutos. É impressionante.
Veja Devin em ação: uma demonstração rápida
Devin opera em ambiente computacional rico e isolado que imita a interface de trabalho dum engenheiro humano, completo com ferramentas comuns de desenvolvimento de software, tais como shell, editor de código e navegador.
Essa configuração permite que Devin execute um vasto rol de tarefas de engenharia de software de maneira independente, desde escrever e testar código até implantar aplicativos totalmente operacionais. Por exemplo, Devin pode navegar autonomamente usando tecnologias desconhecidas, aplicando-as com eficácia em projetos.
A plataforma interage ativamente junto aos membros humanos da equipe, fornecendo atualizações instantaneamente, buscando feedback e tomando decisões de design em conjunto.
A natureza colaborativa do Devin ocorre através de diversas aplicações inovadoras. Por exemplo, após analisar uma postagem de blog, o Devin consegue usar o ControlNet no modal para produzir imagens contendo mensagens ocultas.
O Devin construiu e implementou, de modo autônomo, um site interativo que emula o “Jogo da Vida”, aprimorando-o progressivamente alicerçado nas solicitações dos usuários.
Será que a IA substituirá os engenheiros de software?
Diante da emergência de ferramentas de IA, tipo o Devin e outros avanços, é natural questionar o futuro da função dos desenvolvedores de software. Não importa se você está considerando uma carreira na programação de software é ou um programador experiente pensando em como se planejar para o futuro. Essas preocupações são válidas. Entretanto, a realidade é que se trata mais de adaptação e aprimoramento do que de efetiva substituição.
A IA possui o propósito de expandir as capacidades dos desenvolvedores de software, não para substituí-las. A maioria das ferramentas baseadas em IA, como autocompletar código, testadores automatizados e plataformas, ajuda a eliminar os aspectos tediosos da função do programador, como gerenciar códigos repetitivos ou realizar diagnósticos de rotina.
Essa mudança habilita ao desenvolvedor se concentrar em aspectos mais criativos e complexos da solução de desafios na concepção de software, tornando o trabalho potencialmente mais gratificante e dinâmico.
Trabalhar com IA oferece a oportunidade única para os engenheiros de software
Trabalhar com IA oferece a oportunidade singular para os engenheiros de software aprenderem com esses sistemas avançados, obtendo insights sobre novas eficiências e metodologia para solucionar problemas que podem redefinir seus papéis para melhor.
Concomitantemente, ferramentas avançadas como o Devin evidenciam que a IA consegue evoluir de IA restrita, apta a executar tarefas específicas, para IA geral, mais próxima da inteligência humana e que pode realizar um vasto rol de tarefas, executar decisões e se adaptar a cenários inesperados.
Conforme a IA avança, ela poderá eventualmente assumir mais tarefas de codificação e engenharia que atualmente são reservadas aos humanos.
Para quem está entrando na área ou já trabalha nela, formar um entendimento sobre IA e machine learning pode se configurar como um grande diferencial. Aprender a colaborar com ferramentas e plataformas de IA é um componente essencial dos futuros processos de desenvolvimento de software.
A aptidão para desenvolver modelos e o emprego de soluções de IA é onde reside a maior demanda por desenvolvedores de software. E, concomitantemente, onde os salários também são mais altos.
Programas de Requalificação e Aperfeiçoamento Profissional da Wawiwa
A Wawiwa é uma provedora global de educação tecnológica que oferece programas de requalificação e aprimoramento profissional para diversas vagas da área de tecnologia e negócios.
A Wawiwa capacita pessoas sem experiência em programação para empregos requisitados como Desenvolvedores Frontend , Desenvolvedores Fullstack e outras profissões do segmento tecnológico.
Programas de Desenvolvimento Frontend e Fullstack da Wawiwa oferecem aos alunos as habilidades e ferramentas necessárias para se tornarem profissionais qualificados em apenas 9 meses.
Ambos os programas utilizam ferramentas avançadas de IA no processo de treinamento para simular cenários reais de engenharia de software, preparando os graduados para se destacarem na indústria de tecnologia após a conclusão do curso.
Além de programas de requalificação, a Wawiwa também oferece cursos específicos de aprimoramento em IA, desenvolvidos para programadores que desejam ampliar seus conhecimentos.
- Machine Learning para Programadores é um curso intensivo de 40 horas que capacita desenvolvedores de software com as capacidades necessárias para implementar algoritmos e soluções de machine learning de forma eficaz.
- Enquanto isso, nosso seminário ” Machine learning Prático com Python” oferece uma imersão concisa de 8 horas na utilização de Python para aplicações práticas de machine learning.
Ambos os cursos são estruturados para proporcionar experiência prática, garantindo que os participantes compreendam os fundamentos teóricos do machine learning. E assim, adquiram as habilidades práticas necessárias para aplicar essas técnicas em seus projetos.
Conclusão
https://techtalent.com.br/blog/desenvolvedor-de-software/A função dos desenvolvedores e engenheiros de software está em rápida evolução. Ferramentas de IA tipo o Devin automatiza atividades de rotina e expandem seu escopo para áreas mais amplas e complexas da engenharia de sistemas.
Ao abraçar essas mudanças e aperfeiçoar-se continuamente com a IA, os profissionais de engenharia de software podem garantir sua indispensabilidade. Isso acontece pelo menos por um período, transformando desafios potenciais em oportunidades de progresso e ascensão. O futuro da programação de software está destinado a ser um esforço colaborativo entre a inteligência humana e IA impulsionando a inovação em conjunto.
