As ferramentas de IA estão se tornando cada vez mais comuns entre os desenvolvedores, mas a confiança nelas está diminuindo. De acordo com uma nova pesquisa da Stack Overflow, que entrevistou 49.000 profissionais do setor, 80% dos desenvolvedores já usam ferramentas de IA em suas rotinas no trabalho. No entanto, a confiança na precisão dessas ferramentas caiu de 40% para 29% nos últimos anos.
Essa discrepância entre o uso e a confiança reflete os desafios cada vez mais complexos que as ferramentas como o GitHub Copilot e o Cursor apresentam à profissão. Enquanto não há debates significativos sobre a utilidade das ferramentas de IA, muitos desenvolvedores ainda estão descobrindo quais são as melhores aplicações (e limitações) delas.
Quando questionados sobre suas frustrações principais com as ferramentas de IA, 45% dos respondentes mencionaram que lutam contra soluções 'quase certas, mas não suficientemente precisas'. Isso ocorre porque, diferentemente das saídas claramente erradas, esses problemas podem introduzir defeitos insidiosos que são difíceis de identificar imediatamente e demoram para serem corrigidos, especialmente por desenvolvedores junior que confiam excessivamente na IA.
Mais de um terço dos participantes da pesquisa relatou que algumas de suas visitas à Stack Overflow foram motivadas por problemas relacionados a AI. Isso ocorre porque as sugestões de código aceitas de uma ferramenta baseada em modelos language learning (LLMs) introduzem problemas que, em seguida, precisam ser resolvidos com a ajuda de outros.
Apesar das melhorias recentes trazidas por modelos otimizados para o pensamento crítico, essa incerteza 'quase certa' é improvável que desapareça totalmente. É intrínseca à própria natureza da tecnologia preditiva.
É por isso que 72% dos participantes disseram que o 'código intuitivo' não faz parte do seu trabalho profissional; alguns sentem que é muito confiável, e pode introduzir problemas difíceis de depurar que não são apropriados para um ambiente de produção.
Diante desse ceticismo e frustração, por que os desenvolvedores ainda usam as ferramentas? Em alguns casos, seus gestores estão tentando impor seu uso. Mas, mais comumente, é porque as ferramentas são claramente úteis - basta não abusar delas.
É essencial que gerentes e colaboradores个体 trazam as ferramentas de IA para o fluxo de trabalho junto com treinamentos robustos para garantir uma compreensão profunda das melhores práticas, evitando que elas sejam mal utilizadas de forma que causem mais problemas do que soluções ou desperdícios de tempo.
Os desenvolvedores devem ser menos confiáveis em coisas como as sugestões de autocomplete do Copilot, tratando-as mais como um ponto inicial em vez de simplesmente pressionar tabuleiro e continuar. Ferramentas como essas são melhor adaptadas a uma espécie de relacionamento parcial de programação colaborativa: pedindo à IA para encontrar problemas ou sugerir soluções mais elegantes que você considera criticamente, não para propor métodos completos que você aceita sem questionar.
Elas也可以 ser úteis para o aprendizado. A oportunidade de sempre aprender, construindo familiaridade continuamente com novas linguagens, frameworks ou metodologias, é uma das coisas que atrai algumas pessoas para o trabalho, e as IA podem reduzir a fricção nesse processo, respondendo às perguntas de forma mais direcionada do que é possível com buscas cansativas por meio de documentações técnicas frequentemente incompletas - exatamente o tipo de coisa que as pessoas historicamente usaram a Stack Overflow para no passado.
"Although we have seen a decline in traffic, in no way is it as dramatic as some would indicate," disse Jody Bailey, Chief Product and Technology Officer da Stack Overflow, em um comentário ao VentureBeat. A Stack Overflow planeja dedicar alguns de seus recursos não só para expandir a alfabetização em ferramentas de IA, mas também para fomentar discussões na comunidade que ajudem a resolver problemas específicos relacionados a workflows envolvendo essas ferramentas.
