Inteligência artificial na T.I

O uso da I.A na programação

Avanços recentes em inteligência artificial (IA) introduziram ferramentas inteligentes que estão revolucionando a codificação com o auxílio da IA. Essas ferramentas não buscam substituir os engenheiros humanos, mas sim complementar suas capacidades. Sam Babic, diretor de inovação da Westlake, descreveu essas soluções como "um segundo par de olhos", oferecendo uma nova perspectiva e assistência valiosa na programação.

Este blog irá definir a codificação com IA, explorar seus principais benefícios e recursos, e avaliar cinco notáveis ferramentas de codificação com IA.

O que é a codificação com IA?
A codificação com IA refere-se ao uso da inteligência artificial para auxiliar desenvolvedores na escrita e revisão de seu código, com o objetivo principal de aprimorar a qualidade do código e aumentar a produtividade. Essa prática está ganhando popularidade rapidamente, como evidenciado por uma pesquisa do GitHub que revela que 92% dos desenvolvedores baseados nos EUA já estão utilizando ferramentas de codificação com IA tanto no trabalho quanto fora dele.

Tecnologias usadas na codificação com IA
Para uma compreensão mais clara, é essencial entender as principais tecnologias interconectadas que impulsionam a codificação com IA.

O processamento de linguagem natural (PLN) é um ramo da IA que permite que as máquinas compreendam a linguagem humana. Ele utiliza princípios linguísticos, estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para interpretar a linguagem falada ou escrita, indo além de interpretações literais para capturar nuances de contexto. Com o PLN, os computadores podem discernir a intenção de uma pessoa e analisar os sentimentos expressos, assim como a percepção humana.

Deep Learning
um subcampo do aprendizado de máquina, utiliza redes neurais artificiais para analisar grandes volumes de dados. O aprendizado profundo é capaz de lidar com tarefas complexas e intrincadas, como reconhecimento de fala e imagem. As ferramentas de codificação com IA utilizam modelos de aprendizado profundo treinados em conjuntos de dados extensos de código-fonte, muitas vezes derivados de projetos de código aberto.

A IA generativa
Por sua vez, é um subconjunto do aprendizado profundo. Ela utiliza técnicas de aprendizado não supervisionado e semi-supervisionado para construir modelos de IA sofisticados capazes de produzir novo conteúdo com base em textos, imagens, arquivos de áudio ou, no caso em questão, código. A ideia é criar trabalhos originais indistinguíveis daqueles produzidos por um humano. Os grandes modelos de linguagem (LLM, na sigla em inglês) são um subconjunto desses modelos de IA generativa, com a principal função de prever a próxima palavra mais adequada para preencher um espaço vazio em um determinado texto, com base no contexto. Os LLMs são treinados em grandes conjuntos de dados de texto e podem ser aplicados em diversas tarefas de PLN.

Aprofunde seu conhecimento lendo nosso artigo sobre modelos de linguagem e como eles funcionam.

Recomendamos também a leitura do artigo que explica de forma abrangente a diferença entre ciência de dados, aprendizado de máquina, IA, aprendizado profundo e mineração de dados.

Os benefícios da codificação com IA
Com o aumento das ferramentas de codificação com IA, vamos explorar suas principais vantagens.

Aumento da produtividade. ferramentas de codificação com IA podem aumentar significativamente a produtividade e acelerar o desenvolvimento de código. Elas economizam tempo ao automatizar tarefas repetitivas e demoradas, como formatação de código e geração de código padrão. Além disso, as ferramentas de codificação com IA generativa podem fornecer sugestões valiosas de código, ajudando os desenvolvedores a superar bloqueios criativos e iniciar o rascunho inicial do novo código. Em um estudo realizado pela McKinsey Digital, desenvolvedores foram atribuídos a tarefas de complexidade variada com prazos específicos. Os resultados mostraram que os participantes que utilizaram IA generativa tinham maior probabilidade de cumprir os prazos em comparação com aqueles que não utilizaram tais ferramentas. Na verdade, a pesquisa revelou que a IA generativa é especialmente eficiente para tarefas mais complexas, melhorando a produtividade em 25 a 30%.

Melhoria na qualidade do código.As ferramentas de codificação com IA aprimoram a precisão do código ao fornecer sugestões em tempo real com base nas melhores práticas do setor, identificar problemas, alertar sobre possíveis bugs ou vulnerabilidades de segurança e, de maneira geral, atuar como uma salvaguarda contra erros comuns de codificação. Isso ajuda os desenvolvedores a criar um código mais limpo e com menos erros.

Empoderamento de não-programadores e novatos.As ferramentas de codificação com IA tornam o desenvolvimento de código mais acessível para não-programadores e novatos. Ao fornecer orientação contextual e responder a comentários em linguagem natural, essas soluções simplificam a programação e facilitam a curva de aprendizado. Elas podem servir como mentores, explicando conceitos complexos e fornecendo instruções passo a passo. Em essência, as ferramentas de codificação com IA oferecem assistência abrangente para não-programadores e criam um ambiente de aprendizado colaborativo para novatos.

Recursos das ferramentas de codificação com IA

Nesta seção, apresentamos os recursos mais comuns das ferramentas de codificação com IA, explorando as diversas formas como a IA pode contribuir para otimizar o processo de desenvolvimento de software. Além das funcionalidades mencionadas aqui, algumas ferramentas de codificação com IA também podem realizar refatoração de código, documentação de código, fornecer explicações e buscar determinados arquivos e trechos de código.

Completamento de código
O completamento de código com IA envolve sugerir trechos de código à medida que os desenvolvedores digitam, prevendo o próximo código que provavelmente será escrito com base no contexto. Isso reduz a entrada manual, aumenta a consistência do código e minimiza erros, o que é especialmente valioso para tarefas repetitivas.

Geração de código
A geração de código com IA é um processo que transforma instruções em linguagem natural descrevendo a funcionalidade desejada em código executável. Ela compreende as sugestões fornecidas e oferece código contextualmente relevante, levando em consideração os padrões de programação estabelecidos.

Tradução de código
A tradução de código refere-se à conversão do código-fonte para a linguagem de programação desejada. Isso permite integrar o código de diferentes equipes dentro da organização ou de outros projetos de código aberto de forma transparente. Também pode reduzir o esforço e o custo de atualizar bases de código legado escritas em linguagens de programação antigas, como COBOL ou Ada.

Revisão de código
A revisão de código é um processo de avaliação que aproveita o poder da IA para aumentar a qualidade do código, identificando e corrigindo erros. As ferramentas de codificação com IA também podem gerar comentários e explicações em linguagem natural. Isso facilita bastante o entendimento do processo de revisão, o que é especialmente benéfico para desenvolvedores

A integração da inteligência artificial na programação não apenas representa uma evolução tecnológica, mas também redefine a maneira como os desenvolvedores abordam o código. Ao agir como um colaborador inteligente, a IA eleva a eficiência, aumenta a qualidade do código e oferece suporte valioso ao processo de desenvolvimento. Essa revolução na codificação, longe de substituir habilidades humanas, amplifica a capacidade dos engenheiros, proporcionando-lhes um segundo par de olhos perspicazes. A codificação com IA não é apenas uma tendência, mas uma realidade que promete transformar continuamente o panorama da tecnologia da informação, capacitando desenvolvedores e impulsionando a inovação. Em um futuro cada vez mais interligado à inteligência artificial, a colaboração harmoniosa entre humanos e máquinas na programação é um capítulo emocionante que se desdobra no vasto livro da evolução tecnológica.