Minha perspectiva sobre IA e programação alinhada com o que muitos desenvolvedores experientes acreditam.
- IA como ferramenta, não como substituto: Assistentes de programação com IA (como GitHub Copilot, ChatGPT ou Claude) são poderosos impulsionadores de produtividade, mas dependem de padrões aprendidos de código escrito por humanos. Sem conhecimento fundamental, os usuários não conseguem avaliar, depurar ou refinar efetivamente a saída gerada por IA.
- A IA não pode substituir a compreensão de algoritmos, design de sistemas ou compensações (por exemplo, complexidade de tempo versus espaço). Isso requer julgamento humano.
- O “Porquê” importa mais que o “Como”: A sintaxe está se tornando menos importante (graças à IA), mas resolução de problemas, arquitetura e depuração continuam críticas. Por exemplo: Se a IA sugerir uma consulta ineficiente ao banco de dados, você reconhecerá isso? Você consegue otimizar uma solução de força bruta que ela gera? O valor de um desenvolvedor muda de “escrever código” para “resolver problemas com código” — uma habilidade que requer profunda compreensão.
- O Risco do “Coding de Vibração”: O termo “coding de vibração” (confiar na IA sem compreensão) é certeiro. Isso leva a: Sistemas frágeis: Código que funciona superficialmente, mas falha em casos extremos. Estagnação da inovação: Se ninguém entende os princípios subjacentes, o progresso para. Exemplo: Um desenvolvedor júnior pode aceitar uma solução recursiva da IA sem perceber que poderia causar um estouro de pilha.
- Resiliência de carreira: O mercado de trabalho provavelmente se bifurcará: Prompters: Limitados a tarefas básicas, facilmente substituíveis. Engenheiros: Aqueles que usam IA como alavanca para trabalho de nível superior (design, revisão, otimização). O último grupo mantém controle sobre suas ferramentas em vez de depender delas.
- Aprendizado na Era da IA: Meu conselho — “aprenda os fundamentos primeiro, depois use IA” — espelha como ensinamos matemática (calculadoras vêm após o domínio da aritmética).
A pedagogia emergente pode focar mais em:
- Revisão de código (criticando saída da IA). Design de sistema em vez de código repetitivo.
- Depuração e perfilamento. “A IA vai melhorar o suficiente para tornar a programação obsoleta.” Improvável. Mesmo a AGI precisaria de orientação humana para contexto de negócios/ético.
Programação é resolução de problemas, não apenas digitar.
“Por que aprender coisas de baixo nível quando a IA as abstrai?”
A abstração vaza (por exemplo, entender falhas de cache ainda importa para o desempenho).
A IA muda o como da programação, mas não o porquê
O futuro pertence aos desenvolvedores que podem:
- Entender o que a IA gera.
- Adaptar isso às restrições do mundo real.
- Inventar além do que a IA pode regurgitar.
Como com qualquer ferramenta, o domínio vem de saber quando usá-la — e quando deixá-la de lado!