O trabalho de programação em IA está mudando rapidamente e sua trajetória profissional pode se dividir.
O trabalho de programação em IA está mudando rapidamente, e os benefícios não estão sendo distribuídos igualmente.
Um estudo publicado na revista Science sugere que a codificação assistida por IA agora está integrada ao processo cotidiano de criação de software no GitHub. Os autores acompanharam o desenvolvimento em Python ao longo do tempo e usaram um detector específico para identificar códigos que provavelmente vieram de assistentes generativos como o ChatGPT ou o GitHub Copilot .
Para desenvolvedores em início de carreira, o sinal é confuso. Programadores mais novos dependem mais dessas ferramentas, mas os ganhos de desempenho mais claros aparecem entre os veteranos. Em outras palavras, a IA tende a recompensar pessoas que já sabem como utilizá-la.
Como o estudo rastreou o código de IA
Em vez de se basear em pesquisas, a análise se concentrou em funções Python publicadas no GitHub e acompanhou como os desenvolvedores individuais mudaram ao longo do tempo. O método se baseou em um modelo treinado, projetado para identificar padrões associados ao código gerado por IA.
Isso permitiu aos pesquisadores comparar a adoção entre países e níveis de experiência, e então conectar o uso a resultados como atividade de commits e a variedade de bibliotecas utilizadas pelos desenvolvedores. A ferramenta observa o que aparece em repositórios reais, não o que as pessoas dizem que fazem.
Por que a experiência altera a recompensa
E aqui está a parte difícil. As ferramentas de codificação generativa não funcionam como um impulso universal. Desenvolvedores menos experientes parecem usá-las com mais frequência, mas os ganhos mensuráveis se concentram entre os desenvolvedores mais experientes, incluindo maior produtividade e uso mais amplo de bibliotecas.
Uma explicação provável é o bom senso. Desenvolvedores experientes tendem a fazer perguntas mais incisivas, identificar erros mais rapidamente e saber quando ignorar uma resposta que parece plausível. Nessa perspectiva, o trabalho de programação em IA amplifica a tomada de decisões assertivas, e não apenas a velocidade.
O que você deve fazer a seguir
Se você está no início da carreira, trate o copiloto como uma calculadora, não como um atalho. Use-o para escrever código padrão, explorar bibliotecas desconhecidas e criar testes. Depois, explique cada linha de código que você mantiver. Faça isso consistentemente e você aprenderá mais rápido do que apenas com dicas. Confira as melhores ferramentas de IA para programação.
Se você está procurando emprego, demonstre que sabe avaliar código, não apenas gerá-lo. Arquivos README claros, commits disciplinados e revisões de código criteriosas serão ainda mais importantes à medida que a programação assistida por IA se tornar comum. Fique atento a entrevistas que priorizem a depuração e a verificação em vez da memorização de sintaxe.
O artigo "O trabalho de programação em IA está mudando rapidamente e sua trajetória profissional pode se dividir" foi publicado originalmente no Digital Trends .