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A Inteligência Artificial (IA) está evoluindo rapidamente o mundo da tecnologia, ao revolucionar setores e criar novas possibilidades para pessoas devs. Seja para construir soluções inovadoras ou melhorar processos existentes, aprofundar o conhecimento é uma necessidade cada vez maior do mercado. E isso, claramente, impacta a vida das pessoas desenvolvedoras em tecnologia.
Por isso, neste artigo, vamos explorar como a IA pode potencializar o trabalho de desenvolvedores e desenvolvedoras, desde a integração de modelos pré-treinados até a criação de algoritmos personalizados.
Além disso, também abordaremos algumas ferramentas estratégicas e refletiremos sobre o futuro da IA para devs e o seu impacto dentro das empresas. Continue a leitura!
IA para Devs: como a Inteligência Artificial impacta os profissionais de desenvolvimento?
Imagine um assistente superinteligente que ajuda a programar, otimizar código e até mesmo a prever problemas. A IA está se tornando esse assistente, ao transformar a maneira como os desenvolvedores e desenvolvedoras trabalham e abrir um leque de novas possibilidades.
Isso porque, com a IA, tarefas complexas e repetitivas podem ser automatizadas, o que libera tempo para as pessoas devs se concentrarem em atividades mais criativas e estratégicas. Além disso, a análise de código se torna mais eficiente, o que permite a identificação de bugs e vulnerabilidades na cibersegurança de maneira mais ágil, por exemplo.
No entanto, a Inteligência Artificial também traz desafios, por exemplo, o uso da IA com ética e responsabilidade. É preciso garantir que os algoritmos sejam justos, imparciais e não reproduzam vieses existentes. A privacidade dos dados também é uma preocupação crucial, especialmente em áreas como saúde e finanças, onde informações sensíveis são manipuladas.
Por este motivo, é essencial que os desenvolvedores e desenvolvedoras se adaptem a essa nova realidade. Isso significa não apenas dominar as técnicas e funcionalidades, mas também compreender as implicações sociais do seu uso e aproveitar o potencial dessa tecnologia para explorar novas possibilidades profissionais.
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- O impacto da Inteligência Artificial no setor de finanças
- Dicas de como aumentar a produtividade organizacional
Fundamentos da IA para devs
Para que as pessoas profissionais devs trabalhem produtivamente com IA, é essencial estudar e compreender seus fundamentos. Confira-os abaixo.
Conceitos básicos de IA
Compreender as diferentes categorias de IA, como Machine Learning (aprendizado de máquina), Deep Learning (aprendizado profundo), Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Visão Computacional, é crucial para escolher a abordagem certa para cada problema.
Familiarizar-se com os algoritmos mais comuns, como regressão linear, árvores de decisão, redes neurais, etc., e entender como eles funcionam e quando aplicá-los também ajudará no processo.
Ferramentas e tecnologias
Conhecer e saber usar as principais linguagens de programação, como R, Java e Python — a linguagem mais popular para IA —, será muito útil. Saber navegar por plataformas de nuvem, como Google Cloud AI, Amazon Machine Learning e Microsoft Azure AI, também é uma vantagem.
Habilidades práticas
Aprender a construir, treinar e avaliar modelos de Machine Learning para resolver problemas como classificação, regressão e agrupamento, além de saber como ajustar os parâmetros dos modelos podem melhorar a precisão e desempenho das pessoas devs.
Isso porque esses são conhecimentos chaves para realizar a implementação de modelos de IA na prática, como em aplicativos web, dispositivos móveis e sistemas embarcados.
Leia também: Como criar soluções com IA para impulsionar sua empresa
Ética e responsabilidade
Por fim, estar ciente das implicações éticas do uso da IA, como privacidade, viés algorítmico, impacto social e tratamento de dados, é essencial para desenvolver e utilizar IA de forma responsável, transparente e justa.
Qual a importancia da IA Generativa para Devs?
Em um cenário onde o desenvolvimento de software é uma das áreas com maior adoção da IA. Segundo a Pesquisa Global McKinsey, essa tecnologia se destaca como um diferencial competitivo essencial para pessoas devs de todo o mundo.
Ferramentas como GitHub Copilot exemplificam como a IA Generativa atua como um parceiro criativo e inteligente, pois fornece códigos em tempo real — o que automatiza tarefas repetitivas e acelera o ciclo de desenvolvimento.
Mas sua aplicação vai além da geração de código. A IA Generativa pode ser usada para a criação de interfaces mais intuitivas, geração de conteúdo textual e automação com IA para testes, e ajuda a garantir a qualidade e a funcionalidade em softwares mais inteligentes.
Ao liberar os desenvolvedores e desenvolvedoras de atividades operacionais, a IA Generativa permite que os times se concentrem em tarefas estratégicas, como a definição da arquitetura do sistema e a lógica de negócios. Esse apoio resulta em maior produtividade, soluções mais inovadoras e adaptáveis, com um impacto direto na redução de custos e no tempo necessário para entregas de projetos.
Leia também: Como criar soluções com IA para impulsionar sua empresa
5 ferramentas de IA Generativa para Devs
A IA Generativa está revolucionando o desenvolvimento de software, e com tantas ferramentas disponíveis, pode ser difícil para as empresas escolherem a que melhor se encaixa no perfil das pessoas devs. Para te ajudar, selecionamos as 7 ferramentas de IA Generativa em softwares mais utilizadas por esse setor para você conhecer.
1. GitHub Copilot
Considerada a ferramenta de IA para devs mais popular, o GitHub Copilot usa a tecnologia da Inteligência Artificial para gerar sugestões de código em tempo real, direto no editor. Assim, o programa ajuda a escrever código mais rápido, com menos erros e mais assertivos.
Um estudo da própria GitHub, com a participação de mais de 2 mil profissionais, revelou que o Copilot ajuda as pessoas desenvolvedoras a codificar até 55% mais rápido. Então, vale a pena testar em sua empresa!
2. Tabnine
Semelhante ao Copilot, o Tabnine é outra ferramenta de autocompletar código com IA para pessoas desenvolvedoras. Esse sistema prevê o que os(as) profissionais vão digitar e oferece sugestões inteligentes para acelerar o processo de desenvolvimento.
Vale destacar que o Tabnine se integra com várias IDEs e suporta diversas linguagens de programação, ou seja, as pessoas devs podem trabalhar com Java, C#, Python, entre outras linguagens para diferentes projetos.
3. Codex
Desenvolvido pela OpenAI — a criadora do famoso ChatGPT —, o Codex é um modelo de linguagem poderoso que traduz uma linguagem natural em código. Ou seja, os desenvolvedores e desenvolvedoras podem descrever o que precisam em portugues para o software, e o sistema gera o código.
O Codex é ideal para prototipação rápida e para automatizar tarefas repetitivas, e pode ser considerado mais intuitivo e simples para profissionais que estão começando a carreira em tecnologia.
4. DeepMind AlphaCode
O AlphaCode, desenvolvido pela DeepMind (Google), é uma ferramenta inovadora que gera códigos capazes de resolver problemas complexos de programação. Treinado com diferentes conjuntos de dados, esse sistema foi projetado para utilizar aprendizado profundo para compreender e resolver desafios que exigem lógica avançada, conhecimento de algoritmos e criatividade na solução de problemas.
Embora ainda esteja em fase de desenvolvimento, o AlphaCode tem grande potencial para abrir novas possibilidades na criação de softwares mais inteligentes, adaptáveis e acessíveis.
5. Amazon CodeWhisperer
O CodeWhisperer, integrado ao ambiente AWS, é uma ferramenta poderosa para desenvolvedores e desenvolvedoras que buscam otimizar a escrita de código. Ele gera sugestões inteligentes com base em seus comentários e no código existente. Assim, ele funciona como um "par programador" que auxilia na criação de aplicações mais eficientes e seguras.
Compatível com diversas linguagens de programação, o diferencial do CodeWhisperer é que ele é ideal para devs que trabalham com a nuvem AWS, pois facilita a interação com os serviços e recursos da plataforma.
Qual o futuro da IA na engenharia de software?
O futuro da Inteligência Artificial (IA) na engenharia de software promete transformações significativas, tanto nos processos de desenvolvimento quanto na forma como as empresas de tecnologia operam.
Ferramentas baseadas em IA, como os exemplos citados no tópico anterior, já estão automatizando tarefas repetitivas e otimizando a escrita de código. A previsão é que, até 2025, 30% de todos os novos códigos sejam gerados pela IA Generativa, segundo o Gartner, o que irá acelerar a entrega de produtos e custos operacionais.
A engenharia de software também será cada vez mais orientada por dados, com a IA analisando logs de erros, padrões de uso e métricas de desempenho. Isso permitirá prever falhas, personalizar experiências das pessoas usuárias e melhorar sistemas em tempo real. Para empresas, isso se traduz em maior retenção de clientes e redução de problemas técnicos, o que ajuda a impulsionar a competitividade no mercado.
Outro avanço importante é a democratização do desenvolvimento de software com ferramentas low-code e no-code , que tornam a criação de soluções acessíveis a equipes multidisciplinares, mesmo sem formação técnica. Essa acessibilidade expande a força de trabalho em tecnologia e incentiva a inovação em setores diversos.
Apesar dos avanços, é preciso investir na capacitação de equipes e adaptar seus processos para aproveitar essas oportunidades. As organizações que conseguirem se alinhar a essas mudanças serão mais qualificadas para liderar a próxima era tecnológica.
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