LLMs e a próxima dimensão da programação
Disclaimer: escrevi o conceito do texto todo porém minha habilidade com escrita é limitada e usei a AI para organizar o texto, mas toda ideia é minha visão. Boa leitura...
Quero pensar em voz alta com você. Já reparou que, sempre que subimos o nível de abstração, o degrau de baixo vira quase pano de fundo? Foi assim quando o Assembly cedeu espaço às linguagens de alto nível. Agora, com modelos de linguagem capazes de transformar texto em código, talvez estejamos entrando em mais uma dimensão, e é difícil enxergá‑la precisamente porque estamos dentro dela.
Para este exercício mental, farei só uma suposição e depois quase não volto a ela: imagine que o tempo de compilação ou de execução não é o fator limitante, do mesmo jeito que hoje um build completo pode levar apenas alguns minutos. Com isso fora do caminho, o que muda é a parte humana e lógica.
Da era do binário à era do texto
Nos primeiros tempos havia programadores que respiravam binário e Assembly, manipulando registradores e endereços de memória na unha. Depois chegaram C e as linguagens de terceira geração, que ainda exigiam cuidado com ponteiros, mas afastaram muitos detalhes de hardware. Vieram a orientação a objetos, os runtimes gerenciados, bibliotecas cada vez maiores, frameworks que encapsulam decisões de infraestrutura e, finalmente, os assistentes de código baseados em IA. A cada passo, o valor econômico de escrever código manualmente diminuiu, ainda que o código em si continue crítico para auditoria e desempenho.
Quando o requisito vira o centro
Imagine um sistema complexo de controle de estoques. Ele nasce de longas conversas com especialistas de negócio, passa por meses de tradução para código e chega à produção depois de muito teste. Agora imagine que um time se concentra em escrever requisitos detalhados, claros em entradas, saídas, regras, políticas de segurança e metas de desempenho. Se uma IA consegue ler tudo isso e produzir código, testes e documentação condizentes, o esforço humano muda de lugar. Quer mexer em uma regra? Altere o requisito, acione o pipeline, receba o sistema revisado.
Código perde valor ou some da vista?
Quando digo que o código perde valor, refiro‑me ao valor de mercado da digitação linha a linha, não ao artefato final. A analogia é o executável de hoje: pouca gente edita bytes diretamente, mas ninguém duvida de sua importância. Pode acontecer algo parecido com a base de código, que continua existindo, porém raramente precisa ser escrita à mão.
O novo papel das pessoas
Se a tradução requisito‑para‑código vira responsabilidade da máquina, o trabalho humano se desloca para onde ainda não há atalho: modelagem conceitual, arquitetura, segurança, governança, ética. Em vez de digitar, passamos a curar intenções e a validar resultados. Nosso gargalo não é mais velocidade de compilação, e sim clareza de pensamento.
Confiança e verificação
Mesmo com geração automática, alguém precisa garantir que o resultado cumpre requisitos, não introduz vulnerabilidades e respeita licenças. Já temos testes, análise estática e auditoria para código manual. Teremos de criar equivalentes que se apliquem a requisitos versionados e artefatos gerados, com métricas de fidelidade entre intenção e implementação.
Para onde vamos?
Até onde você confiaria em um pipeline que recompila todo o sistema sem intervenção humana? Que formato de requisito seria preciso para essa confiança surgir? Que novas métricas substituirão linhas de código? E, principalmente, como cada um de nós pretende se posicionar quando a próxima dimensão finalmente se tornar visível?