O custo da IA em sua carreira
Nos últimos três anos, vivemos na era da IA. No início, a adoção da IA era mais difícil e apenas uma pequena parcela da população a utilizava, mas agora ela é a maior tendência e está presente em quase todas as áreas.
Me lembro de quando estava na faculdade e começamos a usar IA nas disciplinas. Na época, as respostas não eram muito boas e tinham muitos erros. No entanto, meus professores já previam que esse seria o "futuro das buscas".
Acredito que a IA é realmente poderosa e pode aumentar a produtividade, mas também pode ser a nossa ruína. Usar a IA da maneira como vejo muitas pessoas usando pode causar danos a longo prazo dos quais, infelizmente, elas nem se dão conta.
O clichê, mas ainda relevante: "Com grandes poderes vêm grandes responsabilidades".
Aprendizado na prática
Quantas vezes na sua vida você realmente aprendeu algo apenas ouvindo? Ou mesmo lendo? Ou apenas observando passivamente as coisas acontecerem?
Minha primeira pergunta é: quanto podemos aprender observando passivamente a IA fazer tudo?
Acredito que essa pergunta pode ser dividida em diferentes níveis.
Se você nunca fez algo e pede para a IA fazer tudo por você, acredito que você não conseguirá extrair muito dessa experiência. Vou usar programação como exemplo: se você quer criar algo do zero e não sabe exatamente como fazer, usar a IA para construir tudo para você é uma péssima escolha a longo prazo.
Todo o aprendizado que vem dos erros se perde, e você pode começar a pensar que tudo funciona como mágica o tempo todo, o que definitivamente não é verdade.
Quando delegamos a possibilidade de aprender algo novo para a IA, também delegamos erros, riscos, diversão, conhecimento, confiança, mentalidade e crescimento.
Você faz suas escolhas, e suas escolhas fazem você.
Curiosidade e Pensamento Crítico
Você está interessado apenas em concluir as tarefas ou também se importa com como as coisas são feitas? Como saber se a maneira como você fez algo foi a melhor escolha? Como conhecer diferentes abordagens?
Infelizmente, esse assunto não é mais tão discutido. Acredito que a indústria de entregas rápidas esteja tentando silenciar esse tópico, acho que o mundo não quer mais trabalhar dessa forma. Percebo uma tendência a fazer as coisas o mais rápido possível, e essa abordagem ignora o pensamento crítico. O resultado final? Danos a longo prazo, como já discutimos.
No novo mundo da IA, temos mais poder em nossas mãos, porém o que a indústria parece priorizar é a velocidade e a quantidade de coisas que conseguimos entregar. Nesse ritmo, usando IA, estamos produzindo resultados ruins, e o motivo é fácil de encontrar: não queremos mais pensar.
Mas por que pensar? Temos uma ferramenta que constrói tudo o que queremos, por que nós devemos nos preocupar com isso?
Se você quiser superar essa nova tendência, aqui estão algumas coisas que você pode fazer:
- Aprenda como as coisas funcionam por debaixo dos panos
Não aceite todas as respostas ou resultados da IA como verdades absolutas. Aprenda os prós e os contras da escolha e entenda por que essa escolha foi feita.
- Não escolha o caminho mais fácil
É muito fácil ver as coisas funcionando sem pensar em como elas funcionam, mas não faça isso, nade contra a corrente, aprenda o básico por trás do que você está construindo, tente se aprofundar, leia livros, faça anotações.
Às vezes, é melhor fazer algo manualmente que você nunca fez do que usar IA e não extrair nada da experiência que você teve.
Quando foi a última vez que você fez algo sozinho? Há quanto tempo você não escreve algo por conta própria, prestando atenção a cada detalhe, em vez de escrever a versão mínima possível e pedir para a IA melhorar?
Desenvolvedor vs. Usuário
Esta seção está mais relacionada à área de engenharia de software.
Como desenvolvedores, criamos software e resolvemos problemas que não necessariamente envolvem código. Ao mesmo tempo, escrever código, na maioria dos casos, é a maior parte do nosso trabalho.
A pergunta "Como você gasta a maior parte do seu tempo, como desenvolvedor ou como usuário?" que ouvi durante uma apresentação em um seminário na faculdade ficou na minha cabeça desde então. Me lembro de ter tomado algumas atitudes na minha carreira depois de ouvir ela; isso me fez perceber que eu queria investir mais tempo pensando e construindo coisas como produtor, e não como consumidor da tecnologia.
Quando delegamos tudo para a IA, voltamos ao papel de consumidor/usuário. Às vezes, abrimos mão do nosso maior poder.
Eu estava fazendo alguns commits usando a interface do GitHub e, ao criar um pull request, o Copilot sugeriu uma mensagem de commit. À primeira vista, pensei: "Que legal!", mas depois percebi que não tinha realmente pensado no que tinha construído. Eu estava apenas clicando em botões automaticamente, sem refletir sobre o meu trabalho.
Da próxima vez que você estiver construindo algo, pergunte-se: "Estou sendo um desenvolvedor no controle e consciente do que estou construindo? Ou estou apenas consumindo todos os resultados que a IA me gera?"
O custo do HYPE
Toda vez que abro meu navegador ou o LinkedIn, vejo muitos artigos, cursos, vídeos e conteúdo sobre engenharia de prompt e como se tornar melhor no uso de IA.
Sei que é bom aprender o básico e entender como obter respostas e resultados mais assertivos da IA. No entanto, na minha experiência, os fundamentos e o conhecimento básico relacionados à sua área são os mais valiosos.
No contexto da engenharia de software, existem tópicos que nunca ficam obsoletos, e esse conhecimento faz a maior diferença na sua carreira. Aprender sobre DNS, gerenciamento de memória, arquitetura de software, design de código, CI/CD, computação em nuvem e assim por diante vai te afiar e aprimorar mais do que qualquer código que você aprenda.
Você não precisa ignorar o hype, eu apenas sugiro aprender o básico antes de se deixar levar por ele.
O custo da IA na sua empresa
Você já pensou no impacto da IA na sua empresa? Qual é o custo de programar mais rápido usando IA? Há algum impacto nas equipes que usam IA? E quanto ao contexto da área, ele ainda é relevante? Como medir a qualidade do código ao usar IA?
- Medindo a qualidade do código com IA
Bem, essa é uma questão complexa. A IA foi treinada com uma grande quantidade de código de diversas fontes, e é difícil definir o que realmente é um código bom e um código ruim.
Você confiaria na IA para decidir se um código é bom ou não? E com base em quais conceitos? Acredito que a maioria das discussões na área de engenharia de software gira em torno dos princípios e conceitos que temos e se devemos ou não segui-los.
A IA consegue ler bases de código inteiras com facilidade... Humanos não.
- O impacto do uso de IA nas equipes
Primeiramente, gostaria de falar sobre o conhecimento do contexto. As empresas costumavam se preocupar mais com o conhecimento do contexto e, pela minha experiência, ele desempenha um papel fundamental nas operações diárias, na correção de bugs e na geração de valor por meio de novos recursos.
Se começarmos a usar IA para resolver problemas nas operações diárias em vez de treinar pessoas para desenvolver um sólido conhecimento do contexto, o resultado a longo prazo pode ser prejudicial. E se você precisar corrigir algo urgente em produção? Você confiaria totalmente na IA para realizar essa tarefa? Qual a probabilidade de a IA compreender completamente o contexto e fornecer a melhor solução para o cenário?
A combinação de IA com alguém que possua um sólido contexto da área é poderosa, mas optar apenas pela IA não é uma decisão sábia.
Em segundo lugar, se começarmos a isolar pessoas para trabalharem exclusivamente com IA, como vai acontecer o compartilhamento de conhecimento? Há coisas que somente conversas do dia a dia ou uma sessão de pair programming podem proporcionar. Além disso, se isolarmos as pessoas para trabalharem apenas com IA, perdemos interações e, consequentemente, trabalho em equipe.
O custo de substituir um bom funcionário é muito maior do que o custo de uma ferramenta de IA.
Considerações finais
Não estou defendendo o fim da IA. Acredito firmemente que a IA é uma ótima ferramenta que pode nos ajudar e acelerar muito o nosso trabalho. Eu utilizo IA diariamente e me sinto produtivo usando ela.
Meu ponto principal aqui é que devemos sempre estar no controle da IA, e não o contrário. Devemos analisar criticamente os resultados, aprender o básico e os fundamentos, e às vezes fazer as coisas por conta própria, abraçando o processo de aprendizado prático.
Não delegue toda a sua carreira à IA; assuma a responsabilidade por suas decisões. Esse caminho exigirá uma das coisas mais difíceis da vida: disciplina. Mas não desista, quanto mais você praticar a disciplina, mais fácil ela se torna.
Vamos criar mais conteúdo, pensamentos e ideias originais em um mundo de IA onde tanta coisa parece genérica.
Vamos #NadarContraACorrente
Link dos posts em inglês: