O mundo está falando sobre Inteligência Artificial. São múltiplas as suas possibilidades de uso, desde a execução de tarefas comuns, como revisar esse texto que você lê; até a realização de atividades mais complexas, como a de ajudar programadores a escrever códigos inteiros para aplicativos ou plataformas.
Longe de ser novidade no cinema, que já contemplava a ideia de máquinas altamente inteligentes (e evolutivas) em filmes como ‘2001: Uma odisseia no espaço’, a IA tem sua origem na década de 1950, quando Alan Turing propôs o Teste de Turing: um método para avaliar a capacidade de uma máquina de demonstrar inteligência equivalente à humana.
De lá para cá, embora não tão rápido como os filmes de ficção científica antecipavam, a IA está ganhando cada vez mais espaço. As previsões são de que, até 2030, essa tecnologia possa gerar o crescimento econômico de cerca de US$ 13 trilhões.
Então, se você trabalha com Desenvolvimento de Software, aí vai um spoiler: quem ficar de fora, pode perder a chance de surfar a onda de uma transformação sem precedentes, correndo o risco de tornar-se obsoleto no mercado. Portanto, para que você não seja uma dessas pessoas, neste artigo, vamos conferir juntos 3 dicas de ferramentas de Inteligência Artificial que podem mudar os seus trabalhos de Desenvolvimento de Software.
→ ChatGPT
Esse cara está longe de ser a primeira IA do mercado, mas com certeza foi a que se popularizou com maior intensidade para além da bolha dos profissionais que atuam com tecnologia. Criado pela OpenIA e referência no uso de Inteligência Artificial para tarefas comuns, o ChatGPT ganhou o coração dos criadores de conteúdo.
Segundo a própria ferramenta (sim, eu perguntei), ela pode ser definida como: “uma inteligência artificial (IA) gerativa. Especificamente baseada na arquitetura GPT-3.5, que significa ‘Generative Pre-trained Transformer 3.5’. Isso implica ser treinada em grandes quantidades de dados para gerar texto coerente e útil em resposta a comandos específicos.”
O pulo do gato aqui é que, para além de oferecer respostas para perguntas diversas, o ChatGPT também responde a comandos interessantes e até mesmo executa pequenas tarefas. Ele pode ser uma ferramenta para que pessoas desenvolvedoras ganhem agilidade em etapas ‘manuais’ do Desenvolvimento de Software. Confira algumas delas.
1. Geração de código
A ferramenta não só auxilia na criação de esboços iniciais de código, mas também oferece soluções para problemas específicos. Embora não possa gerar código do zero, ele é valioso para tarefas repetitivas. Contudo, é crucial revisar atentamente suas respostas, dada a possibilidade de erros. Isso ajudará a garantir a eficiência e segurança no desenvolvimento.
2. Assistente de programação pessoal
A IA pode acelerar em atividades de documentação, explicação de trechos de código e elaboração de estrutura de projetos. Essa funcionalidade acelera uma importante etapa do desenvolvimento. Ao registrar informações essenciais a serem compartilhadas com os outros membros da equipe, é possível garantir uma comunicação mais assertiva. Além disso, qualquer dúvida posterior pode ser consultada rapidamente.
3. Ferramenta de pesquisa
Desenvolvedores podem ganhar agilidade ao obter respostas em tempo real, substituindo a busca manual em fóruns e documentos. A automação dessas tarefas cotidianas permite focar mais em atividades complexas que demandam tempo e energia.
Vale lembrar, no entanto, a necessidade de estar atento a possíveis erros de fontes ou referências vagas. Lembre-se, um passo sempre atrás com a máquina.
Além disso, ele também pode ajudar com:
- Ideias para projetos;
- Aprendizado de novas linguagens;
- Conversão de formato de dados;
- Simulação de algoritmos;
- Orientações de segurança;
- Análise estatística, entre outros.
É preciso considerar, no entanto, as limitações em relação às diferentes versões da ferramenta. Mais completa, complexa e atualizada, a versão 4 da IA é sem dúvidas um investimento relevante para reduzir possibilidades de erros.
Como usar ao máximo o ChatGPT
Ao incorporar o ChatGPT em projetos, seja claro e específico em suas consultas. Apesar de sua poderosa capacidade, a tecnologia não substitui a aprendizagem ativa, pesquisa independente e orientação de profissionais experientes.
Use-o como uma ferramenta complementar para obter insights, inspiração e assistência. A dica é combiná-lo ao seu conhecimento e experiência para obter resultados confiáveis.
→ Gemini
Solução criada para competir com o ChatGPT, o modelo de linguagem factual do Google AI também faz uso de um enorme conjunto de dados de texto e código. Suas principais funções como traduzir idiomas, escrever diferentes tipos de conteúdo criativo e responder perguntas de maneira informativa. Também é possível solicitar à ferramenta que execute tarefas específicas.
Para isso, o Gemini usa o Google Search como banco de dados principal e tem o Gemini como motor de funcionamento: um sistema de computação em nuvem que é projetado para ser rápido, eficiente e escalonável, feito para executar grandes modelos de linguagem.
Importante dizer, no entanto, que essa é uma iniciativa experimental do Google. Sim, isso significa que ela tem potencial de grande expansão, mas também que inspira cuidado quanto à performance.
1. Geração e tradução de código
Assim como o ChatGPT, o Gemini pode gerar código a partir de descrições em linguagem natural, o que ajuda desenvolvedores a ganhar agilidade no processo de criação.
Além disso, a ferramenta também consegue traduzir código de uma linguagem de programação para outra. O que é útil para desenvolvedores que desejam trabalhar em diferentes linguagens ou que precisam colaborar com profissionais que trabalham em outras tecnologias.
2. Identificação de bugs
A ferramenta é capaz de analisar e identificar erros que podem passar despercebidos pelos desenvolvedores. Isso pode ajudar a melhorar a qualidade do software e evitar problemas futuros.
Por exemplo, você pode usar Gemini para analisar o código e identificar um bug, ou até mesmo sugerir como corrigi-lo.
3. Escrita de documentação
É possível gerar documentação para APIs, frameworks, bibliotecas e outros componentes de software. Isso ajuda desenvolvedores a entender como usar esses componentes e a escrever código com mais eficiência.
4. Ferramenta de consulta
O Gemini pode ajudar desenvolvedores a aprender novas tecnologias, fornecendo informações e exemplos. Isso pode ajudar a se manterem atualizados e melhorar suas habilidades.
Ainda, é possível gerar ideias para novos projetos e recursos, fazer brainstorming de soluções para problemas ou criar tutoriais para desenvolvedores sobre como usar ferramentas específicas.
Como usar ao máximo o Gemini
Como citamos inicialmente, o Gemini continua em desenvolvimento, e suas respostas podem não ser 100% precisas e confiáveis. É importante verificar as informações fornecidas. A dica é usá-lo como uma ferramenta de apoio, não como uma fonte única de informação. Além disso, vale ter cuidado com informações confidenciais.
Outro ponto importante é que o modelo de linguagem pode interpretar as instruções de forma diferente do que o esperado. É importante ser claro e preciso em seus comandos, sendo o mais específico possível.
Por fim, essa é uma ferramenta gratuita e está disponível para a sua consulta. Diria que, naqueles dias em que a cabeça trava para novas ideias, o Gemini pode ajudar com respostas simples e até mais objetivas em comparação ao ChatGPT.
→ DeepCode
Essa dica é para quem quer uma ferramenta personalizada para o Desenvolvimento de Software.
O DeepCode é uma plataforma de análise de código estático que utiliza inteligência artificial para identificar bugs, problemas de segurança e outras possíveis falhas. Ele funciona em tempo real, analisando seu código enquanto você digita e fornecendo feedback instantâneo. Legal, não é?
Para isso, a tecnologia se baseia em um banco de dados massivo de código-fonte, que é usado para treinar seus modelos de inteligência artificial. Este banco de dados inclui código de diversos projetos de software open-source e de código fechado, abrangendo uma ampla variedade de linguagens de programação, frameworks e bibliotecas.
A ferramenta promete ir além das limitações citadas em tecnologias como o ChatGPT e o Gemini, evitando as chamadas ‘alucinações’. Termo usado para situações em que o sistema gera informações imprecisas ou totalmente inventadas.
Além disso, ele pode ser integrado a IDEs populares, como Visual Studio Code, JetBrains e Eclipse, facilitando a integração com seu fluxo de trabalho de desenvolvimento.
1. Análise profunda
Ao empregar modelos de inteligência artificial, o DeepCode é capaz de realizar uma detecção abrangente de possíveis problemas no código. A ideia aqui é ir além da identificação de erros de sintaxe comuns.
Essa abordagem abrange questões mais complexas, como lógica incorreta e a presença de código morto. Isso garante uma visão aprofundada da qualidade do software.
2. Identificação de problemas de segurança
O sistema pode apontar vulnerabilidades específicas, como possíveis ataques de injeção de SQL, cross-site scripting (XSS) e cross-site request forgery (CSRF).
Essa capacidade de analisar e identificar ameaças potenciais contribui significativamente para fortalecer a segurança no desenvolvimento.
3. Aprimoramento da qualidade geral do código
A ferramenta fornece sugestões que abrangem áreas como refatoração de código, otimização de desempenho e correção de bugs.
Dessa forma, o DeepCode orienta os desenvolvedores na implementação de melhorias, contribuindo para um código mais eficiente e seguro.
Dica para usar ao máximo o DeepCode
O DeepCode é uma ferramenta poderosa, mas talvez um pouco menos intuitiva que as demais citadas. Pode levar algum tempo para se familiarizar com ela. A dica é começar com um projeto pequeno e familiar. Isso permitirá que você identifique como a tecnologia pode ser melhor utilizada em projetos maiores.
Além disso, muito embora essa seja uma opção específica para desenvolvimento de software, é importante revisar os resultados fornecidos e verificar se eles estão corretos. A ferramenta pode gerar falsos positivos. Por isso, é importante estar atento.
Use a IA com moderação
Não haveria uma forma de terminar esse texto sem destacar que as tecnologias de inteligência artificial são impulsionadas pelo machine learning. O que significa que todo o conhecimento compartilhado se torna, por consequência, um dado disponível. Com isso em vista, é importante estar atento a informações críticas, que sejam estratégicas para o negócio e que não podem, sob nenhuma hipótese, ser vazadas.
Além disso, vale ressaltar a importância de buscar informar-se sobre a cultura de adesão da empresa com relação ao uso dessas ferramentas. É possível até mesmo criar padrões de tarefas que podem ser aceleradas, e aquelas que não podem.
A transparência no uso de algoritmos e a conformidade com regulamentações de privacidade internas são elementos fundamentais para promover a confiança na adoção dessas inovações, garantindo que os benefícios proporcionados pela IA sejam acompanhados por padrões éticos elevados.
Lembre-se: elas são aliadas, mas não substituem a checagem e o fator de ponderação humano. Assim como em ‘2001: Uma odisseia no espaço’, máquinas erram. Cabe a nós regulá-las.
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