IA: o fim ou a evolução da engenharia de software? De “vibe-coding” a um futuro incerto

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A influência da inteligência artificial se espalha por todos os setores, mas a própria tecnologia sente o impacto mais diretamente. Na programação, a maneira de escrever o código está mudando radicalmente com o “Codificação de vibração” – Uma abordagem que democratiza a criação de software. Isso levanta uma questão crucial em Vale do Silício: AI extinguirá a engenharia de software ou é apenas o próximo passo em sua evolução? Embora a IA facilite o desenvolvimento, a questão é se essa facilidade é suficiente para formar um engenheiro de software completo com a profundidade e o conhecimento que a profissão exige.

Em um artigo para o The Verge, Sheon Han explora a complexa relação entre programadores e novas ferramentas de IA. Ele descreve sua própria experiência, que evoluiu da frustração inicial com a IA para uma parceria eficiente, mas com advertências.

A ascensão de “codificação de vibração” e o dilema da cognição

Sheon Han compara seus primeiros experimentos de chatgpt a uma amaldiçoada “Monkey Paw” – a AI entregou o que foi solicitado, mas a um custo de bagunça. No entanto, as ferramentas mais recentes se mostraram eficientes para tarefas específicas, como otimizar linhas de código para execução paralela. O segredo é manter o problema “contido”.

• O que é “codificação de vibração”? É a capacidade de criar produtos de qualidade variados com pouca ou nenhuma experiência de codificação, usando a IA para gerar o código. É como usar uma impressora 3D de alta precisão para peças pequenas, não para um cockpit inteiro.
• Descarga de cognição: Pela primeira vez, não estamos apenas tomando a carga de trabalho, mas transferindo nossa própria capacidade de pensar na máquina.
• Programação intuitiva: A codificação da vibração se assemelha a “Debug por tentativa e erro”, uma prática desonrosa em programação, onde a intuição e a sorte substituem o raciocínio deliberado.
• O papel do editor-codificador: Para usar a IA produtivamente, o programador deve atuar como editor, refinando e ajustando o código gerado por meio de instruções sucessivas. A IA também é útil para entender códigos desconhecidos, gerando fluxogramas que economizam horas de trabalho.

Segurança, produtividade e “exaustão” de fluência

As preocupações com a segurança da codificação de vibração, geralmente levantadas após incidentes como o aplicativo ASD, podem ser exageradas. A IA também pode ajudar a escrever códigos mais seguros e gerar mais testes. O autor argumenta que a IA pode até se lembrar do programador de aspectos de segurança que ele esqueceu.

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Apesar dos benefícios, há um “sentimento de perda”. Han se sente menos motivado para aprender novos idiomas. A IA diminui o “prazer” de dominar o código, a camaradagem de compartilhar “histórias de guerra” e a beleza estética da programação artesanal, como Brian W. Kernighan, uma lenda do Unix. A idade de “codificação de vibração” pode ser o fim de “miniaturistas” e a altura dos “planejadores urbanos” no mundo do software.

O debate: snobismo versus complexidade do mundo real

Sheon Han tem sentimentos confusos sobre a codificação de vibração. O escritor celebra como a IA pode “minar um certo snobismo” no Vale do Silício, que diferencia técnicos não técnicos. No entanto, o engenheiro sabe que a construção de uma aplicação complexa e profissional ainda requer anos de experiência.