Quando o desenvolvedor de software Nikolai Avteniev colocou as mãos em uma versão prévia do assistente de codificação Copilot da Microsoft Corp. em 2021, ele rapidamente viu o potencial.
Desenvolvido pela plataforma de codificação GitHub da Microsoft e baseado em uma versão da inteligência artificial generativa da OpenAI, o assistente não era perfeito e às vezes errava. Mas Avteniev, que trabalha para o vendedor de ingressos StubHub, ficou surpreso com a habilidade com que ele finalizou linhas de código com apenas alguns prompts. Tudo o que ele precisava fazer era pressionar a tecla Tab e o Copilot preenchia o resto.
“Em vez de usar 15 teclas, foram necessárias três”, lembrou ele recentemente. “Foi bom um pequeno aumento de velocidade.”
Três anos depois, e agora equipado com a versão mais recente da tecnologia GPT-4 da OpenAI, o Copilot do GitHub pode fazer muito mais, incluindo responder às perguntas dos engenheiros e converter código de uma linguagem de programação para outra. Como resultado, o assistente é responsável por uma porcentagem cada vez mais significativa do software que está sendo escrito e está até sendo usado para programar sistemas críticos das corporações.
Ao longo do caminho, o Copilot está revolucionando gradualmente a vida profissional dos engenheiros de software – o primeiro grupo profissional a usar IA generativa em massa. A Microsoft afirma que o Copilot atraiu 1,3 milhão de clientes até agora, incluindo 50.000 empresas, desde pequenas startups até corporações como Goldman Sachs, Ford e Ernst & Young. Os engenheiros dizem que o Copilot economiza centenas de horas por mês ao lidar com tarefas tediosas e repetitivas, dando-lhes tempo para se concentrarem em desafios mais complicados.
Adquirido pela Microsoft em 2018 por US$ 7,5 bilhões, o GitHub domina seu mercado e aposta que o Copilot tem a potência de IA para combater serviços rivais, incluindo Tabnine, CodeWhisperer da Amazon e Replit Ghostwriter, apoiado pelo Google. O assistente de IA do GitHub também é uma espécie de teste beta para uma série de outros copilotos que a Microsoft está incorporando no Office, Windows, Bing e outras linhas de negócios.
Como acontece com a IA em geral, o GitHub Copilot tem limitações. Os desenvolvedores dizem que às vezes ele exibe códigos desatualizados, fornece respostas inúteis a perguntas e gera sugestões com erros ou que podem infringir direitos autorais. Como a ferramenta é treinada em repositórios de código públicos e abertos, os engenheiros correm o risco de replicar problemas de segurança ou injetar novos em seu trabalho, principalmente se aceitarem cegamente as recomendações do Copilot.
O GitHub enfatiza que a ferramenta é um assistente, não um substituto para programadores humanos, e colocou sobre os clientes a responsabilidade de usá-la com sabedoria. Diretrizes robustas são necessárias para evitar que programadores preguiçosos simplesmente aceitem o que o Copilot sugere, disse o CEO do GitHub, Thomas Dohmke. Ele expressou confiança de que os engenheiros manteriam uns aos outros honestos.
“A dinâmica social da equipe garantirá que aqueles que estão trapaceando ao aceitar o código muito rápido e que não passam pelo processo definido pela equipe, esse código não chegue à produção”, disse ele em entrevista .
A IA generativa é a mais recente de uma longa linha de inovações que transformaram a codificação de computadores ao longo dos anos. No século passado, os compiladores de programas aceleraram o desenvolvimento de software traduzindo rapidamente comandos em uns e zeros que os computadores pudessem entender. Mais recentemente, o Linux popularizou a codificação de código aberto, permitindo que os programadores aproveitassem o trabalho uns dos outros em vez de escrever tudo do zero.
Assistentes de codificação como o Copilot do GitHub podem ser ainda mais revolucionários porque a IA generativa detém o poder potencial de automatizar grandes áreas do que os engenheiros de software fazem atualmente.
Por enquanto, principalmente os torna mais eficientes. Avteniev, da StubHub, que também ensina engenharia de software no City College de Nova York, diz que a capacidade preditiva do Copilot ajuda os programadores a permanecerem “no fluxo” porque eles não precisam mais parar para pesquisar as coisas. Avteniev vem programando há mais de 20 anos, mas até ele às vezes se esquece das linguagens de programação, forçando-o a perder tempo pesquisando-as no Google. “O Copilot impede que você saia do processo de codificação atual”, disse ele. “Mesmo quando produz algo sem sentido, ainda é mais fácil simplesmente aceitar o que ele faz e depois corrigi-lo sozinho.”
Aaron Hedges, desenvolvedor há mais de 15 anos, estava ficando exausto antes da chegada do Copilot. Hedges trabalha para a ReadMe, uma startup que ajuda empresas a criar descrições técnicas de suas interfaces de programação de aplicativos, ou APIs. Assim como Avteniev, ele faz bom uso da função de preenchimento automático do Copilot. “Como sou um engenheiro bastante experiente, posso olhar para isso e dizer: ‘Ah, sim, parece certo.’” Ele também gosta de poder fazer perguntas sem sair de sua janela de programação. “Não preciso me afastar e abrir um navegador, o que pode ser realmente perturbador”, disse ele.
Por US$ 10 por mês, uma assinatura do Copilot é uma pechincha que Hedges paga a si mesmo de boa vontade. Depois do trabalho, ele cria sites para fãs de Dungeons & Dragons. Com uma criança pequena e outro bebê a caminho, o tempo de lazer é precioso. “Essas duas horas que tenho para programar à noite são muito importantes para mim”, disse ele. “Quanto mais eficiente eu puder ser, melhor.”
Poucas tarefas são mais tediosas do que a depuração de software — um processo que pode consumir até 50% do tempo de um engenheiro. A Figma, que ajuda os desenvolvedores a projetar interfaces de aplicativos ou sites, diz que o Copilot pode criar programas de teste de defeitos em minutos, em vez de horas. “Esse é o valor real da IA”, disse Abhishek Mathur, vice-presidente de engenharia da empresa. “Isso não substitui nosso trabalho, mas libera nosso tempo para desenvolver soluções criativas.”
Algumas empresas estão começando a implantar o Copilot para criar código para sistemas críticos. A Brewer Carlsberg o utiliza para escrever código para uma ferramenta existente que ajuda a equipe de vendas a planejar, preparar-se e documentar ligações de vendas. Ciente das limitações do Copilot, o fabricante de cerveja utiliza seu próprio processo de garantia de qualidade para verificar se o código que criou funciona conforme o esperado, de acordo com a diretora de informações, Sarah Haywood. Eventualmente, disse ela, as empresas também poderão terceirizar essa tarefa. “Com o passar do tempo, as pessoas construirão mais confiança na IA”, disse ela. “Não acho que devamos verificar tudo o que a IA faz, caso contrário não estaremos realmente agregando nenhum valor.”
Na tentativa de avaliar a precisão da tecnologia, a Universidade de Waterloo, no Canadá, publicou um experimento no ano passado. Os pesquisadores coletaram um conjunto de dados composto de trechos de código que apresentavam falhas conhecidas e soluções para esses erros. Os pesquisadores solicitaram que o Copilot criasse esses trechos exatos para ver se ele iria cuspir as versões com bugs. O assistente replicou a versão defeituosa 33% das vezes, com menos frequência do que um humano. Em um quarto dos casos, a IA cuspiu o código com a correção. O copiloto geralmente era melhor em evitar erros básicos do que erros mais complexos, disse Mei Nagappan, professora de ciência da computação na escola e uma das autoras do estudo.
“A analogia aqui é que estamos agora numa era de assistência ao condutor, e ainda não na fase de condução autónoma”, disse ele.
Os engenheiros de software podem demorar para mudar seus hábitos de trabalho. Muitos acolhem bem o Copilot, mas têm receio de se tornarem demasiado dependentes dele. Um estudo recente financiado pelo GitHub descobriu que os desenvolvedores aceitaram as sugestões do assistente apenas 27% das vezes.
Os engenheiros também podem culpar rapidamente o Copilot se algo der errado. Quando o site da Etsy travou por curtos períodos em outubro e dezembro passado, alguns dos desenvolvedores da empresa apontaram o Copilot para a interrupção. Etsy confirmou os incidentes, mas contestou que o Copilot fosse o responsável. “Embora certamente entendamos que os engenheiros podem discutir como o Copilot poderia, teoricamente, desempenhar um papel nas interrupções ou problemas, não temos nenhuma evidência de que a ferramenta realmente tenha levado a quaisquer impactos voltados para o cliente”, disse um porta-voz.
Espera-se que o Copilot melhore dramaticamente nos próximos anos. O GitHub já está lançando melhorias, incluindo uma versão empresarial que pode responder perguntas com base no código de programação do próprio cliente, o que deve ajudar novos engenheiros a se atualizarem e permitir que programadores veteranos trabalhem mais rapidamente. Nos próximos meses, o GitHub também permitirá que os engenheiros usem a base de código do próprio empregador para ajudar a completar automaticamente os programas em que estão trabalhando. Isso tornará o código gerado mais personalizado e útil.
O GitHub não pode ficar parado. Pelo menos uma dúzia de startups procuram perturbar o mercado. Alguns estão aproveitando novos modelos que aumentaram drasticamente a quantidade de informações que os assistentes de código podem utilizar rapidamente, facilitando a geração de programas inteiros. “Um programador de IA que pode ver todo o seu código será capaz de tomar decisões muito melhores e escrever um código muito mais coerente do que aquele que só consegue olhar para o seu código através de um rolo de papel toalha, uma pequena quantidade de cada vez, ”, disse Nat Friedman, investidor e ex-CEO do GitHub.
Friedman está apoiando uma startup chamada Magic AI que planeja criar “um engenheiro de software sobre-humano”. Enquanto isso, a Cognition AI, apoiada por Peter Thiel, está trabalhando em um assistente que pode lidar com projetos de software por conta própria. A Universidade de Princeton lançou este mês um modelo de código aberto para um agente de engenharia de software de IA, e parece que não passa uma semana sem que uma nova startup apareça.
Nas entrevistas, poucos programadores expressaram temor de que a IA os substituísse. Tal como acontece em muitas indústrias, dizem eles, a automação irá libertá-los para se concentrarem em tarefas mais desafiantes e interessantes. Mas Jensen Huang, CEO da fabricante de chips de IA Nvidia Corp., tem uma perspectiva menos otimista. Recentemente, ele previu que a carreira de codificação está condenada. Agora que a IA está tornando possível codificar em inglês simples, disse Huang, qualquer um pode se tornar um programador.
Mais uma coisa! Agora estamos nos canais do WhatsApp! Siga-nos lá para nunca perder nenhuma atualização do mundo da tecnologia. Para acompanhar o canal HT Tech no WhatsApp, clique aqui para aderir agora!
