O que é geração de código por IA?

Durante o desenvolvimento de software, a geração de código por IA ajuda a otimizar o processo oferecendo previsões de preenchimento automático para padrões de codificação padronizados e repetitivos. Essas sugestões de código economizam tempo e esforço, pois os desenvolvedores não precisam pesquisar essas informações na Internet.

Como usa processamento de linguagem natural para gerar código e recursos de IA para detectar possíveis bugs, a IA que escreve códigos permite que os desenvolvedores enviem software com mais rapidez, ajudando-os a analisar o código, identificar possíveis problemas e sugerir testes para ele.

Além de gerar código, a IA ajuda a aumentar a velocidade e a produtividade no processo de desenvolvimento. A IA permite que os desenvolvedores:

• Otimizar processos automatizando tarefas repetitivas ou banais.

• Testar cenários de usuários em grande escala.

• Fornecer feedback em tempo real sobre como os clientes interagem com o software.

• Minimizar tendências e erros humanos ao usar análises na tomada de decisões.

Como a geração de código por IA funciona

A geração de código por IA usa algoritmos treinados em código-fonte existente, normalmente produzido por projetos de código aberto destinados ao uso público, e gera códigos baseados nesses exemplos. Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são capazes de processar e compreender a linguagem, gerar texto, responder perguntas e aprender padrões e relações na linguagem para ajudar a prever o texto.

Atualmente, a geração de código por IA funciona de três maneiras:

• Um desenvolvedor começa a digitar o código e a IA tenta completar o código automaticamente.

• Um desenvolvedor escreve um comentário em linguagem natural e a IA gera uma sugestão baseada no que o desenvolvedor deseja realizar.

• Um desenvolvedor conversa diretamente com a IA; por exemplo, pedindo que escreva algo específico ou corrija um bug.

Quando uma ferramenta de criação de código por IA é colocada em ação, ela considera o contexto dos comentários e do código para sugerir mais linhas de código. Por exemplo, o GitHub Copilot é um modelo de IA pré-treinado criado pelo GitHub usando o modelo OpenAI Codex. Ele considera o texto no editor de código do desenvolvedor ao fornecer sugestões contextualizadas. À medida que mais modelos são disponibilizados, o contexto é fornecido de mais fontes, como uma base de código privada, que resultam em sugestões aperfeiçoadas.

Vale a pena repetir: o código gerado por IA nem sempre é perfeito, mas é um ponto de partida para os desenvolvedores. Assim como acontece com qualquer outra ferramenta de criação de código por IA, o código sugerido deve ser testado e revisado por desenvolvedores (humanos).

Benefício da geração de código por IA

O principal benefício da geração de código por IA é a capacidade de escrever código em menos tempo. As tarefas de codificação e os testes de escrita rotineiros são gerenciados pela IA, deixando os desenvolvedores livres para se concentrar no trabalho que envolve pensamento crítico e resolução de problemas.

Em uma pesquisa com mais de 2 mil desenvolvedores, as pessoas que relataram os maiores ganhos de produtividade com o uso do GitHub Copilot também foram as que aceitaram o maior número de sugestões de código.

Pesquisas adicionais do GitHub mostram que, ao usar o GitHub Copilot, 74% dos desenvolvedores relataram ser capazes de se concentrar em trabalhos mais satisfatórios, 88% relataram ser mais produtivos e 96% relataram ser capazes de concluir tarefas repetitivas com mais rapidez. Manter a concentração na tarefa, fazer progressos significativos e sentir-se bem no final do expediente de trabalho contribui para a produtividade e satisfação do desenvolvedor.

Outro benefício da geração de código por IA é o uso de ferramentas de teste que detectam e fornecem sugestões para corrigir bugs antes da implantação. Essas ferramentas examinam a estrutura do código e recomendam melhorias de segurança.

Como a geração de código por IA é usada no processo de desenvolvimento

A IA e a geração de código por IA estão deixando sua marca em todo o processo de desenvolvimento de software. Exemplos de como elas funcionam para gerar software melhor e com mais rapidez incluem:

• Melhorando a documentação de requisitos.

  Coletar, validar e acompanhar os requisitos de software é complicado, mas a IA possibilita acertar essas tarefas logo de cara. A IA ajuda a identificar requisitos ambíguos ou incompletos e oferece sugestões de melhoria; portanto, os desenvolvedores conseguem melhorar a qualidade dos requisitos à medida que os escrevem.

• Analisando o código-fonte.

  Usar algoritmos treinados em códigos de projetos de código aberto é inerente à geração de código por IA. Com base em dados do histórico, os algoritmos detectam padrões de código-fonte com probabilidade de introduzir bugs. A IA é capaz de sugerir testes para alterações de código que ajudam a maximizar a qualidade dele.

• Sugerindo código.

  Compreender o contexto do código permite que as ferramentas de geração de código por IA sugiram linhas de código e funções inteiras. Se os usuários escolherem, essas ferramentas também podem incorporar sugestões de melhorias ou correções dos usuários, resultando em um código que pode ser produzido com mais rapidez sem perder a legibilidade e a facilidade de manutenção.

• Automatizando testes.

  Os testes são usados para verificar se o software faz o que deve fazer. A IA generativa ajuda os desenvolvedores a escrever testes com mais rapidez, consistência e confiabilidade. Quando é feito o merge do código no código-fonte, esses testes são implementados automaticamente.

As ferramentas de geração de código por IA otimizam o processo de desenvolvimento, permitindo que os desenvolvedores codifiquem com mais rapidez. Usar linguagem natural para explicar o que o software deve fazer e transformar isso em código economiza muito tempo para os desenvolvedores. A tecnologia de IA também ajuda as equipes de desenvolvimento a criar linhas do tempo realistas com base nos dados de produtividade do histórico.

Exemplos de como os desenvolvedores estão usando a geração de código por IA incluem:

• Corrigindo erros ortográficos e sintáticos

• Correspondência de padrões com expressões regulares

• Aprimoramento de habilidades de codificação para trabalhos atuais ou futuros

• Tradução de código de uma linguagem de programação para outra

Embora as ferramentas de criação de código por IA sejam capazes de traduzir de uma linguagem de programação para outra, não é toda ferramenta que oferece suporte a todas as linguagens de programação.

O impacto da geração de código por IA no desenvolvimento de softwares

A geração de código por IA apoia a produtividade de desenvolvedores e tem aumentado a velocidade das implantações de software. Os desenvolvedores gastam menos tempo digitando e criando testes do zero, o que lhes dá mais tempo para serem criativos e explorar novas ideias de recursos e funcionalidades.

Com certeza, a IA está mudando a forma como os códigos são escritos e está rapidamente ganhando popularidade no desenvolvimento de software de código aberto e em várias empresas. Com ferramentas que ajudam a gerar novos códigos e documentação, traduzir de uma linguagem de programação para outra e reduzir a estafa e repetição na codificação, os desenvolvedores esquecerão como é trabalhar sem um assistente de criação de código por IA.

À medida que mais códigos abertos e LLMs forem aprimorados, os algoritmos de IA se tornarão cada vez mais precisos e eficientes. Os desenvolvedores poderão gerar rapidamente sugestões de linhas de código e funções, tendo mais tempo para se concentrarem em inovações de nível superior.

Aplique a codificação alimentada por IA na organização com o GitHub Copilot

Dê às suas equipes de desenvolvimento um auxiliar de programação por IA que sugira código à medida que digitam e transforme prompts de linguagem natural em sugestões de codificação. O GitHub Copilot extrai contexto de comentários e códigos para sugerir instantaneamente linhas de código e funções inteiras, permitindo que os desenvolvedores codifiquem com mais rapidez e se concentrem na lógica de negócios em vez do clichê.