As ferramentas de IA são amplamente utilizadas por desenvolvedores de software, mas esses desenvolvedores e seus gerentes ainda estão buscando a melhor maneira de utilizá-las, enfrentando dificuldades iniciais ao longo do caminho.
Essa é a conclusão da pesquisa mais recente realizada pela Stack Overflow, uma comunidade e plataforma de informações com 49.000 desenvolvedores profissionais, que também foi fortemente impactada pela adição de grandes modelos de linguagem (LLMs) aos fluxos de trabalho dos desenvolvedores.
A pesquisa constatou que quatro em cada cinco desenvolvedores usarão ferramentas de IA em seus fluxos de trabalho em 2025 — uma parcela que vem crescendo rapidamente nos últimos anos. Dito isso, “a confiança na precisão da IA caiu de 40% nos anos anteriores para apenas 29% este ano”.
A disparidade entre essas duas métricas ilustra o impacto complexo e em constante evolução de ferramentas de IA como o GitHub Copilot ou o Cursor na profissão. Há relativamente pouco debate entre os desenvolvedores sobre a utilidade dessas ferramentas, ou se elas deveriam ser úteis, mas as pessoas ainda estão descobrindo quais são as melhores aplicações (e limitações).
Ao serem questionados sobre sua maior frustração com ferramentas de IA, 45% dos entrevistados disseram ter dificuldades com “soluções de IA que são quase certas, mas não totalmente” — o problema mais relatado. Isso ocorre porque, diferentemente de resultados claramente incorretos, esses podem introduzir bugs insidiosos ou outros problemas difíceis de identificar imediatamente e relativamente demorados para solucionar, especialmente para desenvolvedores juniores que abordaram o trabalho com uma falsa sensação de confiança devido à sua dependência da IA.
Como resultado, mais de um terço dos desenvolvedores na pesquisa “relatam que algumas de suas visitas ao Stack Overflow são consequência de problemas relacionados à IA”. Ou seja, sugestões de código aceitas por uma ferramenta baseada em LLM introduziram problemas que, posteriormente, precisaram ser resolvidos por outras pessoas.
Mesmo com as grandes melhorias recentes proporcionadas por modelos otimizados para raciocínio, essa falta de confiabilidade do “quase certo, mas não totalmente” dificilmente desaparecerá por completo; ela é inerente à própria natureza do funcionamento da tecnologia preditiva.
Por isso, 72% dos participantes da pesquisa disseram que a “programação intuitiva” não faz parte de seu trabalho profissional; alguns consideram-na muito instável e capaz de gerar problemas difíceis de depurar, inadequados para produção.
Por que os desenvolvedores ainda usam essas ferramentas?
Então, considerando todo esse ceticismo e frustração, por que os desenvolvedores ainda usam essas ferramentas? Bem, em alguns casos, seus gerentes estão tentando forçá-los a usá-las. Mas, mais comumente, é porque as ferramentas ainda são claramente úteis — só é importante não usá-las de forma inadequada.
É importante que gerentes e colaboradores individuais integrem ferramentas de IA ao fluxo de trabalho, juntamente com um treinamento robusto, para garantir uma compreensão profunda das melhores práticas, de modo que as ferramentas não sejam usadas de forma inadequada, criando mais problemas do que soluções ou desperdiçando mais tempo do que economizando.
Os desenvolvedores precisam confiar menos em recursos como as sugestões de autocompletar do Copilot, tratando-as mais como um ponto de partida do que simplesmente pressionando Tab e seguindo em frente. Ferramentas como essa são mais adequadas para um tipo de relacionamento limitado de programação em pares: pedir ao desenvolvedor que encontre problemas ou sugira soluções mais elegantes que você considere criticamente, e não que sugira métodos completos que você aceite sem questionar.
Elas também podem ser úteis para aprendizado. A oportunidade de estar sempre aprendendo, adquirindo familiaridade constante com novas linguagens, frameworks ou metodologias, é um dos fatores que atraem algumas pessoas para a área, e os LLMs (Licensed Language Masters) podem reduzir o atrito nesse processo, respondendo a perguntas de forma mais direcionada do que seria possível com buscas trabalhosas em documentação técnica frequentemente incompleta — exatamente o tipo de coisa para a qual as pessoas usavam o Stack Overflow no passado.
“Embora tenhamos observado uma queda no tráfego, ela não é tão drástica quanto alguns indicam”, disse Jody Bailey, Diretora de Produtos e Tecnologia do Stack Overflow, em um comentário ao VentureBeat. O Stack Overflow planeja investir parte de seus recursos tanto na expansão do conhecimento sobre ferramentas de IA quanto no fomento de discussões na comunidade que ajudem a resolver problemas específicos de fluxos de trabalho que envolvem essas ferramentas.
No Comments