As ferramentas de inteligência artificial generativa, como o GitHub Copilot e outros assistentes de codificação, tornaram-se onipresentes no dia a dia dos desenvolvedores de software. Elas prometem acelerar o desenvolvimento, automatizar tarefas repetitivas e até mesmo sugerir soluções para problemas complexos. No entanto, uma nova pesquisa revela uma profunda e justificada desconfiança que permeia essa adoção em massa: os programadores não confiam no código gerado por IA sem uma rigorosa revisão humana.
Em uma entrevista realizada com 609 profissionais da área, um cenário paradoxal veio à tona. Embora 82% dos participantes afirmem utilizar essas ferramentas de IA ao menos uma vez por semana, uma maioria esmagadora de 76% admite que prefere reescrever ou revisar manualmente cada sugestão antes de integrá-la a um projeto. Essa prática é mantida mesmo quando o script gerado aparenta estar perfeitamente correto à primeira vista, o que demonstra um ceticismo enraizado na experiência prática.
A desconfiança não é mero capricho ou resistência à tecnologia. Ela é alimentada por uma série de problemas recorrentes e potencialmente perigosos que podem ser introduzidos silenciosamente no código-fonte. Entre as principais queixas dos desenvolvedores estão as chamadas “alucinações” da IA. Neste contexto, uma alucinação ocorre quando o modelo de linguagem inventa, com total confiança, funções, bibliotecas ou “pacotes” que parecem lógicos e plausíveis, mas que na realidade não existem. Um desenvolvedor desatento pode perder horas depurando um erro cujo gatilho é uma chamada para um recurso fantasma.
Além das invenções, os erros de sintaxe e os bugs sutis são outra grande preocupação. Enquanto um erro de sintaxe simples é geralmente fácil de detectar, a IA pode gerar blocos de código que são sintaticamente válidos e executam sem falhas aparentes, mas que contêm falhas lógicas graves ou vulnerabilidades de segurança escondidas. Isso pode incluir desde a má gestão de memória até a introdução de brechas de segurança conhecidas, como injeção de SQL ou cross-site scripting (XSS), que um desenvolvedor experiente evitaria. A conveniência de gerar código rapidamente pode, assim, vir com um alto custo de segurança e estabilidade a longo prazo.
Essa realidade está redefinindo o papel do desenvolvedor moderno. A habilidade de escrever código do zero continua sendo fundamental, mas a ela se soma uma nova competência igualmente crucial: a de ser um curador e um editor especialista. O desenvolvedor passa a atuar como um revisor sênior, tratando a IA como uma espécie de “programador júnior” extremamente rápido, mas inexperiente e ocasionalmente descuidado. A IA propõe, e o humano analisa, valida, refina e assume a responsabilidade final pela qualidade do que é implementado.
A integração segura da IA no fluxo de trabalho de desenvolvimento exige, portanto, a adoção de boas práticas. Muitos profissionais usam os assistentes para acelerar a escrita de código repetitivo (boilerplate), gerar rascunhos iniciais, criar testes unitários ou explorar abordagens alternativas para um problema. Contudo, cada linha de código sugerida é tratada como “não confiável por padrão” e submetida ao mesmo escrutínio que o código de qualquer outro membro da equipe. A revisão humana, apoiada por ferramentas de análise estática e uma suíte de testes robusta, continua sendo a principal linha de defesa contra os erros da máquina.
No fim das contas, a conclusão é clara: as ferramentas de IA são um poderoso amplificador de produtividade, mas não um substituto para a perícia, o discernimento e o pensamento crítico de um desenvolvedor humano. A relação entre programadores e inteligência artificial é de colaboração, não de delegação. A confiança não está na ferramenta em si, mas no processo que garante a supervisão humana como o selo final de qualidade, segurança e eficiência.
Você é desenvolvedor e utiliza ferramentas de IA no seu dia a dia? Qual é a sua experiência com o código gerado? Você confia cegamente nas sugestões ou sempre faz uma revisão completa? Conte para nós nos comentários!
As estatísticas e informações apresentadas nesta matéria são baseadas nos resultados de uma pesquisa realizada com 609 profissionais da área de desenvolvimento de software sobre seus hábitos e níveis de confiança no uso de ferramentas de codificação baseadas em inteligência artificial.
Fontes:
Dados de pesquisa com profissionais de desenvolvimento de software