A Inteligência Artificial pode ajudar profissionais de tecnologia em direção ao nirvana do ‘estado de fluxo’.
Como a Inteligência Artificial pode auxiliar os profissionais de tecnologia a alcançar o 'estado de fluxo' supremo.
Muitas pessoas veem o trabalho como um “mal necessário”, mas para alguns profissionais dedicados – especialmente na área de software e tecnologia – é difícil se afastar. Conhecido como “estado de fluxo”, essa abordagem ao trabalho consiste em se envolver tão profundamente em uma atividade que se perde a noção do tempo.
Agora, a inteligência artificial (IA) pode ajudar mais pessoas a alcançar esse estado de fluxo. Já sabemos que a IA está pronta para ajudar desenvolvedores e profissionais de tecnologia de várias maneiras, desde a automação da geração de código até a melhoria da observabilidade em sistemas e pipelines corporativos. Mas a IA também servirá como uma ferramenta de colaboração que ajuda a unir equipes, seja desenvolvedores trabalhando com especialistas em operações, ou desenvolvedores trabalhando com executivos seniores e outros funcionários.
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Essa capacidade de unir as pessoas é especialmente importante quando os membros da equipe estão dispersos. Na Tempo Software, uma empresa predominantemente remota, a IA ajuda a romper as barreiras de comunicação e a aumentar o espírito dos desenvolvedores, diz Shannon Mason, diretora de estratégia da empresa.
Em ambientes de trabalho remoto, “a IA permite que os funcionários gerem ideias e explorem novas maneiras de resolver problemas complexos, que podem então compartilhar com sua equipe, acelerando potencialmente as etapas de planejamento de um projeto”, diz ela. “Isso também pode ajudar as equipes de desenvolvimento a entrar mais facilmente no tão almejado estado de fluxo, onde eles experimentam um trabalho mais prazeroso, produtivo e se dedicam completamente às suas tarefas.”
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Mason acrescenta: “A IA desempenha um papel nisso, eliminando o trabalho monótono e permitindo que as equipes lidem com tarefas mais impactantes, como problemas complexos de clientes desde o início.”
A integração da IA generativa nos processos de desenvolvimento de software cria outras dimensões e “aumenta as capacidades em metodologias de DevOps e Agile”, diz David Guarrera, líder de IA generativa na EY Americas. “A IA pode melhorar os processos de CI/CD, automatizar revisões de código e fornecer insights preditivos para estratégias de implantação. As metodologias ágeis podem se beneficiar da IA no aperfeiçoamento do planejamento de sprint, gerenciamento de backlog e melhoria da colaboração da equipe.”
A IA generativa também pode ajudar a preencher a lacuna entre equipes técnicas e não técnicas. “Por exemplo, os negócios podem usar grandes modelos de linguagem para resumir ou explicar o progresso da engenharia, agregar feedback e, de forma mais geral, traduzir entre linguagem técnica e não técnica”, diz Julian LaNeve, diretor de tecnologia da Astronomer.
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A assistência à codificação, que é um caso de uso proeminente e precoce da IA generativa, se encaixa nesse estado de fluxo. “Tendências iniciais, especialmente em ferramentas de assistência à codificação, mostram sinais promissores e sugerem que ganhos de eficiência da equipe são enormes”, diz Guarrera. “Essas ferramentas de IA, focadas principalmente em codificação, estão começando a influenciar indiretamente aspectos mais amplos do trabalho em equipe.”
Ao automatizar tarefas rotineiras de codificação, “a IA permite que os membros da equipe se concentrem em trabalhos mais complexos e estratégicos, potencialmente levando a uma dinâmica de equipe mais integrada e colaborativa”, destaca ele. “A transição do papel da IA em tarefas individuais de codificação para sua integração em ferramentas e plataformas colaborativas de desenvolvimento de software está gradualmente se desdobrando.”
O papel crescente da IA generativa na codificação “está começando a moldar ferramentas que melhoram a criação de design de baixo nível, geração de casos de teste e até mesmo o planejamento de projetos”, diz Guarrera.
Sistemas e serviços de tecnologia também podem ajudar a construir o estado de fluxo. “Certas ferramentas de planejamento de projetos, como o Zendesk, estão construindo revisões automáticas de sprint geradas por IA para relatar o progresso aos gerentes de projeto e de engenharia”, diz LaNeve.
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“Isso economiza tempo do gerente e de toda a equipe. Em vez de os membros da equipe resumirem e atualizarem individualmente o progresso, a inteligência artificial pode gerar esses resumos. O gerente de projeto ou de engenharia pode obter um resumo coeso de todo o progresso da equipe de uma só vez.”
Porém, nem tudo são boas notícias. À medida que a dependência da IA generativa para metodologias e processos colaborativos aumenta, novos riscos e desvantagens podem surgir, diz Guarrera. “Os modelos de AI generativos, embora altamente eficientes, podem ser enganados por entradas imprecisas ou maliciosas, também conhecidos como ataques de inserção de prompts. Essa vulnerabilidade é particularmente preocupante, pois essas plataformas frequentemente têm acesso a dados sensíveis, aumentando o risco cibernético.” Pense, por exemplo, em alucinações, que são um problema atual na saída da IA generativa – o que significa que a supervisão humana ainda é essencial.
Embora haja muitos benefícios documentados para a IA, “prossiga com cautela”, concorda Mason. “Por exemplo, os usuários devem considerar a segurança do ambiente e ter cuidado para não inserir segredos comerciais. Isso significa que, atualmente, apenas aqueles que podem arcar com a incorporação de aplicativos de IA individuais em suas organizações podem colaborar plenamente e se beneficiar das ferramentas. Aqueles que não podem avançam apenas até certo ponto sem comprometer a segurança dos dados de entrada. Além disso, a IA ainda está em um estágio inicial em que requer um pouco de orientação para desfazer o viés inerente. Portanto, depender completamente das ferramentas neste momento seria um erro.”
Garantir confiança na IA não será uma tarefa fácil. “Para confiar em uma resposta gerada por IA, geralmente você precisa verificar os fatos independentemente”, afirma LaNeve. “Precisar verificar os fatos anula o propósito de usar uma IA para gerar a resposta em primeiro lugar. As respostas geradas por IA precisam fornecer confiança em suas respostas.”
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Mas mesmo tendo em mente esses riscos, “as tecnologias de IA e IA generativa estão prontas para revolucionar os esforços colaborativos no desenvolvimento de software”, diz Guarrera. “Por exemplo, a IA pode automatizar e aperfeiçoar o planejamento de projetos, garantindo que os requisitos do usuário sejam traduzidos com precisão em tarefas executáveis. Ela também pode ajudar na gestão de programas, otimizando a alocação de recursos e o gerenciamento de prazos.”
No final, diz Guarrera, “plataformas habilitadas por IA podem facilitar uma comunicação mais clara entre desenvolvedores, operações e partes interessadas do negócio, simplificando o entendimento e a implementação dos objetivos do projeto.”
E isso é um grande passo em direção ao estado de fluxo.
