CIOs avaliam o risco e a recompensa da IA generativa para engenheiros de software
Executivos de TI ponderam os riscos e benefícios da IA generativa para profissionais de engenharia de software
Há uma tremenda empolgação sobre o impacto potencial das ferramentas de inteligência artificial generativa na programação de software e na engenharia.
Alguns especialistas acreditam que essas ferramentas aumentam a produtividade ao reduzir as tarefas repetitivas que retardam os profissionais de TI.
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Outros especialistas acreditam que o rápido avanço da IA generativa poderia significar o fim da programação de software e da engenharia como a conhecemos.
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A Interseção da IA Generativa com a Engenharia
O surgimento da IA generativa pode aproveitar um enorme potencial para o campo da engenharia. Mas também pode trazer desafios, à medida que empresas e engenheiros descobrem o impacto da IA em seus papéis, estratégias de negócios, dados, soluções e desenvolvimento de produtos. Como será o futuro da incorporação da IA generativa no mundo dos softwares? ENBLE decodifica sob todos os ângulos.
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Então, qual é a verdade?
Jarrod Phipps, CIO da especialista automotiva Holman, diz que é crucial ter uma perspectiva adequada.
Sim, as ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT da OpenAI e o GitHub Copilot, têm o potencial de transformar as atividades de trabalho de desenvolvedores e engenheiros.
No entanto, essa transformação não acontecerá da noite para o dia. Além disso, essas ferramentas de IA não funcionarão isoladamente, mas sim oferecerão benefícios como complemento aos profissionais de TI humanos.
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“Eu chamo isso de exoesqueleto”, diz Phipps, que fala com a ENBLE sobre o impacto potencial da IA generativa. “Ele te deixa mais forte, mais rápido, mais ágil. O modo como a IA pode envolver todas as partes do nosso negócio é um exoesqueleto que melhora a performance das pessoas. A IA generativa não é necessariamente uma ameaça direta, é um elogio. E queremos envolver nossos desenvolvedores com um exoesqueleto para torná-los mais eficientes na escrita de código.”
Embora alguns produtos generativos já possam escrever código, Phipps não está focado na capacidade dessas ferramentas de fornecer uma abordagem abrangente para o desenvolvimento de software.
“Estou interessado em como essas ferramentas podem ajudar a orientar o processo de desenvolvimento, para que o desenvolvedor ainda esteja no controle total e tenha algum nível de responsabilidade criativa”, diz ele.
Phipps diz que a ideia de um assistente pessoal para desenvolvedores de software é uma “aposta segura” para a maioria das empresas.
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No outro extremo, ele diz que a ideia de deixar a IA escrever código sozinha é simplesmente inviável: “Não tenho certeza se a IA generativa vai escrever todo o nosso código. Na verdade, não vejo um momento em que isso aconteceria.”
Mukul Agrawal, diretor de tecnologia da Vistaprint, tem uma visão semelhante: “Nunca pense em IA substituindo pessoas. Algumas tarefas podem ser substituídas, mas não as pessoas.”
Agrawal explicou à ENBLE como ele – assim como qualquer outro profissional de TI neste momento – está tentando entender o que a IA significa para desenvolvedores e engenheiros.
“Eu acredito que a IA terá seu próprio espaço, e algumas tarefas mundanas desaparecerão”, ele diz. “E então nossas equipes terão a oportunidade de se concentrar em trabalhos de maior valor.”
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Agrawal diz que organizações grandes focadas em tecnologia, como a Vistaprint, eventualmente se beneficiarão do desenvolvimento e da engenharia de software habilitados pela IA – mas ainda não, e a explicação se resume a motivos-chave: custos e riscos.
Em termos de custos, ele diz que as empresas precisarão ver um retorno do investimento: “Você realmente tem que pensar no valor de longo prazo de qualquer investimento nesse espaço.”
Quando se trata de riscos, Agrawal diz que a Vistaprint precisa ter cuidado com a privacidade dos dados.
“Dado que nosso negócio tem muita ‘salsa secreta’, nos preocupamos com isso, porque qualquer coisa que seja enviada para o ChatGPT está sendo alimentada em um sistema público”, ele diz. “Você não pode usar essas ferramentas para sua ‘salsa secreta’.”
Avivah Litan, Vice-Presidente Analista Distinta da Gartner, também reconhece que embora a IA generativa possa levar a aumentos na produtividade de geração de código, existem também desafios significativos que precisam ser superados antes que as ferramentas possam ser usadas em um contexto empresarial.
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“Você tem três principais riscos”, ela diz. “Primeiro, seu código está cheio de bugs, segundo, seu código está cheio de vulnerabilidades e erros de segurança, e terceiro, você está infringindo o código licenciado de alguém.”
Litan disse à ENBLE em uma entrevista que agora é a hora de os gerentes sêniores começarem a conversar com seu pessoal sobre como a IA generativa pode ser explorada com segurança no longo prazo.
“As empresas precisam dedicar tempo para educar seu pessoal, incluindo seus desenvolvedores, sobre as oportunidades e os riscos”, ela diz.
Embora a maioria dos CIOs esteja escolhendo manter as ferramentas de IA generativa longe dos ambientes de produção, pode não demorar muito para que profissionais de TI comecem a usar a IA generativa para elementos dispersos do processo de desenvolvimento e engenharia de software.
“A mensagem principal que tenho é atualizar sua equipe e investir recursos em treinamento, e então aproveitar isso”, ela diz. “É incrível o que você pode fazer com a geração de código agora. Eu poderia construir um aplicativo inteiro sem saber JavaScript ou como programar. Mas você deve ser educado em todos os aspectos positivos e negativos – e isso não acontece da noite para o dia.”
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Essa é uma opinião que ressoa com Omer Grossman, CIO Global da CyberArk. Em uma entrevista com o ENBLE, ele sugere que agora é a hora de começar a explorar a IA generativa.
“Os líderes devem tomar decisões”, ele diz. “E estou enfatizando esse ponto porque se você não toma nenhuma decisão porque tem medo de riscos, você corre o risco de perder oportunidades.”
Para líderes empresariais que estão pensando em como usar a IA generativa em áreas como desenvolvimento e engenharia de software, Grossman sugere uma série de medidas. “A primeira coisa é garantir que você construa limites responsáveis que promovam a inovação, enquanto a mantém segura”, ele diz.
Na CyberArk, Grossman implementou um framework e diretrizes que são ajustados à medida que surgem novos desafios e oportunidades em IA.
“Decidi que promoveremos a inovação, não importa o que aconteça, mas faremos isso de maneira responsável”, ele diz. Um dos principais elementos de apoio para essa abordagem é uma equipe multidisciplinar que se reúne a cada duas semanas para discutir novos desenvolvimentos e possíveis implicações.
“Você precisa garantir que essa equipe não seja composta apenas por técnicos, mas também por profissionais legais, porque há alguns riscos novos que você precisa regular”, diz Grossman. “Ter uma reunião quinzenal garante que você não tenha um backlog grande e que seja responsivo às solicitações de IA conforme elas evoluem.”
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Grossman afirma que os fornecedores de IA generativa continuarão lançando novos serviços e recursos — e os líderes empresariais devem desenvolver uma estratégia que dê aos profissionais em áreas-chave, como desenvolvimento de software e engenharia, a oportunidade de explorar as ferramentas com segurança.
“Toda vez que a OpenAI ou a Microsoft lançam seu próximo produto, recebemos muitos pedidos — todo mundo quer experimentar”, diz ele. “Você deve ser responsável pela educação dos funcionários. Como executivo, você deve ser mais ágil em sua maneira de pensar e menos preso ao passado. E a IA generativa é um ótimo exemplo de como essa abordagem pode trazer benefícios.”
