A Ascensão da Assistência à Código de IA Como o GitHub Copilot está Mudando o Jogo 🔥
De acordo com a Diretora de Produto do GitHub, Inbal Shani, não se trata apenas de escrever código rapidamente, mas sim de capacitar os desenvolvedores para utilizarem seu tempo de forma mais eficiente.
GitHub Copilot da Microsoft tem como objetivo maximizar a eficiência da IA na programação, focando em entregar resultados rápidos e valiosos.
O debate sobre se a inteligência artificial (IA) pode se igualar aos programadores humanos está esquentando. Enquanto alguns estudos têm constatado que o código gerado por IA fica aquém da qualidade humana, o ChatGPT da OpenAI tem mostrado promessa em escrever um bom código. No entanto, esse debate pode estar perdendo o quadro geral.
De acordo com Inbal Shani, a diretora de produto da GitHub, a verdadeira inovação reside na nova camada de abstração criada pela IA generativa. Em uma entrevista recente para o ENBLE, ela expressou que a linguagem natural, atualmente utilizada na conclusão de código, tem potencial para aplicações mais amplas da IA além de apenas completar código.
A GitHub introduziu sua própria ferramenta de auxílio de código de IA, o GitHub Copilot, em junho de 2021. Este tem sido um ano transformador para a IA na programação, com mais de um milhão de clientes pagantes e 37 mil organizações utilizando o Copilot. Um de seus maiores usuários, a Accenture, tem visto resultados notáveis, onde 88,5% do código escrito pelo Copilot é retido. Essa alta taxa de precisão tem levado a um aumento na produtividade e uma melhora de 15% na conclusão de solicitações de extração dentro do prazo.
Mas não se trata apenas de velocidade e precisão. O Copilot traz benefícios qualitativos para os desenvolvedores, dando-lhes mais tempo para se concentrar na arquitetura e outros aspectos essenciais do desenvolvimento de software. Em média, os desenvolvedores têm menos de duas horas por dia para escrever código, pois também precisam realizar tarefas como testes, reuniões e escrever solicitações de extração. Automatizando tarefas repetitivas e reduzindo a alternância de contexto entre ferramentas, o Copilot oferece aos desenvolvedores mais capacidade para investir em outras áreas.
No entanto, medir a produtividade e a felicidade do desenvolvedor nesse contexto pode ser desafiador. Uma melhor conclusão de código não garante necessariamente o sucesso, já que os desenvolvedores podem escrever código de baixa qualidade rapidamente. Shani destaca a importância de definir o tempo de valor e entender o impacto dessas ferramentas na vida dos desenvolvedores. Além disso, focar no número de linhas de código escritas como medida do valor de um desenvolvedor pode não refletir com precisão sua habilidade ou expertise.
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A nova camada de abstração de IA não apenas está mudando como os desenvolvedores escrevem código, mas também como eles colaboram e buscam informações. O Copilot simplifica esse processo ao centralizar os motores de busca e a assistência de código no ambiente de desenvolvimento integrado (IDE). O objetivo é minimizar a alternância de contexto e melhorar a felicidade do desenvolvedor.
A influência do GitHub Copilot vai além da conclusão de código. Ele está sendo usado em entrevistas de programação, integração de novos programadores e até ajuste fino dos modelos internos de IA generativa em empresas como a Advanced Micro Devices (AMD). Conforme o Copilot continua a evoluir, ele visa personalizar suas recomendações de acordo com o estilo de codificação de cada desenvolvedor, entregando resultados mais personalizados e precisos.
Em fevereiro, o GitHub planeja lançar uma versão empresarial do Copilot, permitindo que as organizações tenham sua própria implementação que esteja alinhada com seus requisitos únicos. Esta versão incluirá recursos como resumo de código, geração de comentários e capacidades de teste aprimoradas, aprimorando ainda mais o fluxo de trabalho de desenvolvimento desde a concepção à produção.
Enquanto há um debate em curso sobre o impacto final da assistência de código de IA no cronograma e gerenciamento de projetos, o potencial da IA em acelerar o tempo de desenvolvimento é inegável. No entanto, é importante abordar essa transformação com cautela e garantir um equilíbrio entre velocidade e qualidade do software.
Em conclusão, as ferramentas de assistência de código de IA, como o GitHub Copilot, estão mudando o jogo para os desenvolvedores. Automatizando tarefas repetitivas, reduzindo a alternância de contexto e fornecendo uma conclusão de código precisa, o Copilot libera o tempo dos desenvolvedores para se concentrarem em tarefas de maior importância. Enquanto o debate sobre IA versus programadores humanos continua, está claro que a IA veio para ficar e continuará a evoluir junto com os desenvolvedores, aprimorando o processo de desenvolvimento.
🤔 P&R: O que mais você precisa saber?
P: Como o GitHub Copilot aprimora a produtividade do desenvolvedor?
R: O GitHub Copilot automatiza tarefas de codificação repetitivas e melhora a conclusão de código, reduzindo o tempo que os desenvolvedores gastam com código padrão. Ao fazer isso, permite que os desenvolvedores se concentrem em aspectos mais críticos do desenvolvimento de software, como arquitetura e design. Isso, por sua vez, aumenta a produtividade e permite que os desenvolvedores escrevam um código mais significativo em menos tempo.
P: O GitHub Copilot pode substituir os desenvolvedores humanos?
R: Não, o GitHub Copilot não foi projetado para substituir os desenvolvedores humanos. É uma ferramenta alimentada por IA criada para ajudar os desenvolvedores e agilizar seus fluxos de trabalho. Embora o Copilot possa gerar sugestões de código e escrever trechos de código, ainda requer intervenção humana e revisão de código. Os desenvolvedores continuarão a desempenhar um papel crucial na tomada de decisões, resolução de problemas e manutenção da qualidade geral do desenvolvimento de software.
P: Como o Copilot lida com diferentes linguagens de programação?
R: O GitHub Copilot suporta uma ampla gama de linguagens de programação, incluindo populares como Python, JavaScript e C++. Ele aproveita a grande quantidade de repositórios de código publicamente disponíveis para gerar sugestões e completar relevantes. Embora possa ter uma cobertura mais extensa para algumas linguagens em comparação com outras, os modelos de IA subjacentes estão continuamente aprendendo e melhorando para oferecer um melhor suporte para diversas linguagens de programação e estruturas.
P: O Copilot é seguro e respeita a privacidade?
R: O GitHub leva a privacidade e a segurança a sério. O Copilot foi projetado para respeitar a privacidade do usuário e não fazer upload ou armazenar código de repositórios privados. Os dados usados para treinar o Copilot vêm de repositórios de código público, com identificadores pessoais e informações sensíveis removidas. No entanto, é essencial que os usuários revisem e higienizem trechos de código gerados pelo Copilot para garantir que estejam alinhados com as políticas de segurança e privacidade de sua organização.
P: As ferramentas de assistência de código AI reduzirão a demanda por desenvolvedores?
R: As ferramentas de assistência de código AI, como o Copilot, não têm a intenção de substituir os desenvolvedores; em vez disso, têm como objetivo complementar suas capacidades. Conforme a tecnologia avança, é provável que haja uma demanda crescente por desenvolvedores que possam aproveitar as ferramentas de AI de forma eficaz. A assistência de código AI pode agilizar determinadas tarefas de desenvolvimento, permitindo que os desenvolvedores se concentrem em desafios mais complexos e soluções inovadoras. É uma evolução que amplia as possibilidades do desenvolvimento de software, criando mais oportunidades para os desenvolvedores em vez de reduzir sua demanda.
🌟 O Futuro da Assistência de Código AI
Ferramentas de assistência de código AI, como o GitHub Copilot, são apenas o começo de uma jornada transformadora no desenvolvimento de software. Conforme essas ferramentas evoluem e modelos de AI personalizados se tornam comuns, podemos esperar melhorias adicionais em precisão, eficiência e integração com diversos fluxos de trabalho de desenvolvimento.
Ao centralizar várias capacidades de AI dentro dos ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs), os desenvolvedores terão uma experiência de desenvolvimento perfeita com uma troca mínima de contexto. À medida que mais empresas adotam a assistência de código AI, podemos antecipar avanços na gestão de projetos, programação e no ciclo de vida geral do desenvolvimento de software. No entanto, é crucial encontrar um equilíbrio entre aproveitar as ferramentas de AI e manter a criatividade e experiência dos desenvolvedores humanos.
O verdadeiro potencial da assistência de código AI está em amplificar as capacidades dos desenvolvedores e permitir que eles realizem mais em menos tempo. É uma era empolgante para o desenvolvimento de software, e como desenvolvedores, devemos abraçar essas ferramentas enquanto buscamos a melhoria contínua e a inovação.
📚 Referências
- New York Times wants OpenAI to pay for training data (TechCrunch)
- Found: A Comprehensive GPS Sports Watch for Fitness Tracking That’s Made by Garmin (ENBLE)
- Need a Last-Minute Gift? Give the Gift of Peace of Mind with 30% off Headspace Annual Subscriptions (ENBLE)
- Bing’s New Deep Search Uses GPT-4 to Get Thorough Search Results (ENBLE)
- Pinecone’s CEO is on a quest to give AI something like knowledge (ENBLE)
- OpenAI Releases ChatGPT Data Leak Patch: Issue Completely Fixed (ENBLE)
- Microsoft has over a million paying Github Copilot users: CEO Nadella (ENBLE)
- Sorry AI, humans still invent things, UK Supreme Court rules (ENBLE)
- AI Aims to Predict and Fix Developer Coding Errors before Disaster Strikes (ENBLE)
- Google says Bard is smarter than ChatGPT thanks to Gemini update (ENBLE)
- Bill Gates predicts a ‘massive technology boom’ from AI coming soon (ENBLE)
- AI is growing into its role as a development and testing assistant
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