Muitas pessoas – como, por exemplo, jornalistas – estão compreensivelmente preocupadas com o que a inteligência artificial generativa pode significar para o futuro da sua profissão. Não ajuda o fato de os prognósticos de especialistas sobre o assunto oferecerem um coquetel confuso de excitação de olhos arregalados, ceticismo incisivo e desespero distópico.
No entanto, alguns trabalhadores já vivem numa versão potencial do futuro da IA generativa: programadores de computador.
“Os desenvolvedores chegaram na era da IA”, diz Thomas Dohmke, CEO do GitHub. “A única questão é: com que rapidez você embarca? Ou você vai ficar preso ao passado, do lado errado da ‘polaridade da produtividade’?”
Em junho de 2021, o GitHub lançou uma versão prévia de um auxílio de programação chamado Copilot, que usa IA generativa para sugerir como completar grandes blocos de código assim que uma pessoa começa a digitar. O Copilot agora é uma ferramenta paga e um sucesso estrondoso. A proprietária do GitHub, a Microsoft, disse em seus últimos resultados trimestrais que existem agora 1,3 milhão de contas pagas do Copilot – um aumento de 30% em relação ao trimestre anterior – e observou que 50.000 empresas diferentes usam o software.
Dohmke diz que os dados de uso mais recentes do Copilot mostram que quase metade de todo o código produzido pelos usuários é gerado por IA. Ao mesmo tempo, ele afirma que há poucos sinais de que estes programas de IA possam operar sem supervisão humana. “Há um consenso claro da comunidade de desenvolvedores, depois de usar essas ferramentas, de que é necessário ser um copiloto de programadores pares”, diz Dohmke.
O poder do Copilot está em como ele abstrai a complexidade de um programador que tenta resolver um problema, diz Dohmke. Ele compara isso à maneira como as linguagens de programação modernas escondem detalhes complicados que as linguagens anteriores de nível inferior exigiam que os programadores discutissem. Dohmke acrescenta que os programadores mais jovens aceitam particularmente o Copilot e que ele parece especialmente útil para resolver problemas de codificação para iniciantes. (Isso faz sentido se você considerar que o Copilot aprendeu com resmas de código postados on-line, onde as soluções para problemas para iniciantes superam os exemplos de técnicas de codificação obscuras e rarefeitas.)
“Estamos vendo a evolução do desenvolvimento de software”, diz Dohmke.
Nada disso significa que a demanda por mão de obra dos desenvolvedores não será alterada pela IA. GitHub pesquisa em colaboração com o MIT mostra que o Copilot permitiu que programadores que enfrentavam tarefas relativamente simples concluíssem seu trabalho, em média, 55% mais rapidamente. Este aumento na produtividade sugere que as empresas poderiam realizar o mesmo trabalho com menos programadores, mas as empresas poderiam utilizar essas poupanças para gastar mais em mão-de-obra noutros projectos.
Mesmo para não programadores, estas descobertas – e a rápida adoção do Copilot – são potencialmente instrutivas. A Microsoft está desenvolvendo AI Copilots, como os chama, projetados para ajudar a escrever e-mails, criar planilhas ou analisar documentos para seu software Office. Ele até introduziu uma chave do copiloto aos PCs com Windows mais recentes, a primeira grande mudança nos botões do teclado em décadas. Concorrentes como o Google estão construindo ferramentas semelhantes. O sucesso do GitHub pode estar ajudando a impulsionar esse esforço para oferecer a todos um assistente de IA no local de trabalho.
“Há boas evidências empíricas e dados sobre o GitHub Copilot e as estatísticas de produtividade em torno dele”, disse o CEO da Microsoft, Satya Nadella. disse na teleconferência de resultados mais recente da empresa. Ele acrescentou que espera que ganhos semelhantes sejam sentidos entre os usuários de outros Copilots da Microsoft. A Microsoft criou um site onde podes tentar seu Copilot para Windows. Confesso que não está claro para mim o quão semelhantes as tarefas que você deseja realizar no Windows são com as que você realiza no GitHub Copilot, onde você usa código para atingir objetivos claros.
Existem outros efeitos colaterais potenciais de ferramentas como o GitHub Copilot além do deslocamento de empregos. Por exemplo, o aumento da dependência da automação pode levar a mais erros no código. Um estudo recente alegou ter encontrado evidências de tal tendência – embora Dohmke diga que relatou apenas um aumento geral de erros desde que o Copilot foi introduzido, e não uma evidência direta de que o auxiliar de IA estava causando um aumento nos erros. Embora isso seja verdade, parece justo temer que programadores menos experientes possam perder erros ao confiar na ajuda da IA, ou que a qualidade geral do código possa diminuir graças ao preenchimento automático.
Dada a popularidade do Copilot, não demorará muito para que tenhamos mais dados sobre essa questão. Aqueles de nós que trabalham em outros empregos poderão em breve descobrir se teremos os mesmos ganhos de produtividade que os programadores – e as convulsões corporativas que os acompanham.
