O trabalho de codificação de IA está mudando rapidamente e as vantagens não estão chegando de maneira uniforme.
Um estudo publicado em Ciência sugere que a codificação assistida por IA agora está integrada na criação diária de software program no GitHub. Os autores acompanharam o desenvolvimento do Python ao longo do tempo e usaram um detector específico para sinalizar o código que provavelmente veio de assistentes generativos, como ChatGPT ou GitHub Copilot.
Para desenvolvedores em início de carreira, o sinal é confuso. Os programadores mais novos confiam mais nessas ferramentas, mas os ganhos de desempenho mais claros aparecem entre os veteranos. Em outras palavras, a IA tende a recompensar as pessoas que já sabem como dirigi-la.
Como o estudo rastreou o código de IA
Em vez de depender de pesquisas, a análise se concentrou nas funções do Python postadas no GitHub e acompanhou como os desenvolvedores individuais mudaram ao longo do tempo. O método centrou-se em um modelo treinado projetado para identificar padrões associados ao código gerado por IA.
Isso permitiu que os pesquisadores comparassem a adoção entre países e níveis de experiência e, em seguida, conectassem o uso a resultados como atividade de commit e a variedade de bibliotecas usadas pelos desenvolvedores. Ele observa o que aparece em repositórios reais, não o que as pessoas dizem que fazem.
Por que a experiência muda a recompensa
Aqui está a parte difícil. As ferramentas de codificação generativa não se comportam como um impulso common. Os desenvolvedores menos experientes parecem usá-los com mais frequência, mas os ganhos mensuráveis concentram-se entre os desenvolvedores seniores, incluindo maior produção e uso mais amplo da biblioteca.
Uma explicação provável é o julgamento. Desenvolvedores experientes tendem a fazer perguntas mais precisas, detectar erros mais rapidamente e saber quando ignorar uma resposta que parece plausível. Nesse contexto, o trabalho de codificação de IA amplifica a tomada de decisões forte, não apenas a velocidade.
O que você deve fazer a seguir
Se você está no início de carreira, trate um copiloto como uma calculadora, não como um atalho. Use-o para redigir padrões, explorar bibliotecas desconhecidas e criar testes e, em seguida, explicar cada linha que você mantém. Faça isso de forma consistente e você aprenderá mais rápido do que apenas solicitar. Confira as melhores ferramentas de IA para codificação.
Se você está procurando emprego, crie provas de que pode avaliar o código, não apenas gerá-lo. READMEs claros, commits disciplinados e revisões de código cuidadosas serão mais importantes à medida que a codificação assistida por IA se tornar regular. Fique atento a entrevistas que enfatizem a depuração e a verificação em vez da sintaxe memorizada.
