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Uma verificação da realidade da engenharia de IA: lições das trincheiras de uma startup em estágio inicial

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(Imagem BigStock)

Como a maioria dos líderes de tecnologia, passei o último ano nadando no hype: A IA substituirá os desenvolvedores. Qualquer pessoa pode construir um aplicativo com IA. O envio dos produtos deve levar semanas, não meses.

A pressão para usar IA para enviar produtos e recursos rapidamente é actual. Já perdi a conta de quantas vezes me perguntaram algo do tipo: “Você não pode simplesmente construir isso com IA?” Mas a realidade no terreno é muito diferente.

A IA não está substituindo engenheiros. Está substituindo a engenharia lenta.

No Responderconstruímos nosso produto com uma pequena equipe de engenheiros full-stack excepcionais usando IA como copiloto. Transformou a forma como planejamos, projetamos, arquitetamos e construímos, mas é tudo muito mais matizado do que a narrativa sugere.

Em que a IA é ótima hoje

Isso pode transformar alguns cronogramas inaceitáveis ​​em um lançamento no mesmo dia. Um de nossos engenheiros estimou que uma mudança em nosso orquestrador de IA de voz levaria três dias. Verifiquei a sanidade da ideia com o ChatGPT, fiz com que ele gerasse um immediate do Cursor e o Cursor implementou a alteração corretamente na primeira tentativa. Enviamos tudo em uma hora: definido, codificado, revisado, testado e implantado.

Acertar na primeira tentativa é raro, mas esse tipo de velocidade agora é muitas vezes possível.

É melhor que os humanos na depuração difícil e em todo o repositório. Tivemos um bug complicado relatado por um usuário que um de nossos desenvolvedores passou dois dias procurando. Com um immediate mal escrito, o Cursor encontrou o culpado em minutos e gerou a correção. Colocamos um scorching repair para produção em menos de 30 minutos.

As decisões de arquitetura são mais rápidas e melhores. O que costumava levar meses e reuniões intermináveis ​​em ambientes empresariais agora leva algumas horas de concentração. Colocaremos divagações sobre requisitos de negócios em um LLM, pediremos que ele teste a resistência das ideias, co-escreveremos a documentação e iteraremos através de opções de arquitetura com prós, contras e pontos de falha. Ele traz à tona cenários e ideias instantaneamente nos quais não pensamos e produz artefatos limpos para a equipe.

O julgamento e a maioria das ideias ainda são nossos, mas a velocidade e a integridade do pensamento estão num nível completamente diferente.

UI e documentação boas o suficiente são gratuitas. Quando você não precisa de um prêmio de design, a IA pode gerar rapidamente uma interface de uso boa e limpa. O mesmo acontece com a documentação: anotações incoerentes, documentação refinada.

A velocidade do protótipo agora é uma mercadoria. Nos primeiros dias, a IA permite que você chegue a “algo que funciona” com uma rapidez surpreendente. A tecnologia raramente é mais o fosso competitivo; ela tem coisas como distribuição, clientes e excelência operacional.

Onde a IA ainda falha

Ele dá respostas erradas com segurança. Passamos um dia inteiro tentando fazer com que ChatGPT e Gemini resolvessem necessidades complexas de redirecionamento do AWS Amplify. Ambos insistiram que tinham a solução. Ambos estavam absolutamente errados. Ler os documentos e resolver “à moda antiga” levou duas horas e revelou que as abordagens dos LLMs nem eram possíveis.

Dois engenheiros desperdiçados, um dia perdido.

Você ainda precisa avisar com cuidado e revisar tudo. A IA é espetacular na introdução de regressões sutis se você não for explícito sobre restrições e testes. Ele também reescreverá um código perfeitamente correto se você disser que algo está quebrado (e você está errado).

Acelera o bom julgamento da engenharia. Também acelera a má direção.

Infraestrutura, segurança e escalabilidade exigem conhecimento actual. Os modelos podem falar sobre arquitetura e infraestrutura, mas os assistentes de codificação ainda lutam para produzir infraestrutura como código segura e escalável. Eles nem sempre veem consequências posteriores, como picos de custos ou riscos de exposição, sem um alerta experiente.

Os especialistas ainda determinam a melhor solução robusta.

A velocidade muda os gargalos. A engenharia avança mais rápido com a IA, portanto, o produto, a UI/UX, a arquitetura, o controle de qualidade e o lançamento também devem avançar mais rápido.

Uma vitória bônus sem IA nos ajuda aqui: vídeos Loom para criação instantânea de tickets (em oposição à laboriosa documentação de requisitos) resultam em transferências mais rápidas, menos mal-entendidos, resultados mais precisos e melhor velocidade assíncrona.

Então, o que isso significa para as startups?

  • IA permite que grandes engenheiros se tornem sobre-humanos: equipes pequenas agora podem enviar remessas em velocidades que antes exigiam departamentos inteiros.
  • A barreira para engenheiros sobe, não desce: Menos gente, mas devem ser excelentes.
  • A tecnologia por si só não é mais um fosso confiável: Todo mundo tem IA. Sua defesa envolve coisas como distribuição, rede, marca, excelência operacional.
  • IA não vai 10x tudo: Algumas peças voarão. Outros ainda dependem de tempo, pessoas e julgamento.
  • Os líderes devem trabalhar com IA e estratégia técnica: Sem isso, a IA apenas introduz novos gargalos e problemas.

A verificação da realidade

A IA não está substituindo engenheiros. Ele está substituindo ciclos lentos de suggestions, trabalho tedioso e barreiras à execução.

Não vivemos em um mundo onde a IA escreve, implanta e dimensiona todo o seu produto (ainda). Mas nós são vivendo em um mundo onde uma equipe de três pessoas pode competir com uma equipe de 30 pessoas – se souberem manejar bem a IA.

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