Dev Nag está na vanguarda das ferramentas de codificação de IA há vários anos e é o CEO da QueryPal, uma empresa de software focada na geração de tickets com tecnologia de IA. Ele descreve o processo de refatoração e manutenção do código gerado por IA como surpreendentemente desafiador. “O código muitas vezes carece de consistência no estilo e nas convenções de nomenclatura, o que pode fazer com que a base de código pareça desarticulada”, diz ele. “Passei muitas horas limpando e padronizando o código gerado pela IA para se adequar às convenções de um projeto.”
Dhaval Gajjar, CEO da empresa de consultoria e serviços de TI Pranshtech Solutions, CTO da empresa de desenvolvimento SaaS Textdrip e um desenvolvedor de software experiente, concorda. “O código baseado em IA normalmente é sintaticamente correto, mas muitas vezes carece da clareza ou do polimento que vem da compreensão das práticas recomendadas por um desenvolvedor humano”, diz ele. “Os desenvolvedores geralmente precisam limpar nomes de variáveis, simplificar a lógica ou reestruturar o código para melhor legibilidade.”
Para Travis Rehl, CTO da Innovative Solutions, que migra, moderniza e constrói sistemas de última geração na nuvem, a estranheza de trabalhar com código escrito por IA para refatorá-lo ou mantê-lo pode ser mais profunda. “Quando a IA emprega padrões ou bibliotecas desconhecidas, pode ser um desafio refatorar sem uma compreensão profunda dessas escolhas”, diz ele. “Há também o risco de quebrar dependências complexas que a IA possa ter criado. É definitivamente uma experiência diferente. Muitas vezes você trabalha com código que parece familiar e estranho ao mesmo tempo. A IA pode usar abordagens que parecem não convencionais para os desenvolvedores humanos, levando à pergunta ‘Por que fez isso dessa maneira?’ momentos.”
