“Os assistentes de codificação da IA realmente brilham quando aumentam os desenvolvedores, assumindo tarefas de rotina e repetitivas, como gerar código de caldeira ou sugerir trechos de código, funções ou até classes inteiras”, diz Wang. “Eles aceleram prototipagem rápida, design exploratório e codificação experimental, transformando idéias iniciais em código tangível muito mais rápido.”
Depois, existem todas as tarefas práticas que a IA pode alcançar para os desenvolvedores fora do código real. Spencer Kimball, CEO da Cockroach Labs, descreve como seus engenheiros costumam usar a IA para andaimes de design, fixação de testes, dados de observabilidade e blogs. 70% das vezes, isso não é de codificação direta, mas está devolvendo mais tempo aos desenvolvedores para programar, diz ele.
Onde os assistentes de codificação de IA ficam aquém
Em outras situações, você pode lutar para fazer a IA funcionar. As ferramentas generativas da IA podem vacilar quando as metas de engenharia vão além de uma função pontual, não são bem especificadas, envolvem refatoração em larga escala ou abrangem projetos totalmente novos com requisitos complexos.
