Ep. 220 - Desenvolvimento de software em risco? As implicações da IA no mercado

O tema do episódio é polêmico. A isca da chamada do post é que desenvolvedores não codificarão mais em dois anos, segundo o CEO da Amazon Web Services. A matéria saiu na Startse e em outros veículos, e o ponto de partida é uma gravação vazada de uma reunião interna da AWS, publicada pelo Business Insider, em que o CEO afirma que programadores podem não existir mais em dois anos. A pergunta central é: é real isso? Quem coda deve se preocupar? O quanto de fumaça tem e o quanto tem de fogo?

A primeira leitura é sistêmica. Não é uma teoria da conspiração, mas é basicamente uma peça de marketing. Vazou uma gravação de uma mega liderança dentro de uma empresa que vende ferramentas de inteligência artificial, de treinamento de inteligência artificial, dizendo que no futuro não teremos mais desenvolvedores. É importante entender quem diz que vão acabar os devs. Quem são as pessoas que mais vendem essa ideia de que programadores vão ser substituídos? Há um mega interesse por trás disso, e é um interesse especulativo. Na corrida do ouro da inteligência artificial, quem ganha dinheiro é quem vende pá. Quem está falando que os devs vão acabar são vendedores de pá. Você vai ouvir o CEO da Nvidia, o Satya Nadella, o CEO da AWS, o Mark Zuckerberg, o Sam Altman da OpenAI, todos tentando hypar completamente as ferramentas que estão dentro de um mega desafio, um buraco sem fundo de dinheiro, sem necessariamente um retorno evidente.

Do ponto de vista de negócio, a demanda é infinita, ela nunca acaba. A pressão por eficiência não precisa ser necessariamente de redução de custo, pode ser de aumento de capacidade produtiva com o mesmo custo. Mas se existe pressão de redução de custo, a galera não joga pra perder. Para estar nesse mercado, você precisa entender como as forças desse mercado estão atuando. A crença que se vende é que a tech está muito cara, que não dá pra continuar gastando em tech. Mas a sensação é que, daqui a uns dez anos, a forma que o desenvolvedor trabalha vai ter mudado o suficiente, da mesma forma que antes se fazia cálculo com ábaco e hoje se faz com calculadora. As ferramentas mudam, e o que se considera uma produtividade aceitável muda também.

Sobre low-code e no-code, a premissa é a mesma da IA: você tem uma interface entre um ser humano que não sabe codar e o código. Não se viu o mesmo rebuliço quando surgiu o low-code e no-code. A IA trouxe muito mais hype. Dev é um bicho caro para uma pessoa de negócio, e qualquer movimento econômico que bote medo nessas pessoas e faça pressão para baixar salário é positivo para quem especula. Existe também o ponto do letramento lógico: se as pessoas tivessem letramento lógico a ponto de conseguirem dialogar de forma eficaz com uma IA, naturalmente não se teria tanto problema de negócio na hora de criar aplicações. Muito do desperdício hoje é problema de comunicação lógica. A galera de negócio não sabe pedir, nunca soube pedir.

Na prática, ferramentas de low-code como OutSystems e GeneXus são feitas para viabilizar e acelerar a geração de código seguindo arquiteturas extremamente bem definidas. Não são tecnologias para gerar qualquer tipo de solução sem iteração direta de desenvolvimento. Cada ferramenta tem um nível de low-code, e eventualmente se vai ter que desenvolver integrações e partes. A maneira como se desenvolve muda para cada ferramenta. Quando se fala de Copilot e ferramentas generativas, é um passo além: a intenção é ter um assistente ajudando a resolver problemas através de geração de código. As ferramentas têm objetivos bem diferentes, mas o que dita se ela está atrás de substituir os devs ou não não é uma intenção técnica, é uma intenção de negócio. O Devon, por exemplo, tem a intenção clara de que se você tem um time de três pessoas, bota o Devon e vai ter quatro. A intenção do GitHub Copilot é maximizar a capacidade dos desenvolvedores, de resolver problemas e de melhorar throughput de código. A própria Microsoft posiciona suas ferramentas sobre maximizar a capacidade humana através de inteligência artificial. Mas por trás disso existe uma força de eficiência: se se tem 100 devs hoje, talvez se precise de 20 ou 80, mas não mais de 100.

A maneira como se engaja com o código mudou completamente. Nos anos 2000, programando em Pascal, HTML e JavaScript puro, era uma coisa. Hoje, a maior parte do trabalho em desenvolvimento de software é configuração de plataforma, integração de ferramenta, e eventualmente uma parte de desenvolvimento real, de escrita de algoritmo, de preocupação com performance. Construiu-se uma série de mecanismos para ampliar as abstrações de desenvolvimento. Ferramentas de code assistance são interessantes no início de ideação e prototipação, mas há evidência de que o uso de médio prazo amplia a complexidade da base de código e torna a manutenção mais difícil. Se se usa para tudo, de maneira geral se está ampliando a complexidade do código, o que vai exigir mais pessoas para dar manutenção. Mas as ferramentas vão melhorar. Há uso incrível, como a geração de ideias para migração de código legado, como o artigo do Martin Fowler sobre IA generativa como ferramenta de ideação para migração. O ponto é que, no momento em que se passa a confiar cegamente nesse tipo de ferramenta, a tendência é quebrar a cara no futuro. Por isso o conhecimento de desenvolvimento de software é tão importante.

O modelo de educação atual foi desenhado para criar operários de fábrica, capazes de seguir um manual, ler um manual e seguir ordens. A ideia de resolução de problemas complexos é extirpada ao longo da jornada de aprendizagem. O que se precisa fazer, principalmente com a galera jovem, é desconstruir de volta, retornar essas pessoas a um racional onde elas têm curiosidade, onde olham e perguntam como é que isso funciona, por que é assim. O único ponto em que a declaração do CEO da AWS tem mérito é que cada vez mais se vai prosperar dentro do letramento lógico. Se a pessoa não aprende constantemente, como vai lidar com o fato de que daqui a dez anos a forma de desenvolver vai ser completamente diferente?

O termo que sintetiza bem o ponto-chave é assistente de código. Assistente não é a pessoa. Quem decidiu levar a decisão para o assistente foi a pessoa que não é assistente. E a segunda parte é código: o trabalho do desenvolvedor é entregar código? Se é isso, se é cobrado por entregar código, o assistente vai entregar mais rápido, muito mais eficientemente. Mas 80 dos problemas de projetos de software não são de software. Eles são de comunicação, alinhamento, relacionamento, priorização. O trabalho de construção de produto, de lançamento de funcionalidades, não é um trabalho meramente técnico. Seres humanos são infinitamente melhores a manter contextos complexos dentro das organizações e a se organizar em grupos para resolver problemas. Inteligência artificial não faz isso, code assistant não faz isso, gerador de código não faz isso. Se o trabalho tem o mínimo de complexidade que exige alinhamento, conversa e relacionamento para resolver um problema, a pessoa está relativamente mais tranquila. Talvez precise incorporar novas ferramentas que tragam maior produtividade, mas não está em risco de substituição total.

Quando se fala de desenvolvimento de software, de engenharia de software, de arquitetura de software, o trabalho de concepção, relacionamento e comunicação é o mais importante. Quem está trazendo a mensagem de substituição total de desenvolvedores normalmente tem algum interesse que não está sendo declarado totalmente. Mas não é a mesma coisa para outros tipos de trabalho meramente scriptados, extremamente repetitivos, que demandam somente conhecimento discreto. Trabalho de advocacia, diagnóstico médico, caçar documentos e encontrar inter-relação entre documentos, esses vão ser muito mais impactados por inteligência artificial do que desenvolvimento de software.

Desenvolvimento de software não é de exatas. Desenvolvimento de software é de humanas. Ele toca em exatas em alguns momentos, mas o core dele é de humanas. Existe uma linguagem, um racional por trás, um storytelling do código. Se fossem exatas, qualquer um dev programaria e outro dev olharia e entenderia perfeitamente o que o primeiro fez. Em uma conferência na Itália, na XPconf, pesquisadores colocaram agentes de inteligência artificial com perfis de stakeholder, usuário final e product owner para debaterem e priorizarem histórias de usuário. Saíram com uma lista priorizada, mas o próximo passo é validar: o que aconteceu na vida real, o que saiu de priorização faz sentido para quem está no mundo real. A pesquisa significativa está indo na contramão da automação total: é assistente de código, é assistente para gerar coisas, e a humanidade que toma a decisão.

No final da reportagem, o penúltimo parágrafo diz que, depois do vazamento, o CEO da AWS disse que aquilo não era uma previsão sobre o fim dos programadores, mas um alerta para que esses profissionais possam ir além do que fazem hoje. No título está: desenvolvedores não codificarão mais em dois anos. Poeticamente, a reportagem está certa porque está tudo no masculino. Espera-se que desenvolvedores não sejam tão necessários para dar espaço para desenvolvedoras, que vão ser cada vez mais necessárias, e ao mesmo tempo atendam esse alerta para ir além do que fazem hoje.

A provocação final é a frase do Marty Cagan: o desenvolvedor não é uma pessoa que coda, o desenvolvedor é uma pessoa que transforma problemas complexos em soluções simples. Se se está usando os desenvolvedores para codar, se está desperdiçando mais de 50% da capacidade produtiva dessas pessoas. A skill para a próxima década é o pensamento crítico: unir o conhecimento com aquilo que se está vendo para tomar decisões mais acertadas, inclusive para descobrir quando se está sendo enganado. Toda vez que se ouve uma série de propagandas maquiadas como se fossem previsões, como se fossem fatos e futuros, quando na verdade se está no meio de um grande tiroteio de especulação financeira. É importante conhecer o que está acontecendo no mercado, ter conhecimento técnico, mas principalmente ter senso crítico para entender quando se está sendo enganado e quando as coisas parecem boas demais para ser verdade.