Cinco razões pelas quais ainda vale a pena ser um desenvolvedor na era da codificação da IA

Escrevo software desde a Idade das Trevas – antes da Internet e a Web existiam. Naquela época, havia menos linguagens de programação e, se você não estivesse programando no BASIC, provavelmente tinha uma prateleira cheia de guias de usuário e manuais de referência bem tumultos. Você teve que escrever todo o seu próprio código, compartilhá -lo com amigos em discos de disquete ou comprá -lo de um catálogo. A programação era então principalmente com base na área de trabalho e no terminal. Não havia Web, GUI ou desenvolvimento móvel, e tudo foi feito em uma única plataforma de PC (DOS) ou em hardware proprietário com seu próprio sistema operacional. Então, em meados do final dos anos 90, a Web apareceu, desencadeando uma explosão da era cambriana de linguagens de programação, plataformas e arquiteturas de software que transformaram a vida dos desenvolvedores em todos os lugares. De repente, você pode encontrar código on -line com os mecanismos de pesquisa, solicitar conselhos sobre sites como o Exchange de especialistas e o excesso de empilhamento, e agora você pode até pedir à IA para gerar código. Se quase alguém pode produzir software hoje, ainda vale a pena ser um desenvolvedor? Aqui estão cinco razões pelas quais eu acho que sim. A programação é apenas parte do código de escrita, há mais para criar software do que escrever código. Você precisa saber o que construir, não apenas como construí -lo. Você entende a arquitetura do aplicativo? Como usar o controle da versão? Você deve armazenar dados em um banco de dados ou arquivos JSON? Por que uma linguagem de programação pode ser melhor para uma tarefa específica do que outra? A IA pode ajudar, mas apenas a experiência pode guiá -lo para a melhor escolha. A manutenção do software precisa de um desenvolvedor ao longo do tempo, o código evolui à medida que os clientes relatam bugs ou solicitam aprimoramentos. No trabalho, faço parte de uma equipe que suporta um aplicativo de 1,4 milhão de linhas escritas em Delphi e C#/WPF. Duvido que qualquer IA possa lidar com algo tão grande sem custos astronômicos para os tokens necessários para processá -lo. Outras equipes da empresa têm aplicativos igualmente grandes. Os geradores anteriores de programas tiveram o mesmo problema – o código funcionou bem para a tarefa inicial, mas fazer alterações foi um pesadelo. A programação pode ser muito gratificante como jogador de poker recreativo, recentemente escrevi um simulador de poker em Rust que joga um milhão de jogos contra dois a oito jogadores de computadores em apenas 1,5 segundos, calculando a probabilidade de ganhar por uma mão inicial específica. O programa simula um baralho de cartas, desenha para cada jogador e avalia a melhor mão de sete cartas. Otimizando -o para nanossegundos preciosos fazia parte da diversão – a versão atual pode avaliar a melhor mão em 125 nanossegundos, embora eu tenha certeza de que posso torná -la mais rápida. A programação geralmente requer conhecimento de domínio, se você trabalha em um campo especializado, como finanças, você terá conhecimento de domínio-como futuros e opções de preços-que o ajuda a entender e validar o código gerado pela IA. Se eu lhe mostrasse uma função de Black-Scholes, você saberia para que é ou como usá-lo? (É para opções de preços.) A IA não pode depurar bem – mas você pode por enquanto, os humanos ainda são os melhores em depuração. É como resolver um quebra -cabeça como detetive – lendo logs, definir pontos de interrupção, passar pelo código ou revisar alterações recentes. A depuração é uma arte escura e, com o tempo, você desenvolve uma sensação para a melhor abordagem. O software está cheio de bugs. A métrica consagrada pelo tempo é um bug por mil linhas de código. Mesmo que o código gerado pela IA fosse 100 vezes menos buggy, esse aplicativo de 1,4 milhão de linhas ainda teria alguns bugs. Quem vai consertá -los? AI também pode bagunçar espetacularmente. Uma vez, pedi a uma IA que fizesse uma grande mudança, e ela deixou meu código com mais de uma dúzia de erros de compilação, excluí várias funções importantes e quebrei uma versão em funcionamento que não havia apoiado. A conclusão da IA pode tornar a programação mais produtiva e descobri que cerca de 90% do código gerado pela IA funciona corretamente. Mas esses outros 10% ainda precisam ser fixados – geralmente porque a IA usa funções depreciada ou não foi atualizada para alterações no idioma. Um não desenvolvedor pode montar o código de trabalho com a IA, mas inevitavelmente atingirá luminosas. Quando o código gerado pela IA falha ou precisa de alterações, alguém ainda precisa saber como corrigi-lo.

Fonte