A maioria dos engenheiros usa IA. Poucos fazem engenharia com ela.
A maioria dos engenheiros de software já usa IA.
Eles a utilizam para depuração, escrita de testes ou geração de consultas SQL. Usar IA é fácil. Fazer engenharia com IA é muito mais difícil.
Notei um problema ao usar IA em tarefas reais de repositórios. Uma alteração errada não resulta apenas em um output ruim. Ela quebra sua estrutura, seus testes e sua manutenibilidade futura.
A parte de geração de código é fácil. Um prompt genérico produz código rapidamente. À primeira vista, parece limpo.
Os resultados úteis só surgem quando você faz o trabalho tedioso primeiro. Você deve:
- Definir o requisito.
- Limitar o escopo.
- Explicar as restrições.
- Decidir como verificar a alteração.
A habilidade não é o prompting. A habilidade é moldar o trabalho.
A IA aumenta a velocidade de entrega. Ela não aumenta a qualidade da verificação. Se o código se torna mais rápido de gerar, requisitos pouco claros tornam-se mais caros. Revisões fracas tornam-se mais perigosas.
A IA amplifica o seu loop de engenharia existente.
Se o requisito não estiver claro, a IA ainda produzirá algo. Se a arquitetura estiver bagunçada, a IA copiará a bagunça. Se você não conseguir revisar o output, a velocidade se torna um risco.
A questão não é se a IA substituirá os engenheiros. A questão é: quais partes da engenharia se tornam mais importantes quando o código é barato?
Minha resposta: pensar com clareza antes da implementação.
A IA torna os velhos conselhos ainda mais importantes:
- Pense duas vezes, codifique uma.
- Defina o problema antes de pedir para a IA construir.
- Avalie os tradeoffs antes de aceitar uma resposta.
- Verifique o comportamento antes de fazer o merge.
A engenharia está mudando de escrever código para moldar a alteração correta.
Trate a IA como um colaborador que precisa de estrutura. Um bom loop é assim: Requisito → Lacunas → Plano → Pequena alteração → Revisão → Verificações → Notas.
Engenharia real não é sobre produzir código. É sobre produzir alterações confiáveis.
A vantagem não está em gerar o máximo de código. A vantagem está em saber o que construir e como isso se encaixa no seu sistema.
Os engenheiros que vencerão não serão os que escrevem prompts mais rápido. Serão aqueles que projetam melhores fluxos de trabalho em torno da ferramenta.
Fonte: https://dev.to/jeelvankhede/most-engineers-use-ai-few-engineer-with-it-3pd
Comunidade de aprendizado opcional: https://t.me/GyaanSetuAi