Agentes de IA são ótimos companheiros, mas não os deixe programar sozinhos – entenda o porquê.

Agentic AI pode proporcionar benefícios significativos em termos de produtividade, mas ainda enfrenta desafios quando se trata das tarefas complexas do dia a dia e do desenvolvimento tecnológico. No entanto, líderes do setor e defensores da tecnologia veem grande potencial na utilização de agentes em diversas áreas cruciais de seus negócios. Ao final do ano passado, pesquisadores da Universidade Carnegie-Mellon divulgaram informações sobre o desempenho de uma empresa fictícia que operava inteiramente com agentes de IA. O experimento, que ainda está em andamento, revelou que a performance da empresa, chamada TheAgentCompany, foi insatisfatória, sugerindo que os agentes não estão prontos para operar de forma totalmente autônoma no cotidiano.

Os agentes, que usam tanto modelos de linguagem baseados em APIs fechadas quanto modelos de "pesos abertos", conseguiram completar, no máximo, 30% de suas tarefas de forma autônoma, mas isso é tudo. "Isso projeta uma imagem sutil sobre a automação de tarefas com agentes de LM – uma boa parte das tarefas mais simples pode ser resolvida autonomamente, mas tarefas mais complexas e de longo prazo ainda estão além do alcance dos sistemas atuais", afirmaram os pesquisadores. "Embora os agentes de IA ocasionalmente tenham realizado bem tarefas simples e isoladas, o estudo deixa claro que eles ainda não conseguem lidar com o tipo de trabalho complexo e dinâmico em que os humanos se destacam", comentou Dusan Simic, CEO e cofundador da 2immersive4u, em uma postagem no LinkedIn. "Os pesquisadores concluíram que a IA atual é melhor descrita como uma extensão sofisticada da predição de texto — eficaz no reconhecimento de padrões, mas sem compreensão real, adaptabilidade e habilidades independentes de resolução de problemas."

O desenvolvimento de software, evidentemente, se encaixa na categoria de trabalho complexo e dinâmico. Será que os agentes de IA são realmente capazes de assumir essas tarefas de forma mais completa? Embora observadores do setor tenham opiniões mistas sobre suas capacidades até agora, muitos estão otimistas quanto ao potencial. "Nos últimos meses, houve uma grande mudança no uso de ferramentas de IA para programação e nas nossas atividades diárias", disse Ashwin Das Gururaja, gerente sênior de engenharia da Adobe. "Agentes de IA, assistentes de código e ferramentas estão mudando a forma como realizamos nossas atividades diárias. As ferramentas de IA agentiva são excelentes para protótipos e brainstorming, e vejo engenheiros de software experientes usando-as para acelerar seus ciclos de desenvolvimento."

No entanto, muitas partes do processo de desenvolvimento e implementação ainda estão muito além do alcance dos agentes, continuou ele. "Agentes de IA fornecem uma camada de abstração sobre códigos de software complexos. Mas isso ainda exige engenheiros qualificados para verificar, guiar, iterar e refinar a saída. Enquanto muitos não engenheiros podem usar agentes de IA para resolver problemas simples ou para protótipos rápidos, eles podem ter dificuldades com problemas de depuração que surgem — especialmente quando não entendem o código subjacente que a IA abstrai."

A narrativa de um desenvolvimento de software totalmente conduzido por agentes "desconsidera a natureza profundamente humana e multifacetada do desenvolvimento de software", concordou Keith Kuchler, diretor de desenvolvimento da Sumo Logic. "Embora a IA possa, sem dúvidas, automatizar certas tarefas repetitivas e até contribuir significativamente para a geração de código, os aspectos cruciais de entender as necessidades dos usuários, arquitetar sistemas complexos, tomar decisões de design sutis e garantir a segurança e confiabilidade do software continuarão firmemente no domínio de engenheiros qualificados." Se algo, "os agentes de IA libertarão os engenheiros de tarefas repetitivas de baixo nível para focarem em pensamento crítico estratégico de maior nível, inovação e resolução de problemas", acrescentou ele.

Em vez de os agentes de IA construírem software de forma autônoma, "acredito que eles se tornarão algo mais próximo de um novo tipo de colega de equipe", comentou Spencer Kimball, CEO da Cockroach Labs. "Espera-se que você gerencie agentes inteligentes como parte do seu fluxo de trabalho de desenvolvimento — fazendo as perguntas certas, criando o contexto adequado e avaliando criticamente a saída. Isso representa uma mudança de conjunto de habilidades, não um substituto."

Em última análise, os agentes de IA trazem "o potencial de aumentar dramaticamente o trabalho dos engenheiros, como diminuir o tempo de ciclo na resolução de problemas, reduzir a barreira de entrada para certas tarefas e mudar onde o tempo e a criatividade humana são mais valiosamente aproveitados", afirmou ele. "Isso significa que os engenheiros poderão se concentrar mais em pensar arquitetonicamente, no design de sistemas e na resolução de problemas mais difíceis e ambíguos." Para se preparar para esse novo ambiente, os profissionais de software "devem começar adotando essas ferramentas no dia a dia e testá-las com uma mentalidade de confiar, mas verificar", aconselhou Das Gururaja. "Eles também devem procurar ativamente por novas inovações nessa área." Como exemplo, ele destacou: "A Anthropic lançou o MCP em novembro de 2024 para conectar assistentes de IA com outras fontes de dados e ferramentas, integrando diferentes fontes de contexto. Isso já possui ampla aceitação, e há uma corrida dentro de nossas equipes para construir também fluxos de trabalho que possam usar o MCP e expor nossos serviços a ele. Os engenheiros estão tendo que se atualizar sobre tais avanços em questão de dias, ao contrário de qualquer avanço no passado. A engenharia de software terá que aprender e reaprender constantemente para acompanhar."

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