Prepare-se: A era dos ‘desenvolvedores cidadãos’ criando aplicativos chegou, graças à IA

A inteligência artificial generativa (Gen AI) tem reduzido consideravelmente o trabalho intenso que envolve a construção de aplicativos para desenvolvedores de software profissionais. Agora, surge a questão: será que os desenvolvedores comuns também podem se beneficiar desse novo paradigma de criação de código? Especialistas estão certos de que sim. Nos próximos anos, os desenvolvedores não profissionais deverão entregar 30% dos aplicativos automatizados enriquecidos com Gen AI, conforme prevê Craig Le Clair, analista principal da Forrester.

Ele afirmou que esses desenvolvedores possuem a expertise necessária para visualizar e desenvolver essas soluções, recomendando um treinamento sistemático para garantir que a proliferação de modelos de IA e plataformas de co-pilotagem seja feita de maneira segura e controlada. Um dos principais desafios é que os desenvolvedores comuns podem não estar prontos para lidar com o Gen AI em sua forma mais bruta ao criar aplicativos.

Conforme destacado por Burley Kawasaki, vice-presidente global da Creatio e coautor do No-Code Playbook, embora a Gen AI esteja quebrando barreiras ao permitir que essas pessoas experimentem e criem rapidamente aplicativos sem código apenas descrevendo suas necessidades em linguagem natural, uma abordagem híbrida ainda é fundamental. Ele explica que muitas tarefas, como o design de interfaces de usuário e fluxos de trabalho, são mais adequadamente representadas de forma visual. “Uma boa analogia é como um processador de texto permite que os usuários alternem entre o modo rascunho e o layout WYSIWYG completo, dependendo de suas necessidades de edição”, acrescenta ele.

Outro ponto a ser considerado é a personalização. Kawasaki menciona que os desenvolvedores comuns precisam ser capazes de expandir seus aplicativos com facilidade. “Embora eles possam modificar diretamente o código gerado, é mais simples para humanos e IA atualizarem modelos declarativos, que estão no núcleo das plataformas sem código.” Ele também ressalta que é importante reconhecer que os desenvolvedores comuns têm pouca experiência anterior em criação de software. “Embora o desenvolvimento possa agora ser mais simples, navegar pelo ciclo de vida mais amplo do desenvolvimento de software é território desconhecido para eles.”

Em ambientes corporativos, os desenvolvedores comuns “devem considerar as concessões de design, melhores práticas e conformidade com normas de governança, segurança e regulamentações”, continuou ele. “A falta de familiaridade com metodologias de desenvolvimento estruturado pode retardar a adoção da Gen AI.”

A codificação impulsionada pela Gen AI tem se mostrado uma solução preferencial para muitos desenvolvedores, e essa proliferação oferece orientações importantes para os não profissionais. “A codificação com Gen AI para desenvolvedores rapidamente decolou porque fala literalmente a sua linguagem — a linguagem do código procedural”, afirma Kawasaki. “O código pode ser gerado de maneira diferente em relação ao desenvolvimento de software tradicional, mas, uma vez gerado, a saída de código se encaixa naturalmente nas metodologias de desenvolvimento existentes e nas práticas de DevOps. Seu crescimento na comunidade de desenvolvedores está apenas acelerando.”

Kawasaki observa que o uso da Gen AI por desenvolvedores profissionais até agora destacou alguns riscos importantes. “Embora a codificação com Gen AI seja poderosa, é responsabilidade da empresa garantir a governança adequada para mitigar riscos. Sem supervisão adequada, o código gerado por IA pode introduzir erros, vulnerabilidades de segurança e inconsistências entre aplicativos.” Além disso, ele ressalta que a falta de padronização também apresenta riscos nos ambientes de codificação com Gen AI. “Se aplicativos gerados por IA forem implementados sem governança, as organizações podem enfrentar inconsistências de dados, variações nos fluxos de trabalho e padrões de usabilidade desiguais; ou talvez eles não sejam otimizados para funcionar corretamente com sistemas e dados de back-end da empresa, o que pode afetar a integridade e o desempenho do sistema.”

Kawasaki acrescenta que é importante considerar questões legais e éticas, como potenciais problemas de direitos autorais ou preconceitos na lógica gerada por IA. “Uma estratégia eficaz é complementar a codificação com Gen AI com investimentos em arquiteturas compostas, em vez de gerar tudo do zero.” Nesse contexto de desenvolvimento, a IA ajuda a recomendar a reutilização de componentes comprovados e seguros que fazem parte de um mercado selecionado, “seja da plataforma fornecedora ou de uma lista de parceiros de ecossistema curados e validados”, explica Kawasaki.

No entanto, apesar das dificuldades, ele afirma que a Gen AI está se tornando um assistente padrão e integrado para plataformas de baixo e nenhum código. “Na etapa de design, o desenvolvimento assistido por IA acelera a produtividade e reduz a curva de aprendizado ao gerar estruturas de aplicativos, sugerir fluxos de trabalho e até criar elementos de interface do usuário com base em descrições em linguagem natural. Além disso, atua como um assistente inteligente, oferecendo recomendações e solucionando problemas antes que eles se tornem críticos.”

Referência: ZDNET