Sua carreira em programação não terminou – a IA apenas aprimorou suas ferramentas

Claro! Aqui está o texto reescrito em português:

Principais considerações sobre o impacto das ferramentas de codificação com IA

As ferramentas de codificação baseadas em IA funcionam como utensílios potentes para programadores. Embora os empregos na programação estejam passando por transformações, eles não desaparecerão por completo. Novos papéis, como testadores e especialistas em IA, surgirão ao lado dos desenvolvedores.

Um fenômeno preocupante está acontecendo no universo da programação: a demanda por codificadores caiu drasticamente. Até este ano, a programação era vista como uma das opções de carreira mais seguras e atrativas. Contudo, relatos recentes indicam que a contratação de programadores atingiu seu nível mais baixo desde 1980.

À primeira vista, a relação entre esses fatos parece clara. Agentes de IA são capazes de escrever código de maneira mais rápida e econômica do que desenvolvedores humanos. O código é um texto estruturado, algo que as IAs compreendem e reproduzem com facilidade. Portanto, é fácil concluir que, ao se tornarem mais baratas, as ferramentas de codificação baseadas em IA irão substituir os programadores humanos. Para quem trabalha nessa área, a nova sabedoria convencional sugere que é melhor estocar mantimentos, pois talvez no próximo ano esteja entregando compras em vez de escrevendo código. No entanto, após concluir dois projetos convencionais impressionantes, acredito que a realidade é muito mais complexa. Para entender essa situação e prever o futuro da programação, precisamos analisar a história e contar algumas histórias.

Recordações da infância nos anos 70

Duas das minhas memórias mais antigas são de minha mãe com sua máquina de costura e meu pai com sua serra. Quando eu crescia, meus pais eram jovens e não eram ricos. Antes de adquirir sua primeira máquina de costura, minha mãe tentava consertar as roupas que eu danificava com agulha e linha. Cada ponto era feito manualmente, e ela levava horas para encurtar uma calça, costurar a frente de uma meia ou tentar consertar o joelho de um jeans rasgado. Eventualmente, ela encontrou uma máquina de costura usada em uma venda de garagem e começou a confeccionar suas próprias roupas. Ela tentou fazer algumas peças para mim, mas o resultado não foi bom. As crianças na escola zombavam das camisetas que ela se esforçou para criar, e foram tantas horas de trabalho que, com toda a minha insatisfação (e, para minha eterna vergonha, ingratidão) com os resultados, ela decidiu parar.

Meu pai, como novo proprietário de uma casa, assumiu a responsabilidade de tentar consertar e melhorar o lar. Ele tinha várias serras, desde a serra de mesa, que era uma ameaça à segurança, até serras manuais tradicionais. Lembro dele fazendo armários no porão que tinham uma única qualidade positiva: eram robustos. Não estavam alinhados ou nivelados, mas cumpriam sua função. Com o tempo, minha mãe tornou-se melhor em costura, a ponto de ganhar parte de sua vida como professora. Contudo, nunca atualizou sua velha máquina de costura e desistiu de fazer roupas para mim. Meu pai continuou fazendo reparos caseiros desengonçados, mas eles, a maioria, cumpriam o que deviam.

A transição para ferramentas elétricas

Em 1755, Charles Fredrick Wiesenthal recebeu a patente britânica número 701 para "uma agulha dupla com um olho em uma das extremidades", o que foi o primeiro passo rumo à criação de um dispositivo mecânico para costura. Somente em 1829 foi inventada uma máquina prática de costura, que conseguia apenas costurar em linha reta. Na década de 1860, máquinas de costura industriais estavam nas fábricas, produzindo roupas em larga escala. Foi apenas no final dos anos 1800, com a introdução da energia elétrica em lares, que máquinas de costura para uso doméstico começaram a se popularizar. Mesmo com a disponibilidade das máquinas, costureiras como minha mãe (que trabalha tanto por prazer quanto por necessidade econômica) ainda dependiam da costura manual como prática principal ou para complementar o que suas máquinas podiam fazer. Isso ainda é verdadeiro hoje. Minha esposa possui várias máquinas de costura, além de dispositivos especializados. Ela faz costuras manuais, especialmente em itens pequenos, mas utiliza diferentes tipos de costura à máquina para outros trabalhos.

As primeiras ferramentas elétricas datam da Era do Bronze, quando pioneiros industriais usavam animais para acionar ferramentas de corte e fresagem. A história não é clara quanto à invenção da serra circular moderna, mas eram bastante comuns em serrarias no início do século 19. Muitas serrarias estão localizadas ao longo de rios por causa da movimentação das lâminas por meio de força hidráulica. O primeiro modelo de ferramenta elétrica portátil pode ser datado de uma furadeira acionada por gatilho, introduzida em 1917. Atualmente, ferramentas elétricas estão em toda parte, de grandes máquinas que produzem corpos de carros a ferramentas manuais que os proprietários têm em suas oficinas. Embora minhas habilidades como marceneiro não sejam melhores do que as do meu pai, possuo uma coleção muito maior de ferramentas modernas do que ele jamais sonhou. Tenho uma serra de fita, serra de mesa, serra de esquadria, serra tico-tico e várias serras circulares, além de outros equipamentos elétricos e manuais.

A relação entre ferramentas elétricas e codificação com IA

Existe uma conexão entre minhas histórias sobre máquinas de costura e ferramentas elétricas e o crescente mundo da codificação assistida por IA. De fato, depois de concluir dois projetos assistidos por IA, posso traçar uma linha direta entre os dois. Vamos começar com a analogia e depois explorar como ela pode nos ajudar a prever o futuro da codificação com IA. Historicamente, a programação sempre foi a tarefa de escrever instruções para guiar um computador linha por linha. Uma linha atribui um valor a um local de memória, outra age sobre esse valor, e assim por diante. A semelhança com costura e marcenaria é clara; programar manualmente é como costurar ponto a ponto.

Nossas linguagens de programação evoluíram ao longo dos anos, tornando-se mais eficientes e úteis. Em um dos meus primeiros projetos, inseria instruções em um mini computador PDP-8 através de interruptores em seu painel frontal. Meu projeto mais recente que não utilizou IA envolve o uso de bibliotecas Python para realizar transformações gráficas, em que uma linha de código acerta uma transformação de nível Photoshop. Mas ainda é um processo linha a linha. Programadores desenvolveram capacidades de automação para agrupar e testar códigos. Criamos grandes bibliotecas de código pré-escrito, mas a maior parte da codificação ainda é uma sequência de linhas de texto.

Nos anos, diversas empresas tentaram oferecer soluções conhecidas como no-code ou low-code. Muitas vezes essas tentativas resultaram em ferramentas de construção de formulários, onde a maior parte da interface do usuário era baseada em um modelo de formulário, e a lógica comercial era montada juntando blocos pré-desenhados ou pequenos trechos de código. Essas soluções se assemelham a kits de montagem, que possibilitam alguma liberdade criativa, mas impõem limitações ao produto final. O mesmo se aplica a ferramentas no-code e low-code, que são adequadas principalmente para aplicações de entrada e relatórios de dados.

Nenhuma dessas ferramentas poderia se aproximar dos projetos que completei utilizando codificação com IA. Criei plugins para WordPress, gerenciando acesso de convidados, bloqueando intervalos de endereços IP, analisando acessos e identificando comportamentos suspeitos, além de um aplicativo poderoso para iPhone que digitaliza e escreve tags NFC, tira fotos e indexa bobinas de impressão 3D, utilizando técnicas de programação sofisticadas. Os plugins foram desenvolvidos usando Codex da OpenAI, e o app foi realizado com Claude Code, ambas sistemas de IA. A codificação com IA é muito mais aberta e flexível. As IAs atuam como ferramentas elétricas, permitindo que se construa praticamente qualquer coisa, contanto que haja tempo e habilidade. E sim, habilidade. Para compreender plenamente a experiência de codificação vibe, vale a pena ler o artigo de um ex-colaborador. Como ele mencionou, assim como eu constatei em meu projetos de vibe coding, e como muitos outros desenvolvedores discutiram, ainda é preciso habilidade e esforço. Na verdade, limpar a bagunça gerada por uma IA muitas vezes é mais difícil do que resolver problemas já existentes em seu próprio código, pois você conhece cada linha escrita, enquanto as IAs frequentemente produzem resultados baseados em suas próprias lógicas.

Futuro do trabalho em programação

O que acontecerá com os empregos de programação? A IA substituirá programadores? O que tudo isso significa? Olhando para a evolução do uso de ferramentas elétricas, acredito que podemos extrair pistas sobre o futuro da codificação em um mundo com IA generativa.

Os empregos em programação mudarão, mas não desaparecerão. Antigamente, a fabricação de móveis era um ofício pequeno; muitas cidades tinham um marceneiro que produzia cadeiras, mesas e armários. Uma análise de móveis do século 19 mostra que alguns artesãos eram meticulosos, enquanto outros usavam todas as ferramentas disponíveis para reduzir o tempo de produção. Pessoas que se interessam por processos de produção desse período podem conferir o canal no YouTube que faz um mergulho nas técnicas utilizadas na fabricação de móveis históricos.

Hoje, exceto por marceneiros artesanais e fabricantes de alta qualidade, a maioria dos móveis é produzida em fábricas. Contudo, essas fábricas contratam pessoas para operar as máquinas, que são ferramentas elétricas de grande escala. Muitas fábricas ainda existem no sudeste dos Estados Unidos e na Ásia, enquanto carpinteiros que fabricam estruturas de edificios estão em altíssima demanda. Quando colocamos uma varanda em nossa casa, contratamos uma equipe de carpinteiros que chegou com suas ferramentas elétricas para cortar e moldar a madeira.

O mesmo acontece com os costureiros. Fábricas de costura, tanto nos EUA quanto no mundo, ainda empregam pessoas para operar as máquinas. Infelizmente, na tentativa de reduzir os custos da roupa, operadores em vários locais têm se envolvido em práticas na forma de oficinas clandestinas, muitas vezes com trabalho forçado. Apesar de muitas empresas do setor americano lutarem contra isso, ainda é uma realidade. Porém, existem fábricas legítimas com condições de trabalho justas e locais onde costureiros fazem roupas sob demanda. Lembro-me de quando trabalhei em uma startup financiada por investimentos, e meu chefe insistiu que eu levasse meu terno a um alfaiate para ajustes. Anos depois, minha esposa contratou uma costureira local para fazer um vestido para um evento importante. Em ambos os setores, a introdução e popularização das ferramentas elétricas não eliminou empregos; as funções simplesmente mudaram. Embora tenha ocorrido uma diminuição no número de artesãos que fazem seu trabalho ponto a ponto ou corte a corte, a quantidade de roupas e objetos de madeira disponíveis hoje é muito maior do que durante os tempos de trabalho manual.

A programação passará por mudanças. Haverá menos desenvolvedores profissionais que vivem escrevendo código linha por linha. Mas ainda será necessário codificadores para lidar com as áreas onde as IAs não conseguem atuar ou para corrigir problemas que elas criam. Haverá também uma demanda por pessoas sem experiência em programação, mas com conhecimento em sistemas, que usarão a assistância de IAs para produzir código. Isso é positivo, pois programar não é uma atividade exclusiva de especialistas. Mesmo pessoas não programadoras são capazes de criar ferramentas valiosas, como um projeto que traz transparência aos dados de qualidade alimentar na Florida. O software continuará a ser desenvolvido, mas com níveis variados de qualidade e habilidades.

Acredito que a transformação da programação terá algumas tendências. Menos programadores iniciantes seguirão diretamente para a codificação; muitos começarão em testes, já que os trabalhos com IA exigem mais testes do que nunca. Aprender sobre os erros cometidos por sistemas de codificação em IA proporcionará habilidades valiosas para avançar na carreira. Aqueles que nunca programaram antes e estiverem dispostos a guiar uma IA na construção de um programa começarão a se aventurar nesse caminho. A barreira de entrada não será a experiência, mas a persistência.

Programadores experientes farão tanto a codificação linha a linha quanto a vibe coding. Eles podem usar a IA para realizar partes significativas de seus projetos e, em seguida, ajustar elementos específicos para atendê-los de forma adequada. As empresas contratarão todas essas categorias diferentes, com os melhores salários indo para aqueles que têm um histórico comprovado na criação de soluções preferidas pela empresa ou que são capazes de consertar problemas gerados por essas abordagens. Alguns programadores continuarão realizando a codificação totalmente manual por diversas razões, seja por tradição, manutenção de um banco de dados mais antigo, desconfiança em relação a IAs (pelo que diz respeito à privacidade e à competência), ou apenas por prazer em escrever código manualmente.

Essas tendências são observadas em uma escala maior. Isso significa que essa análise não pode prever exatamente como será a trajetória de carreira de cada um de nós; no entanto, mostra que, de maneira geral, a programação e os empregos relacionados continuarão a existir. Apenas mudarão, assim como outras habilidades e ofícios evoluíram de um modelo predominantemente artesanal para um que é ampliado pelo uso de ferramentas elétricas.

O que você acha da comparação entre ferramentas de codificação com IA e ferramentas elétricas tradicionais? Você já experimentou codificação vibe ou sistemas de IA autônomos? Eles aumentaram sua produtividade ou geraram mais frustração? Você acredita que a IA mudará seu papel como programador, testador ou criador de software? Acha que a IA ampliará as oportunidades de criação de software ou restringirá as oportunidades para desenvolvedores profissionais? Compartilhe seus pensamentos nos comentários.

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