Este artigo faz parte de uma série sobre o Sens-AI Framework – hábitos práticos para aprender e codificar com IA.
Algumas décadas atrás, trabalhei com um desenvolvedor respeitado por todos da nossa equipe. Muito desse respeito veio do fato de ele continuar adotando novas tecnologias com as quais nenhum de nós havia trabalhado. Havia uma linguagem de ponta na época que poucas pessoas usavam, e ele construiu um recurso inteiro com ela. Ele rapidamente se tornou conhecido como a pessoa a quem recorrer para essas tecnologias de nicho, e isso lhe rendeu muito respeito do restante da equipe.
Anos depois, trabalhei com outro desenvolvedor que se esforçou para incorporar bibliotecas .NET específicas e obscuras em seu código. Isso também lhe rendeu o reconhecimento dos membros da nossa equipe e gerentes, e ele period visto como um desenvolvedor sênior, em parte devido à sua experiência com essas ferramentas especializadas.
Ambos os desenvolvedores construíram suas reputações com base no profundo conhecimento de tecnologias específicas. Foi uma estratégia de carreira confiável que funcionou por décadas: torne-se especialista em algo valioso, mas não amplamente conhecido, e você terá autoridade em sua equipe e vantagem em entrevistas de emprego.
Mas a IA está mudando essa dinâmica de uma forma que estamos apenas começando a ver.
No passado, desenvolvedores experientes podiam desenvolver profundo conhecimento em uma única tecnologia (como Rails ou React, por exemplo) e esse conhecimento lhes proporcionaria reconhecimento consistente em sua equipe e os ajudaria a se destacar em avaliações e entrevistas de emprego. Costumava levar meses ou anos trabalhando com uma estrutura específica antes que um desenvolvedor pudesse escrever código idiomáticoou código que segue os padrões aceitos e as práticas recomendadas dessa tecnologia.
Mas agora os modelos de IA são treinados em inúmeros exemplos de código idiomático, para que os desenvolvedores sem essa experiência possam gerar código semelhante imediatamente. Isso valoriza menos o tempo gasto no desenvolvimento desse conhecimento profundo.
A mudança em direção a habilidades generalistas
Essa mudança está remodelando os planos de carreira de uma forma que estamos apenas começando a ver. A abordagem tradicional funcionou durante décadas, mas à medida que a IA preenche mais esse conhecimento especializado, a vantagem profissional está a mudar para pessoas que conseguem integrar-se entre sistemas e detectar problemas de design precocemente.
À medida que treinei desenvolvedores e equipes que adotam cada vez mais ferramentas de codificação de IA, percebi que os desenvolvedores que se adaptam melhor nem sempre são aqueles com maior conhecimento em uma estrutura específica. Em vez disso, são eles que conseguem detectar quando algo parece errado, integrar diferentes sistemas e reconhecer padrões. Mais importante ainda, eles podem aplicar essas habilidades mesmo quando não são grandes especialistas na tecnologia específica com a qual estão trabalhando.
Isso representa uma mudança na dinâmica mais tradicional das equipes, onde ser um especialista em uma tecnologia específica (como ser o “pessoa Rails” ou o “especialista React” na equipe) carregava autoridade actual. A IA agora preenche grande parte desse conhecimento especializado. Você ainda pode construir uma carreira com base no conhecimento profundo de Rails, mas graças à IA, ela nem sempre tem a mesma autoridade em uma equipe que antes.
O que a IA ainda não consegue fazer
Tanto os desenvolvedores novos quanto os experientes acumulam rotineiramente dívidas técnicas, especialmente quando os prazos ultrapassam a capacidade de manutenção, e esta é uma área em que engenheiros experientes muitas vezes se distinguem, mesmo em uma equipe com ampla adoção de IA. A principal diferença é que um desenvolvedor experiente geralmente sabe que está contraindo dívidas. Eles podem detectar antipadrões antecipadamente porque os viram repetidamente e tomar medidas para “saldar” a dívida antes que fique muito mais caro para consertar.
Mas a IA também está a mudar o jogo dos programadores experientes de uma forma que vai além da gestão técnica da dívida e está a começar a remodelar os seus planos de carreira tradicionais. O que a IA ainda não consegue fazer é dizer quando uma decisão de design ou arquitetura hoje causará problemas daqui a seis meses, ou quando você estiver escrevendo um código que na verdade não resolve o problema do usuário. É por isso que ser generalista, com habilidades em arquitetura, padrões de design, análise de requisitos e até gerenciamento de projetos, está se tornando mais valioso nas equipes de software program.
Muitos desenvolvedores que vejo prosperando com ferramentas de IA são aqueles que podem:
- Reconheça quando o código gerado criará problemas de manutenção mesmo que funcione inicialmente
- Integre vários sistemas sem sermos profundos especialistas em cada um
- Detectar padrões arquitetônicos e antipadrões independentemente da tecnologia específica
- Enquadre os problemas claramente para que a IA possa gerar soluções mais úteis
- Questione e refine os resultados da IA em vez de aceitá-lo como é
Implicações práticas para sua carreira
Essa mudança tem implicações reais na forma como os desenvolvedores pensam sobre o desenvolvimento de carreira:
Para desenvolvedores experientes: Seus anos de experiência ainda são importantes e valiosos, mas a vantagem profissional está mudando de “Conheço muito bem esta ferramenta específica” para “Posso resolver problemas complexos em diferentes tecnologias”. Concentre-se na construção de habilidades em design de sistemas, integração e reconhecimento de padrões que se apliquem amplamente.
Para desenvolvedores em início de carreira: A tentação pode ser confiar na IA para preencher lacunas de conhecimento, mas isto pode ser perigoso. Essas habilidades mais amplas – arquitetura, julgamento de design, resolução de problemas em vários domínios – normalmente exigem anos de experiência prática para serem desenvolvidas. Use a IA como uma ferramenta, mas certifique-se de ainda desenvolver as habilidades de pensamento fundamentais que permitem guiá-la de maneira eficaz.
Para equipes: Procure pessoas que possam se adaptar rapidamente às novas tecnologias e integrar-se aos sistemas, e não apenas especialistas profundos. A “pessoa Rails” ainda pode ser valiosa, mas a pessoa que consegue trabalhar com Rails, integrá-lo com outros três sistemas e identificar quando a arquitetura está enfrentando problemas seis meses depois está se tornando mais valiosa.
Os desenvolvedores que tiveram sucesso em um mundo habilitado para IA nem sempre serão aqueles que sabem mais sobre uma determinada tecnologia. Serão eles que poderão ver o panorama geral, integrar-se entre sistemas e usar a IA como uma ferramenta poderosa, mantendo ao mesmo tempo o pensamento crítico necessário para orientá-la em direção a soluções genuinamente úteis.
A IA não está substituindo os desenvolvedores. Está mudando os tipos de habilidades do desenvolvedor que são mais importantes.