Os agentes da IA não estão apenas tornando os desenvolvedores mais produtivos, eles estão transformando a maneira como os desenvolvedores estão usando a IA para criar software program.
De acordo com Emilio Salvador, vice -presidente de estratégia e relações de desenvolvedores da Gitlab, a primeira onda de recursos de IA para desenvolvedores, como o GitHub Copilot ou o Gitlab Duo, foram ferramentas reativas para ajudar os desenvolvedores a realizar tarefas como a conclusão do código, explicação ou refatoração.
“Nesses casos, esses complementos foram muito bem definidos”, disse Salvador durante um Episódio recente do podcast do que o dev. “Eles foram restringidos a fluxos de trabalho específicos e foram capazes de ser muito eficazes, mas sempre reativos e sob supervisão humana o tempo todo”.
Ele continuou explicando que o que estamos vendo com os agentes, juntamente com melhorias na IA generativa e na IA raciocínio, é que eles podem ser proativos e assumir tarefas mais complexas – em alguns casos, mesmo tomando decisões por conta própria.
“Caberá ao desenvolvedor decidir quando usar esses agentes aceitar tarefas que, no passado, levariam meses e eles acontecerão em segundo plano. E quando essas tarefas forem concluídas, o humano ou o desenvolvedor poderá ver a saída ultimate”, disse ele.
De acordo com Salvador, a transição do uso de ferramentas reativas de IA para agentes é um processo passo a passo, portanto, não é necessariamente uma grande transição para os desenvolvedores lidarem.
Ele recomenda que as equipes de desenvolvimento começam com pequenos projetos de baixo risco. Por exemplo, ele viu muito sucesso com pequenas equipes usando agentes para prototipagem e prova de conceitos. São tarefas em que você não precisa de resultados de alta qualidade, mas precisa de algo rapidamente.
Por exemplo, recentemente, Gerry Tan, o CEO do Startup Accelerator Y Combinator, disse Isso cerca de um quarto das startups atuais em seu programa possui cerca de 95% de seu código escrito pela IA.
“Isso parece um pouco assustador, mas, por outro lado, o que isso significa para os fundadores é que você não precisa de uma equipe de 50 ou 100 engenheiros”, disse Tan à CNBC. “Você não precisa aumentar tanto. A capital vai muito mais.”
Salvador disse: “Nesses casos, esse é um exemplo fantástico. Você tem uma idéia, precisa ir ao mercado com algo rapidamente. Você precisa de uma prova de conceito para validar e iterar. Esses são os lugares ideais para as equipes começarem, para avaliar as capacidades e também até que ponto elas podem ser usadas em seu contexto”.
Obviamente, é importante ter em mente que “jogar a tecnologia em um problema não vai resolver nada”, disse ele. As equipes de desenvolvimento precisam ser estratégicas sobre como usam essas tecnologias. Salvador disse que a IA é uma ferramenta incrível, mas também pode ser mal utilizada, então as equipes precisam definir uma estratégia e dar um passo de cada vez para ter sucesso.
Ele também recomenda que as organizações lembrem que os humanos são o fator limitante em qualquer um desses projetos. “Somos todos humanos. Precisamos adotar nossa tecnologia e entender e abraçar o valor que ela traz. E acho que é por isso que, como em qualquer outro quando você pensa em abraçar ou adotar uma nova tecnologia, esse processo de gerenciamento de mudanças é sempre subestimado”.
O conselho dele seria começar a construir, identificar as tecnologias que você deseja usar, encontrar campeões em sua organização que entendam e possam comunicar o valor a outras pessoas e ter um claro senso de direção sobre como você deseja usar essas tecnologias.