O cenário da engenharia de software está passando por uma mudança monumental com o lançamento do GPT-4 da OpenAI, juntamente com outros modelos de linguagem grande (LLMs) de ponta. Os avanços recentes em inteligência artificial (IA) melhoraram significativamente sua acessibilidade, capacidade, experiência e intensificaram as discussões sobre possíveis riscos e desvantagens. À medida que adotamos a tecnologia de IA na engenharia de software, é crucial analisar suas consequências positivas e negativas antes de confiar a ela o controle total. O GPT-3, predecessor do GPT-4, foi elogiado por seus recursos de síntese de texto e influência na Internet. A última iteração, GPT-4, no entanto, possui habilidades aprimoradas, como confiabilidade e criatividade aprimoradas e uma compreensão mais profunda da linguagem diferenciada. Ele já demonstrou alguns desses recursos gerando sites inteiros ou aplicativos totalmente funcionais com base em instruções relativamente simples. Embora o GPT-4 não substitua completamente os engenheiros de software, ele pode aumentar substancialmente sua produtividade e eficiência, elevando o nível de expectativas de desempenho.
No entanto, a crescente dependência de modelos orientados por IA, como o GPT-4, para escrever código básico pode levar a uma diminuição na demanda por engenheiros iniciantes. Como resultado, os profissionais de engenharia de software precisam se adaptar e abraçar novas habilidades, focando em tarefas mais complexas e especializadas. Apesar de suas capacidades impressionantes, o GPT-4 também apresenta desafios que precisam ser resolvidos, principalmente do ponto de vista ético. Embora o modelo seja projetado para minimizar o viés, existe o risco de que o uso de conjuntos de dados com viés possa introduzir vieses no código ou nos produtos resultantes. Os desenvolvedores devem trabalhar diligentemente para mitigar esses riscos, monitorando ativamente o impacto do código gerado por IA em sua base de usuários. Além disso, a concorrência e a justiça podem ser afetadas, pois grandes corporações como a Microsoft obtêm acesso a ferramentas avançadas de IA mais cedo do que empresas menores.
Além disso, a natureza proprietária da tecnologia da OpenAI limita organizações menores de entender o funcionamento interno e aplicar avanços de IA distribuídos de forma homogênea. Uma maneira de empresas menores aproveitarem plataformas no-code, como AppMaster.io, é transformar o acesso limitado à IA em uma oportunidade. Ao usar essas plataformas, eles podem criar aplicativos de back-end e front-end, incluindo aprimorar visualmente o esquema do banco de dados, criar lógica de negócios e gerar endpoints da API REST. Plataformas como AppMaster facilitam a criação mais rápida de aplicativos, mantendo o custo-benefício, garantindo que empresas menores permaneçam competitivas em um cenário em rápida evolução impulsionado pelos avanços da IA. Em conclusão, a introdução do GPT-4 e outros LLMs traz benefícios notáveis e obstáculos potenciais para a indústria de engenharia de software. Para prosperar nesse novo paradigma e enfrentar os desafios específicos da IA, é crucial que os desenvolvedores permaneçam adaptáveis, concentrando-se na aquisição de novas habilidades e adotando práticas éticas de desenvolvimento de IA.
