Na área de desenvolvimento de software, a aplicação de IA gerativa inicialmente foi vista com grande expectativa, mas um relatório técnico recentemente divulgado pela Bain Company mostra que os ganhos em produtividade nesse setor não são significativos. O relatório aponta que, embora dois terços das empresas de software tenham lançado ferramentas de IA gerativa, a taxa real de uso pelos desenvolvedores é baixa. Os times que usam esses assistentes de IA relatam ganhos em produtividade de apenas cerca de 10% a 15%.
Nota sobre a fonte da imagem: A imagem foi gerada por IA, e o provedor de licença é o Midjourney.
O mais preocupante é que uma pesquisa realizada pelo instituto de pesquisa sem fins lucrativos Model Evaluation and Threat Research (METR) mostrou que as ferramentas de programação baseadas em IA na verdade tornaram o trabalho dos desenvolvedores mais lento. Isso ocorre porque os desenvolvedores precisam dedicar tempo para revisar e corrigir os erros gerados pela IA. Por isso, a Bain acredita que o tempo economizado não foi efetivamente convertido em trabalhos de maior valor.
O relatório da Bain aponta que as aplicações iniciais da IA se concentravam principalmente em acelerar a escrita de código, mas a escrita de código e a testagem geralmente representam apenas 25% a 35% do processo de desenvolvimento completo. Portanto, melhorar apenas essa etapa não é suficiente para reduzir o tempo de lançamento de um produto. Ao contrário, o verdadeiro valor da IA gerativa pode estar em sua aplicação ao longo de todo o ciclo de vida do desenvolvimento, desde a descoberta de requisitos até o planejamento e design, passando pelas fases de testagem, implantação e manutenção.
Atualmente, o relatório menciona um conceito emergente chamado "IA autônoma". Anteriormente, a IA gerativa era vista como um assistente inteligente, mas com o avanço da tecnologia, a IA autônoma será capaz de gerenciar várias etapas do processo de desenvolvimento com mínima intervenção humana. A Bain cita como exemplo o Devin da Cognition, que é promovido como um "engenheiro de software" de IA capaz de construir aplicações completas com base em instruções em linguagem natural. No entanto, testes anteriores mostraram que o Devin teve desempenho ruim ao completar tarefas, conseguindo concluir apenas 3 das 20 tarefas.
Além disso, a Bain também apontou que as empresas enfrentam múltiplas barreiras ao adotar IA gerativa. Primeiro, a falta de diretrizes claras da liderança superior faz com que os projetos fiquem paralisados facilmente. Em segundo lugar, alguns engenheiros desconfiam da IA e temem que ela diminua o valor do seu trabalho. Dois terços das empresas afirmaram que convencer os funcionários a mudarem seus métodos de trabalho é a parte mais difícil.
Para utilizar efetivamente a IA gerativa, a Bain recomenda que as empresas realizem uma reengenharia completa dos processos, integrando a IA de forma fluida em cada fase do desenvolvimento de software. Apenas quando os líderes empresariais definirem metas claras e garantirem o retorno sobre o investimento é possível realmente obter benefícios da IA gerativa.
Principais pontos:
🔍 Os ganhos em produtividade da IA gerativa no setor de desenvolvimento de software são limitados, atingindo apenas 10% a 15%.
🚧 As ferramentas de programação baseadas em IA tornam os desenvolvedores mais lentos, aumentando o tempo gasto revisando e corrigindo erros.
📈 As empresas precisam reestruturar completamente os processos de desenvolvimento de software, integrando a IA em todas as etapas para alcançar ganhos reais em produtividade.
