Em 2024, a engenheira de software Laura Housh começou a integrar a inteligência artificial (IA) em suas rotinas de programação. Dois anos após essa introdução, Housh compartilha uma relação ambivalente com a tecnologia. "Tentei usá-la para programação, mas não consigo me adaptar", declarou. Embora a IA possa oferecer orientações e servir como um suporte adicional, Housh acredita que a falta de contexto limita sua eficácia na prática.
Essa percepção não é isolada. Uma pesquisa recente do Stack Overflow, que coletou dados de 30.000 desenvolvedores em 169 países, revelou que 60% dos profissionais de tecnologia estão evitando o uso de IA. Os resultados desse levantamento, que incluiu 103 perguntas, foram divulgados em uma publicação na terça-feira.
Os engenheiros de software têm estado na linha de frente da adoção de IA, sendo um dos primeiros setores a incorporar essa tecnologia. Tanto grandes empresas quanto startups estão cada vez mais utilizando IA para automação de código, levando a profissão de "desenvolvedor de software" a ser considerada a mais suscetível a transformações pela IA, conforme estudo do Indeed Hiring Lab do ano passado.
Os dados da pesquisa mostram que 65% dos participantes utilizam assistentes ou agentes de codificação. No entanto, um levantamento anterior realizado pela divisão de pesquisa do Google revelou que 90% dos 5.000 profissionais de tecnologia consultados afirmaram estar utilizando IA em suas atividades, representando um aumento de 14% em relação a 2024. Apesar disso, a insatisfação entre os profissionais aumentou, com quase um terço deles expressando descontentamento em relação ao trabalho.
Embora a IA tenha sido considerada útil para tarefas como depuração, com 72% dos entrevistados reconhecendo sua eficácia nessa área, apenas 34,4% acreditam que a tecnologia é benéfica para funções como comunicação e design. A confiança na IA também se mostra baixa, com apenas 6,6% dos participantes dispostos a permitir que a tecnologia tome decisões significativas.
Adicionalmente, 78% dos entrevistados enfatizaram a importância da atribuição de fontes ao verificar o código gerado por IA. Essa cautela é reforçada por Prashanth Chandrasekar, que observa que os desenvolvedores estão cada vez mais hesitantes em confiar na IA, especialmente com a transição de projetos de IA da fase experimental para a implementação em larga escala.
