A forma como construímos software está evoluindo rapidamente, com a IA impulsionando essa mudança. Imagine que você está trabalhando em um projeto financeiro e tudo o que precisa fazer é abrir seu IDE, digitar um comando simples como "Crie um painel para rastrear despesas mensais" e a IA gera tudo — código, testes e até documentação. Isso não é apenas uma visão para o futuro; já estamos nos movendo nessa direção.

Com a IA ficando mais inteligente a cada dia e os processadores se tornando mais poderosos, a ideia de que a IA lidará com a maior parte do trabalho pesado na programação não está tão distante. Neste artigo, vou compartilhar como imagino que será o futuro da programação com IA, especialmente no contexto de construir algo como uma aplicação financeira. Vamos mergulhar!

Possibilidades Futuras

  1. IA como um verdadeiro assistente de programação

A IA se tornará um parceiro de programação em tempo real embutido nos IDEs. Ela não apenas completará o código automaticamente, mas também lidará com alterações no banco de dados, atualizações de esquema e integração backend/frontend sem esforço.

Exemplo:

Digamos que você está adicionando um recurso ao seu aplicativo financeiro para calcular taxas de juros. Você poderia simplesmente solicitar à IA:

Adicione uma coluna de status de pagamento à tabela de financiamento e integre-a na API backend e no front-end.

  • Liquibase ChangeSet para atualização do banco de dados: A IA cria um changeset do Liquibase para adicionar uma coluna de status_de_pagamento à tabela de financiamento.
  • Atualização do Backend Java: A IA atualiza o FundingEntity e o FundingService para incluir a nova coluna. A IA também atualiza a API para permitir a recuperação e atualização do status de pagamento.
  • Atualização do Frontend ReactJS: A IA gera um Dropdown de Status de Pagamento na página de financiamento.
  • Geração de Testes Unitários: A IA gera testes unitários para o FundingService para garantir que o status de pagamento seja atualizado corretamente.
  1. Depuração Inteligente e Resolução de Problemas 

A depuração sempre foi uma parte demorada do desenvolvimento de software, mas com a IA, isso pode se tornar muito mais fácil. Imagine executar seu aplicativo e encontrar um erro em tempo de execução. Em vez de vasculhar logs e pesquisar mensagens de erro no Google, você teria um assistente de IA que imediatamente analisa o problema, explica a causa raiz em linguagem simples e sugere uma solução.

Por exemplo, digamos que você implanta seu aplicativo financeiro e os usuários relatam que o recurso “Calcular Juros” está retornando valores incorretos. Veja como a IA poderia ajudar:

  • Análise de Erros: A IA identifica que o problema está na lógica de cálculo da taxa de juros devido a um caso extremo onde o valor principal é zero.
  • Solução Proposta: Ela sugere modificar a fórmula para lidar com casos de principal zero e fornece um trecho de código atualizado.
  • Criação de Testes Automatizados: Ela gera um teste unitário para cobrir o caso extremo e garantir que a solução não quebre a funcionalidade existente.

Esse tipo de assistência da IA permitiria que os desenvolvedores se concentrassem em resolver problemas complexos em vez de perder tempo em tarefas de depuração mundanas.

  1. Design de Sistemas Orientado por IA

No futuro, projetar sistemas do zero será tão simples quanto esboçar uma ideia em um quadro branco. Imagine descrever seu aplicativo financeiro para a IA:

“Preciso de um sistema onde os vendedores possam enviar faturas, os financiadores possam financiá-las e os administradores possam gerenciar tudo.”

Em minutos, a IA poderia gerar:

  • ERD (Diagrama Entidade-Relacionamento): Um esquema detalhado mostrando como tabelas como Vendedores, Faturas e Financiadores se relacionam entre si.
  • Arquitetura de Microserviços: Um plano para dividir seu aplicativo em serviços, como autenticação, gerenciamento de faturas e relatórios.
  • Configuração de DevOps: Pipelines automatizados de CI/CD e provisionamento de infraestrutura usando ferramentas como Docker e Kubernetes.

O que costumava levar dias ou até semanas poderia ser alcançado em uma fração do tempo, permitindo que os desenvolvedores se concentrassem mais em refinar a lógica de negócios e a experiência do usuário.

  1. Modelos de IA Personalizáveis

O futuro trará modelos de IA adaptados a indústrias específicas. Imagine que você está construindo um aplicativo financeiro e, em vez de usar uma IA genérica, você aproveita uma IA ajustada para sistemas financeiros. Essa IA especializada entenderia a linguagem do setor, os requisitos regulatórios e até mesmo padrões comuns nos fluxos de trabalho financeiros.

Por exemplo, você poderia pedir a ela para:

  • “Gerar um relatório mostrando faturas vencidas agrupadas por comprador.”
  • “Garantir conformidade com o GDPR ao armazenar dados de usuários.”
  • “Otimizar consultas ao banco de dados para recuperar grandes conjuntos de dados.”

A IA não apenas geraria resultados precisos, mas também explicaria seu raciocínio e sugeriria melhores práticas.

  1. IA Colaborativa em Equipes

Da mesma forma que ferramentas como Git permitem que equipes colaborem no código, a IA permitirá uma colaboração ainda mais profunda. Imagine uma IA que entende todo o seu código e ajuda a alinhar os esforços da equipe. Ela poderia:

  • Sugerir Atribuições de Tarefas: Com base nas forças de cada membro da equipe, a IA poderia recomendar quem deve lidar com um recurso ou bug específico.
  • Garantir Consistência de Código: Ela poderia revisar pull requests para impor padrões de codificação e detectar potenciais conflitos de mesclagem.
  • Fornecer Assistência de Integração: Para novos desenvolvedores, a IA poderia atuar como um mentor, explicando a arquitetura e sugerindo por onde começar.

Isso tornaria os fluxos de trabalho da equipe mais suaves e ajudaria a preencher lacunas de habilidades.

Considerações Finais

O futuro da programação com IA promete ser empolgante e transformador. Não substituirá os desenvolvedores, mas aumentará nossas habilidades, permitindo que construamos sistemas complexos mais rápido e de forma mais eficiente. À medida que a IA continua a evoluir, a linha entre o que é possível hoje e o que só podemos imaginar se tornará cada vez mais tênue, expandindo os limites de como criamos software.

Então, vamos abraçar essa jornada e ver aonde ela nos leva. Quem sabe? A próxima grande inovação pode estar a apenas um comando de distância.