Sem ameaçar profissionais de TI, aponta estudo. Uso da tecnologia acelera o desenvolvimento e reduz o backlog de TI, mas alucinações e preocupações de segurança reforçam a necessidade de supervisão humana e de investimentos em segurança e personalização.
A GenAI está desempenhando um papel central no controle de qualidade (QA), automatizando processos de ponta a ponta e liberando consultores e especialistas em testes para um foco mais estratégico. Com isso, esses profissionais conseguem entender melhor as necessidades dos clientes, propondo melhorias que impactam diretamente os resultados de negócios.
Um dos grandes diferenciais da GenAI na engenharia de software é sua capacidade de aumentar a produtividade sem comprometer o papel humano. Em vez de substituir programadores e engenheiros, a GenAI serve como uma ferramenta de apoio. Com ela, profissionais de TI podem realizar tarefas como verificação de sintaxe, análise de qualidade de histórias de usuário e revisão de código de maneira ágil, permitindo foco em etapas criativas e de alto valor, como a definição de fluxos de programa, lógica de negócio, arquitetura e inovação nos sistemas.
Essa tecnologia está provocando uma transformação significativa na engenharia de software, mas, ao contrário do que muitos temem, essa mudança não representa uma ameaça ao trabalho dos programadores. Desde que começou a ser adotada de forma mais ampla em 2024, a GenAI, com o uso de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), vem trazendo ganhos de produtividade e elevando a qualidade dos projetos de software. É o que revela o estudo ISG Provider Lens™ Next-Gen ADM Services 2024 para o Brasil, distribuído pela TGT ISG.
—A GenAI se posiciona como aliada dos profissionais, proporcionando maior eficiência sem eliminar a necessidade de experiência humana. Afinal, aspectos como ideação, definição de estratégias e desenvolvimento de soluções inovadoras continuam exclusivamente no domínio dos profissionais —explica Pedro L. Bicudo Maschio, distinguished analyst da ISG e autor do estudo.
O estudo indica também que fornecedores de soluções de QA e automação de testes vêm implementando frameworks que integram a GenAI com ferramentas de IA e DevOps. —Essa integração facilita a automação de testes personalizados, alinhados a requisitos específicos dos clientes, permitindo implantações mais rápidas e eficientes. Outros fornecedores investem em soluções próprias de GenAI, que oferecem acesso facilitado à automação de testes ponta a ponta, incluindo recursos de autoatendimento para usuários e suporte mais avançado ao desenvolvimento de código —explica o autor.
O avanço tecnológico na engenharia de software é impulsionado pelos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), que se tornaram essenciais para desenvolvimento e manutenção de aplicações, com soluções como ChatGPT, Google Gemini e GitHub Copilot, o último integrado ao Microsoft Studio. Empresas combinam LLMs, incluindo modelos de código aberto, para personalizar soluções e atender a requisitos de segurança e privacidade.
Esses modelos, porém, demandam altos investimentos e cooperação entre empresas, sendo comparáveis a serviços públicos. Espera-se que, no futuro, sejam amplamente acessíveis e especializados em áreas específicas, preservando a liberdade de escolha das empresas e evitando a dependência de fabricantes.
Além de ganhos operacionais, a GenAI reduz o backlog de TI, ampliando a capacidade de entrega de soluções sem aumentar significativamente os custos, o que estabiliza o orçamento. Embora torne algumas tarefas mais rápidas, a GenAI também requer revisão humana para evitar erros e assegurar a confiabilidade.