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Quando decidimos seguir a carreira de desenvolvedor, é natural sentir um certo receio diante da quantidade de coisas que precisamos aprender. Linguagens de programação, frameworks, bancos de dados, boas práticas, arquitetura de software… A lista parece infinita. E, inevitavelmente, surge a dúvida: “Será que um dia vou chegar a sênior?”. Saiba que todo profissional sênior já se fez essa mesma pergunta no início da jornada.
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A boa notícia é que, apesar desse medo inicial, o processo de aprendizado está mais acessível do que nunca. Hoje, quem está começando pode contar com uma ajuda que as gerações anteriores não tinham: a inteligência artificial.
Ferramentas como o ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), DeepSeek R1 (DeepSeek AI) e GitHub Copilot (Microsoft) podem ajudar a entender conceitos complexos, sugerir soluções para problemas, explicar erros e até acelerar a escrita de código. Isso não significa que o caminho será fácil ou instantâneo, mas que você não precisará trilhar essa jornada sozinho.
E o melhor de tudo: essas ferramentas também podem ser treinadas para agir de forma mais padronizada e organizada. Com prompts bem estruturados, devs de todos os níveis podem transformar a programação em uma atividade colaborativa e dinâmica, otimizando tempo e agenda.
Quer testar? Veja esses prompts que separei como exemplos:
- “Explique este código como se eu tivesse 5 anos de idade e sugira melhorias para torná-lo mais eficiente e legível”
Esse comando é ideal para ajudar desenvolvedores juniores a entenderem a lógica por trás do código (pense em uma pessoa fazendo cursos de programação) e identificar pontos de refatoração.
- “Crie uma documentação completa para esta API, incluindo endpoints, parâmetros, exemplos de requisição e resposta”
Automatiza a criação de documentações completas, seja para funções, APIs ou códigos inteiros, incluindo parâmetros, tipos de retorno, garantindo consistência e facilitando a vida da pessoa desenvolvedora.
- “Analise este erro e sugira possíveis causas e soluções”
Além de identificar falhas, esse comando acelera o processo de debugging ao oferecer insights valiosos para a resolução do problema.
- “Crie um resumo técnico deste código, destacando os principais componentes e sua funcionalidade”
Perfeito para obter uma visão macro da estrutura do código, auxiliando na compreensão de como os módulos interagem e qual o propósito de cada um.
- “Sugira refatorações para melhorar a estrutura deste código sem alterar sua lógica.”
Esse comando ajuda a quebrar funções monolíticas em rotinas menores e mais encapsuladas, elevando a legibilidade e a organização do projeto.
O papel do ‘human in the loop’
A IA tem o potencial de automatizar grande parte do trabalho e facilitar uma tarefa que é comumente deixada em segundo plano pelos devs? Sem dúvida nenhuma. Ela vai substituir a ação desses profissionais algum dia? Com certeza não.
Apesar da automação avançada, o conceito de “human in the loop” continua indispensável. A IA pode ser uma excelente aliada na geração de uma documentação inicial, mas cabe ao desenvolvedor adicionar o contexto que realmente faz a diferença.
Explicar o porquê por trás de uma decisão arquitetural, justificar trade-offs ou inserir insights estratégicos são tarefas que exigem o olhar crítico e a experiência humana.
Dando o exemplo da documentação, é comum que, ao ser gerada automaticamente, ela seja genérica ou falhe em captar nuances importantes do sistema. Por isso, o papel do dev evolui para o de curador e validador dessa documentação, assegurando que ela esteja alinhada com os objetivos do projeto e com a cultura da equipe.
O futuro, eficiência e produtividade
Com a ascensão da IA no desenvolvimento de software, o foco do desenvolvedor está se deslocando do “escrever do zero” para a integração inteligente de ferramentas que otimizam tarefas repetitivas. Essa mudança não só eleva a produtividade como também permite que os profissionais se concentrem em resolver problemas mais complexos e inovadores.
Não é à toa que, segundo dados da Indeed, as vagas que mencionam IA Generativa cresceram significativamente na Europa e nos Estados Unidos – na Alemanha, por exemplo, o número aumentou 3,9 vezes, enquanto na França esse crescimento chegou a 6,8 vezes. O desenvolvimento de software é, sem dúvidas, uma das áreas mais impactadas por essa revolução.
Integrar ferramentas de IA no processo de escrita de código é, hoje, uma estratégia indispensável para quem busca se destacar no mercado. Quem souber aproveitar esses recursos vai transformar desafios em oportunidades, aprimorando não só a qualidade do código, mas também a eficiência da equipe como um todo.
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