Profissionais da área de programação sabem que as ferramentas modernas de assistência baseadas em inteligência artificial conseguem produzir grandes volumes de código funcional de forma surpreendentemente eficiente. No entanto, quem utiliza esses recursos também reconhece que não se pode confiar cegamente na precisão do material gerado, o que exige um esforço considerável para revisar cada trecho produzido por essas tecnologias.
Uma pesquisa recente sobre práticas reais de desenvolvimento em centenas de empresas revelou que a revisão humana de código constitui um gargalo significativo para a eficiência geral dessas ferramentas de inteligência artificial. O estudo constatou que não há evidências substanciais de que as empresas tenham aumentado sua produção de software ou reduzido sua equipe ao adotar essas tecnologias. Qualquer ganho de produtividade obtido durante a fase de codificação acaba sendo absorvido por restrições existentes nas etapas seguintes do processo de produção.
Os pesquisadores Fiona Chen e James Stratson, da Universidade Harvard, chegaram a essas conclusões ao analisar dados agregados da empresa Jellyfish, que mede a produção detalhada de equipes de engenharia. O estudo abrangeu trezentos milhões de eventos individuais de trabalho, como publicações de código e solicitações de integração, além de dados de gestão de Issues relacionados a mais de setecentos mil colaboradores em mais de setecentas empresas de desenvolvimento de software, no período entre 2021 e março de 2026.
De acordo com os autores do estudo, o processo de revisão de código aumenta significativamente em duração. As solicitações de integração têm maior probabilidade de exigir correções e os revisores deixam um número maior de comentários. Essa etapa de verificação, portanto, neutraliza boa parte dos benefícios de velocidade obtidos na fase inicial de geração de código.
Fonte: Ars Technica
