Programação na Era da Ia: Competências para o Desenvolvimento de Software por Modelos Generativos

Resumo

A popularização de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) generativa capazes de produzir, explicar, modificar e depurar código-fonte vem alterando de forma significativa o processo de desenvolvimento de software e coloca novos desafios para o ensino de programação. Embora ferramentas baseadas em grandes modelos de linguagem apresentem potencial para ampliar a produtividade e apoiar a aprendizagem, sua utilização não implica a substituição do conhecimento de programação nem garante, por si só, a produção de software correto e sustentável. Estudos recentes apontam benefícios de assistentes de programação para geração e compreensão de código, bem como riscos relacionados à confiança excessiva, à dependência da ferramenta e à dificuldade de transferência do conhecimento para situações sem assistência. Nesse contexto, este trabalho apresenta uma experiência de ensino em andamento, que investiga a utilização de IA generativa como componente do processo de desenvolvimento de software e busca identificar as competências necessárias aos estudantes para atuar nesse novo cenário. A proposta parte da hipótese de que a incorporação da IA modifica, mais do que elimina, as atividades desempenhadas pelo programador, deslocando parte do esforço da escrita manual de código para atividades de especificação, decomposição de problemas, análise, validação, depuração, integração e manutenção. A metodologia adotada consiste no acompanhamento das atividades práticas realizadas pelos estudantes durante o desenvolvimento de programas com apoio de ferramentas de IA, registrando situações de uso, dificuldades encontradas, estratégias adotadas e resultados obtidos. A experiência também envolve discussões orientadas em sala de aula sobre a elaboração de solicitações, fornecimento de contexto, análise crítica das respostas, testes e verificação do código produzido. Os resultados parciais indicam que a utilização da IA apresenta maior efetividade quando aplicada a tarefas delimitadas, como geração de componentes específicos, explicação de código, refatoração e, especialmente, identificação e correção de erros, enquanto solicitações para desenvolvimento integral de aplicações complexas tendem a produzir resultados menos consistentes e demandam maior intervenção humana. Também foram observados casos em que alterações solicitadas ao modelo provocaram mudanças não intencionais ou perda de funcionalidades anteriormente implementadas, evidenciando a necessidade de compreender o código produzido e de estabelecer mecanismos de teste e validação a cada etapa do desenvolvimento. Essas observações vêm modificando a percepção inicial de parte dos estudantes, que passam a compreender a IA não como uma ferramenta capaz de realizar autonomamente todo o processo de programação, mas como um recurso que precisa ser orientado, supervisionado e criticamente avaliado. Os resultados sugerem, portanto, que a formação em programação deve incorporar competências relacionadas à colaboração humano-IA, sem abandonar os fundamentos de algoritmos, estruturas de dados e engenharia de software. Nesse novo paradigma, o estudante deve ser capaz de decompor problemas, formular especificações adequadas, fornecer contexto, avaliar criticamente código gerado, elaborar testes, diagnosticar falhas, controlar alterações e integrar diferentes componentes produzidos com auxílio de IA. Conclui-se que o desafio pedagógico não consiste simplesmente em ensinar os estudantes a utilizar ferramentas de geração de código, mas em prepará-los para atuar como desenvolvedores capazes de supervisionar sistemas que participam ativamente da produção de software. A experiência em andamento aponta para a necessidade de repensar práticas de ensino e avaliação em programação, valorizando menos a reprodução manual de soluções isoladas e ampliando a ênfase na compreensão, especificação, validação e gestão de sistemas de maior complexidade.