Fala pessoal, tudo bem? Hoje trago para vocês um resultado impressionante de uma pesquisa que analisou o impacto da geração de código por Inteligência Artificial (IA) no mercado de desenvolvimento. As conclusões podem ser consideradas “bombásticas” (ou até “sombrias”, como alguns descrevem) e revelam por que o uso crescente dessas ferramentas pode se tornar um grande problema para as empresas – especialmente em médio e longo prazo. Vamos entender o que essa pesquisa descobriu e o que podemos aprender para não cairmos em armadilhas no nosso dia a dia como desenvolvedores.
Caso prefira, assista ao vídeo:
A Pesquisa da GitClear
A pesquisa que estou compartilhando foi conduzida pela GitClear(clique aqui), que analisou 211 milhões de linhas de código entre 2020 e 2024. A partir daí, foram feitas projeções e observações sobre o efeito da IA na qualidade e na forma como o código está sendo escrito. O objetivo foi avaliar como desenvolvedores, utilizando ferramentas de IA como copilotos de programação, afetam o ecossistema de software em termos de volume de código, duplicação, refatoração e geração de bugs. Principais pontos levantados:
- Aumento drástico de duplicações de código.
- Queda significativa nas refatorações de trechos já existentes.
- Crescimento de linhas produzidas com maior índice de defeitos.
- Impacto na produtividade e qualidade do software.
- Papel essencial do desenvolvedor humano no entendimento e refatoração de código.
O Problema da Duplicação de Código
Um dos pontos mais críticos identificados é o aumento de blocos duplicados no código, especialmente trechos que têm 5 ou mais linhas idênticas ou muito semelhantes. Em 2024, houve um crescimento de oito vezes na frequência desse tipo de duplicação, em comparação a períodos anteriores. Por que isso importa?
- Qualquer bug em um bloco duplicado tende a se multiplicar. Se aquele pedaço de código tiver um problema, o mesmo aparece em vários pontos distintos da aplicação.
- As boas práticas de programação, como o DRY (Don’t Repeat Yourself), são cada vez menos seguidas. No lugar de mover/refatorar código para torná-lo reutilizável, há a simples replicação de blocos.
Exemplo ilustrativo: a pesquisa mostra situações em que apenas o nome de variáveis ou funções mudam, mas toda a lógica é clonada de um trecho anterior do código, multiplicando pequenos erros que podem gerar grandes dores de cabeça.
Queda na Refatoração (ou “Movimento” de Código)
Outro aspecto preocupante é a diminuição drástica de códigos classificados como “moved” (refatorados). Em 2020, por exemplo, 24% das linhas alteradas eram consideradas “moved”. Já em 2024, esse número caiu para cerca de 10%. O que significa “moved” neste contexto? É quando um trecho de código é reorganizado, refatorado ou encapsulado para evitar duplicações e promover boas práticas de desenvolvimento. Por que é importante refatorar? Refatorar melhora a legibilidade, a modularização e a manutenibilidade do software. A ausência desse processo leva à dívida técnica e, consequentemente, a custos maiores no futuro para manter e corrigir o código.
Mais Linhas, Mais Defeitos
Com ferramentas de IA, a quantidade de linhas adicionadas (o que a pesquisa chama de AD) aumentou. Chegou a 46% em 2024, indicando que os projetos têm recebido muito código novo em pouco tempo. Entretanto, essa velocidade vem acompanhada de um índice elevado de problemas, que logo precisam ser revisados. Além disso, um relatório do Google (o relatório DORA de 2024) aponta para um aumento na taxa de falhas à medida que as equipes adotam mais intensamente ferramentas de IA. Ou seja, cresce a velocidade de escrita, mas a qualidade nem sempre acompanha esse ritmo.
Impactos na Produtividade e na Qualidade
A pesquisa sugere que, embora o uso de IA acelere a escrita de novas linhas, há pouca atenção à arquitetura ou ao design robusto do sistema como um todo. Isso implica:
- Acúmulo de dívida técnica: Eventualmente, será preciso investir mais esforço para consertar problemas gerados por código “jogado” no projeto sem um pensamento mais amplo de design.
- Retrabalho: Bugs espalhados por blocos de código duplicados se tornam mais difíceis de rastrear e corrigir.
- Falha na consolidação de métodos/funções: Muita coisa que poderia ser extraída em módulos reutilizáveis é simplesmente replicada.
Em resumo, gestores que medem apenas “linhas de código escritas” ou “velocidade de entrega” podem ver isso como algo vantajoso de início. Porém, a médio e longo prazo, a bomba-relógio da dívida técnica tende a estourar, exigindo revisões e manutenções custosas.
E o Papel dos Desenvolvedores Humanos?
Se você teme que a IA roube o seu emprego, a pesquisa mostra exatamente o contrário. A criatividade humana e a capacidade de refatorar de forma inteligente continuam sendo um diferencial que a IA, pelo menos no estado atual, não consegue replicar.
- A IA não enxerga todo o contexto de um projeto para propor refatorações mais profundas e arquiteturalmente sólidas.
- Desenvolvedores que sabem resolver bugs, reconhecem boas práticas e compreendem a fundo conceitos como dry e clean code serão cada vez mais procurados.
- O código-fonte gerado por IA é como uma “bomba-relógio” que, em médio e longo prazo, pode trazer dor de cabeça às empresas, aumentando a demanda por profissionais que realmente entendem de engenharia de software.
Conclusão: Aproveite a IA com Responsabilidade
As informações dessa pesquisa servem de alerta. Há vantagens na IA: você ganha velocidade de escrita e consegue resolver pequenos trechos de código rapidamente. Porém, confiar cegamente nela e não aplicar as boas práticas de engenharia de software resulta em sistemas repletos de duplicações e bugs. A tendência é que o mercado passe a valorizar ainda mais quem consegue analisar, refatorar e corrigir código — algo que a IA, por enquanto, não faz de maneira abrangente. Portanto:
- Não seja um desenvolvedor medíocre: se você apenas “copia e cola”, estará atuando no mesmo nível de um sistema que não enxerga todo o contexto.
- Invista em qualidade: entenda quando aplicar o DRY e quando abrir exceções, estude clean code, boas práticas e princípios de design.
- Foque em aprendizado contínuo: a IA avança rápido, mas a percepção humana de contexto e criatividade ainda é insubstituível.
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- Deixe seu comentário: como tem sido sua experiência com código gerado por IA? Ele ajuda ou atrapalha no dia a dia?
- Compartilhe este post com outros desenvolvedores que possam se interessar pelo tema.
- E lembre-se: a IA é uma ferramenta poderosa, mas não vai substituir a qualidade do seu trabalho quando se trata de código limpo e bem planejado.
Até a próxima!