Andrew Ng: A IA torna a programação mais simples, mas “decidir o que fazer” está a tornar-se o novo gargalo

AI education precursores, o fundador da deeplearning.ai, Andrew Ng, publicou um artigo longo no boletim The Batch a 13 de abril, no qual aborda o futuro da engenharia de software após a aceleração da programação por agentes de IA. O seu ponto de vista central é: quando a construção se torna fácil, “decidir o que construir” passará a ser o verdadeiro gargalo — ele chama-lhe “Product Management Bottleneck” (Gargalo de Gestão de Produto).

Cinco tendências já claramente definidas

Ng enumerou cinco tendências que já são claramente visíveis no impacto da IA na engenharia de software:

Depois de a IA tornar a programação mais simples, haverá mais pessoas a participar no desenvolvimento de software

Fazer código manual, ou até ler código gerado por IA, vai deixar de ser tão importante, porque é possível perguntar ao LLM sobre o código, operando num nível de abstração mais elevado

Tornar software personalizado para públicos mais específicos torna-se economicamente viável, e as aplicações personalizadas vão aumentar significativamente

Decidir “o que construir” torna-se mais um gargalo do que “construir na prática”

O custo de saldar dívida técnica está a diminuir (a IA pode ajudar-te a refatorizar)

Oposição ao “AI jobpocalypse”

Ng opõe-se de forma clara ao argumento “a IA conduzirá a desemprego em massa” que está a ganhar popularidade no meio tecnológico e na esfera das políticas. Ele chama a esta perspetiva “AI jobpocalypse” (o “apocalipse do emprego na IA”), argumentando que o impacto real “não será tão mau como os críticos que tentam mostrar o quão poderosa é a sua própria IA têm previsto”.

Ele cita um relatório recente da Citadel Research para indicar que as vagas na área da engenharia de software estão a crescer rapidamente. Se a IA tiver o maior impacto na engenharia de software e, ainda assim, o emprego na área de engenharia de software estiver a expandir-se, então isso é um sinal encorajador para outras indústrias.

Ng reconhece, ao mesmo tempo, que os recém-licenciados estão de facto a enfrentar dificuldades na procura de emprego, e que alguns CEOs atribuem despedimentos à IA — mas ele aponta que uma grande parte é “AI washing” (lavagem de IA), ou seja, as empresas escolhem atribuir os despedimentos à IA, mesmo quando a IA não alterou de facto o seu funcionamento interno.

Questões em aberto sobre o futuro da engenharia de software

Ng levanta uma série de questões que ainda estão a ser exploradas: quais são as competências essenciais dos futuros engenheiros de software séniores? Como devem mudar os currículos de ciência da computação? Se toda a gente puder construir funcionalidades, qual é a vantagem competitiva de indivíduos e empresas? Como devem ser formadas as equipas de software? Como é que os agentes de IA alteram o fluxo de trabalho dos engenheiros de engenharia de software para aprendizagem de máquinas?

Estas questões estão diretamente relacionadas com as tendências da Harness Engineering e da Vibe Coding. Quando o custo de construir se aproxima de zero, o gosto, o discernimento e a capacidade de escolher problemas — e não apenas a capacidade técnica pura — tornar-se-ão vantagens humanas insubstituíveis.

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