Assistentes de inteligência artificial já escrevem trechos inteiros de código a partir de uma descrição em linguagem comum. Para Murilo Moura Alencar, co-founder de uma empresa de games, o ponto de partida de qualquer uso desses assistentes é tratá-los como uma ferramenta de apoio, que acelera a escrita e exige que a pessoa continue entendendo o que foi gerado. O passo a passo abaixo organiza esse uso em seis etapas, do primeiro pedido à revisão final, para quem programa sozinho ou em equipe.
Passo 1: escolha a tarefa certa para delegar
O assistente rende mais em tarefas pequenas, bem delimitadas e fáceis de conferir: uma função que converte formatos de data, um modelo de teste, a tradução de um trecho de uma linguagem para outra ou a explicação de um erro obscuro. Tarefas desse tipo têm resultado verificável em poucos minutos, e o ganho de tempo é real. Já pedir uma funcionalidade inteira, com regras de negócio espalhadas por vários arquivos, costuma produzir algo que parece completo e esconde falhas difíceis de localizar depois.
Na leitura de Murilo Moura Alencar, a pergunta útil antes de delegar é se a pessoa saberia dizer, sem ajuda, como o resultado deve se comportar. Quem sabe o comportamento esperado consegue julgar a resposta; quem não sabe fica refém dela. Em equipes de tecnologia, uma boa forma de aplicar esse critério é listar, antes de pedir o código, as entradas que a função receberá e o que ela deve devolver em cada caso, inclusive os casos estranhos.
Passo 2: descreva o contexto com precisão
O assistente só conhece o que está no pedido. Informar a linguagem, a versão das bibliotecas, o padrão de nomes do projeto e o formato dos dados evita respostas que funcionam em abstrato e quebram no sistema real. Um pedido vago gera uma resposta genérica, e um pedido com restrições claras gera algo muito mais próximo do que a equipe precisa.
Convém também informar o que não pode acontecer. Em projetos que lidam com dados de usuários, por exemplo, o pedido deve deixar explícito que informações pessoais não podem ser registradas em arquivos de log. Sem essa instrução, o assistente escolhe o caminho mais comum, que nem sempre é o mais seguro. Descrever o contexto dá algum trabalho, mas esse trabalho se paga na hora da revisão.
Passo 3: leia o código gerado como se fosse de um colega novo
Código sugerido por máquina deve passar pela mesma leitura crítica de um código escrito por alguém recém-chegado ao time. A leitura consiste em conferir se a lógica está correta, se os nomes fazem sentido, se há tratamento de erros e se o trecho segue o padrão do restante do projeto. Aceitar sem ler é o risco mais frequente, justamente porque a resposta vem rápida, bem formatada e com aparência de segura.
Conforme explica Murilo Moura Alencar, a velocidade da geração desloca o gargalo: o tempo que se economiza ao escrever precisa ser parcialmente reinvestido em ler. Quando a revisão fica para depois, o custo reaparece na forma de defeitos em produção. E se o assistente produz mais código em uma hora do que a equipe consegue revisar em um dia, será que o ganho ainda existe? A resposta honesta é que não, e por isso o ritmo de geração deve respeitar a capacidade de revisão.
Passo 4: peça testes e verifique-os antes de confiar, como lembra Murilo Moura Alencar
Testes automatizados são a rede de proteção natural para código gerado. Em equipes que usam assistentes, uma prática comum é pedir os testes primeiro e só depois a implementação, de modo que o comportamento esperado esteja escrito antes de o código existir. Os testes também precisam ser lidos: um assistente pode criar testes que passam porque repetem o erro da própria implementação.
Vale conferir, em especial, se os testes cobrem os casos de borda, como listas vazias, valores nulos, textos com acentos e números no limite. Um conjunto de testes que só exercita o caminho feliz transmite confiança sem merecê-la. Quando algum teste falha, a correção deve vir de uma compreensão do problema, e não de sucessivos pedidos ao assistente até o resultado ficar verde.
Passo 5: proteja dados e segurança
Um dos riscos mais sérios do uso de assistentes está no que se envia a eles. Trechos de código com senhas, chaves de acesso, dados de consumidores ou segredos de negócio não devem ser colados em ferramentas externas sem que a política da empresa permita. Muitas empresas definem quais ferramentas são aprovadas e que tipo de informação pode ser compartilhado, e seguir essas regras vale mais do que qualquer atalho.
Há ainda o risco do código inseguro. Assistentes aprendem com enormes volumes de código existente, incluindo código com falhas conhecidas, e podem reproduzir padrões vulneráveis, como consultas montadas sem proteção contra injeção de comandos ou validações ausentes. No entendimento de Murilo Moura Alencar, a responsabilidade pelo que vai para produção continua sendo de quem aprova a mudança, e o fato de a máquina ter escrito o trecho não transfere essa responsabilidade. Ferramentas de análise de segurança e a revisão por outra pessoa seguem sendo indispensáveis.
Passo 6: mantenha a habilidade de quem programa
O último passo diz respeito às pessoas. Quem delega tudo ao assistente deixa de exercitar o raciocínio que sustenta a profissão, e os efeitos aparecem na hora em que o problema foge do comum e a máquina não ajuda. Para iniciantes, o cuidado é maior: aprender a programar exige errar, depurar e entender por que algo funciona, e uma resposta pronta pula justamente essa parte.
Uma forma saudável de uso é pedir ao assistente que explique o código gerado e depois tentar reescrevê-lo com as próprias palavras, ou resolver primeiro o problema sozinho e usar a ferramenta para comparar abordagens. Dessa maneira, a inteligência artificial funciona como um colega que discute alternativas, e não como um substituto do raciocínio. Equipes que combinam velocidade, revisão atenta, testes confiáveis e cuidado com dados tendem a colher os ganhos sem acumular riscos escondidos.