Avaliação de Assistentes de Programação com IA no Desenvolvimento de Software

Avanços em inteligência artificial (IA), especialmente através de modelos de linguagem grandes (LLMs), mudaram a forma como o software é construído e mantido. Essas ferramentas de IA, como assistentes de programação, ajudam programadores a completar várias tarefas, levando ao seu uso crescente no desenvolvimento de software. No entanto, pouca gente sabe o quão confiáveis são essas ferramentas de IA quando se trata de práticas recomendadas em Engenharia de Software.

Este artigo explora as crenças e comportamentos de assistentes de programação baseados em LLM para ver o quanto eles alinham com as práticas estabelecidas de desenvolvimento de software. Focamos em afirmações específicas sobre engenharia de software que foram confirmadas por pesquisas e avaliamos se essas ferramentas de IA as reconhecem e aplicam.

#A Ascensão da IA no Desenvolvimento de Software

Nos últimos anos, ferramentas de IA se tornaram mais comuns no mundo da programação. Assistentes de programação, como ChatGPT, GitHub Copilot e outros, usam grandes modelos de linguagem treinados em extensos dados, incluindo exemplos de codificação. Essas ferramentas podem ajudar em diversas tarefas de software, como projetar código, corrigir bugs e gerar testes.

Muitos desenvolvedores já estão familiarizados com essas ferramentas de IA. Pesquisas mostram que uma porcentagem significativa de desenvolvedores as adotou em seus processos de trabalho. Apesar da utilidade desses assistentes de IA, os programadores humanos continuam sendo cruciais para a qualidade do software, já que são eles que inovam e resolvem problemas que surgem durante o desenvolvimento.

#A Desconexão Entre Pesquisa e Prática

Pesquisas em engenharia de software apontaram muitas práticas eficazes que ajudam a melhorar a qualidade do software. No entanto, muitos desenvolvedores de software não aplicam essas recomendações em seu dia a dia. Por exemplo, enquanto estudos mostram que usar certas ferramentas pode melhorar a qualidade do código e reduzir erros, muitos desenvolvedores tendem a ignorar essas descobertas. Eles podem não confiar na pesquisa ou achar difícil implementar as práticas recomendadas.

Essa desconexão levanta questões sobre como assistentes de programação IA percebem e utilizam práticas baseadas em evidências. Eles entendem e aplicam os mesmos princípios que os pesquisadores defendem?

#Avaliando Assistentes de Programação IA

Nossa avaliação foca em entender as crenças e comportamentos de vários assistentes de programação baseados em LLM. Perguntamos as seguintes questões:

1. O que essas ferramentas de IA acreditam sobre práticas de engenharia de software baseadas em evidências?
2. Elas oferecem suporte para essas práticas em suas sugestões de codificação?
3. Elas são capazes de aplicar essas práticas em cenários reais de codificação?

Para responder a essas perguntas, examinamos uma variedade de assistentes de programação IA e analisamos suas respostas para ver o quanto elas alinham com princípios estabelecidos de software.

#Crenças dos Assistentes de Programação Baseados em LLM

Descobrimos que as crenças dos assistentes de programação baseados em LLM costumam ser vagas e pouco claras. Embora muitos deles concordem com os efeitos positivos de práticas como testes unitários e revisões de código, às vezes eles fornecem respostas ambíguas ou não comprometidas. Essa falta de clareza pode ser preocupante para desenvolvedores que dependem dessas ferramentas para orientação.

Por exemplo, quando perguntados sobre a importância de padrões de codificação, a maioria das ferramentas de IA reconheceu seu valor, mas não confirmou com segurança seu impacto na qualidade do software. Da mesma forma, enquanto muitos assistentes de IA reconheceram que códigos mais complexos levam a mais defeitos, alguns deram respostas pouco claras quando questionados sobre a relação específica entre práticas de codificação e qualidade do software.

#Evidências que Apoiam Suas Crenças

Quando procuramos as evidências que essas ferramentas de IA afirmavam usar para apoiar suas crenças, descobrimos que apenas algumas forneceram referências claras. A maioria das respostas carecia de evidências ou fontes específicas para respaldar suas afirmações. Essa ausência de informações confiáveis torna difícil para os desenvolvedores confiarem nos conselhos dados por esses sistemas de IA.

Dos vários assistentes que analisamos, apenas um ofereceu consistentemente fontes para suas afirmações. Mesmo assim, muitas dessas fontes eram de blogs ou plataformas de perguntas e respostas, em vez de pesquisas científicas revisadas por pares. Embora ter links para fontes mais informais possa ser útil, não substitui informações sólidas e baseadas em pesquisa.

#Comportamentos dos Assistentes de Programação Baseados em LLM

Além de suas crenças, também examinamos os comportamentos desses assistentes de programação IA. Especificamente, queríamos ver se eles praticavam o que pregavam em relação a práticas baseadas em evidências em engenharia de software. Infelizmente, nossos achados indicam que muitas ferramentas de IA não adotam comportamentos de programação eficazes.

Por exemplo, enquanto reconheceram a importância de padrões de codificação, apenas alguns conseguiram aplicar esses padrões ao gerar código. A maioria dos assistentes de IA também teve dificuldade com comportamentos como o uso de Ferramentas de Depuração e realização de revisões de código, que são práticas essenciais no desenvolvimento de software.

No geral, uma parte significativa dos assistentes de programação baseados em LLM falhou em demonstrar comportamentos que correspondessem às suas crenças. Essa discrepância mostra que, embora possam reconhecer o valor de certas práticas, não as implementam de forma eficaz.

#Implicações para Desenvolvedores

Para desenvolvedores de software que usam assistentes de programação baseados em LLM, essas descobertas têm várias implicações. Em primeiro lugar, os desenvolvedores devem ser cautelosos ao confiar em ferramentas de IA para orientação sobre melhores práticas. Como muitas dessas ferramentas oferecem respostas vagas e carecem de evidências, é essencial abordar suas sugestões de forma crítica.

Os desenvolvedores também devem considerar usar assistentes de IA como um complemento, e não como um substituto, para práticas de engenharia de software estabelecidas. Isso significa que devem continuar a aplicar métodos respaldados por pesquisas em seu trabalho, mesmo que a ferramenta de IA sugira o contrário.

Além disso, pode ser interessante para os desenvolvedores fornecer instruções específicas para as ferramentas de IA para incentivar um melhor alinhamento com as melhores práticas. Por exemplo, se um desenvolvedor pedir explicitamente a um LLM para gerar código seguindo certos padrões, pode obter resultados melhores.

#Direções Futuras para Pesquisa

Para reduzir a lacuna entre assistentes de programação IA e práticas de engenharia de software baseadas em evidências, futuras pesquisas podem explorar como aprimorar essas ferramentas. Possíveis caminhos incluem:

1. Treinamento de IA com Resultados de Pesquisa: Incorporando estudos científicos nos dados de treinamento para assistentes de programação baseados em LLM, os pesquisadores podem melhorar a forma como essas ferramentas entendem e aplicam práticas de engenharia de software.

2. Desenvolvendo Modelos de Trabalho: Criar fluxos de trabalho estruturados que integrem ferramentas de IA com práticas baseadas em evidências poderia ajudar a garantir que os desenvolvedores recebam resultados de qualidade enquanto se beneficiam da assistência de IA.

3. Resumos de Pesquisa para Desenvolvedores: A IA também pode desempenhar um papel em traduzir descobertas de pesquisa complexas em resumos acessíveis. Ao resumir artigos acadêmicos e torná-los mais fáceis de entender, as ferramentas de IA podem ajudar desenvolvedores a se manterem informados sobre as melhores práticas mais recentes em engenharia de software.

4. Estudos Longitudinais sobre o Impacto da IA: Estudos futuros que acompanhem o impacto dos assistentes de programação IA na qualidade do software e nos comportamentos dos desenvolvedores ao longo do tempo podem fornecer insights valiosos sobre como essas ferramentas podem ser aprimoradas.

#Conclusão

Resumindo, embora assistentes de programação IA tenham o potencial de transformar o desenvolvimento de software, nossa análise revela deficiências significativas em suas crenças e comportamentos em relação a práticas baseadas em evidências. Muitas dessas ferramentas lutam para fornecer informações claras e credíveis e falham em adotar técnicas de programação eficazes.

Para desenvolvedores que trabalham com esses sistemas de IA, continua sendo crucial manter uma perspectiva crítica. Ao se manterem informados e aplicarem melhores práticas estabelecidas junto com ferramentas de IA, os desenvolvedores podem garantir a qualidade de seus projetos de software. No futuro, pesquisas e inovações contínuas são necessárias para aprimorar a confiabilidade e eficácia dos assistentes de programação IA no suporte a tarefas de engenharia de software.