Escolher a solução ideal de inteligência artificial para seu projeto pode parecer uma tarefa desafiadora, mas não precisa ser. Mesmo com a alta quantidade de ferramentas disponíveis, é preciso levar alguns pontos em consideração.

Segundo uma pesquisa do GitHub, 99% dos desenvolvedores já experimentaram alguma forma de inteligência artificial para gerar código.

Mais do que uma estatística, este número nos revela uma mudança que tende só a aumentar no setor: a parceria de desenvolvedores com ferramentas de IA.

O movimento de popularização das inteligências artificiais, que começou com o GPT, evoluiu para um ecossistema robusto de ferramentas que só aumenta.

Hoje, temos o Copilot, Claude, Gemini e várias outras opções que oferecem características e vantagens específicas.

Se você está na dúvida de qual é o melhor modelo para virar o seu parceiro de codificação no dia a dia, leia nosso guia abaixo para entender melhor.

A complexidade por trás da inteligência artificial

Primeiramente, um erro comum é julgar modelos de IA apenas pela interface do chat. Na realidade, existe uma estrutura sofisticada operando nos bastidores de cada modelo.

Na prática, modelos como o GPT, Lhama e outros LLMs possuem arquiteturas complexas que incluem alguns aspectos-base:

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Ele é um componente crucial que permite que o modelo busque informações relevantes em uma base de conhecimento antes de gerar respostas.

Assim, ele consegue aumentar a precisão das respostas, a inclusão de conhecimento específico e ainda reduz as “alucinações” que o modelo pode apresentar.

Bancos de dados vetoriais

Estes são fundamentais para o funcionamento eficiente dos LLM armazenando representações numéricas de textos e códigos, permitindo buscas semânticas ultrarrápidas e a maior facilidade de identificar padrões e similaridades. Além disso, eles otimizam o uso de memória e o processamento.

Sistemas de transformação de dados

Já esta camada é responsável por converter entradas do usuário em formatos que o modelo pode processar, normalizar e limpar dados, aplicar tokenização adequada, gerenciar diferentes tipos de entrada (código, texto, comandos), além de garantir a consistência das respostas.

Estruturas de indexação

São sistemas sofisticados que organizam e categorizam as informações para acesso rápido, mantêm hierarquias de conhecimento, permitem atualizações incrementais, otimizam a recuperação de contexto relevante e facilitam a manutenção e atualização do conhecimento do modelo.

Toda essa infraestrutura complexa é o que permite que os modelos de inteligência artificial entreguem respostas rápidas e precisas.

Por isso, quando empresas optam por soluções própria através de modelos open source, como o Lhama, é preciso considerar toda essa estrutura.

Engenharia de prompt: o papel do contexto

Cada modelo possui sua própria forma de processar e utilizar contexto. Por exemplo, o GitHub Copilot não apenas lê o arquivo atual, mas pode ser configurado para compreender todo o workspace do projeto.

Assim, a base para conseguir bons resultados está sim ligado à base de informações que o modelo foi treinado, mas a forma com que se conversa com o chat através de bons prompts vai definir se o usuário conseguirá bons resultados ou não.

No episódio #200 do nosso podcast Entre Chaves, Francisco Malaguth, Cientista de Dados e Arquiteto de Software na dti digital, reflete sobre a importância do refinamento de um prompt.

Para ele, quando mais específico for um prompt, menor será a diferença de resultados entre os diferentes modelos, mesmo se compararmos versões mais simples com outras mais complexas.

Algumas estratégias podem ajudar a melhorar os seus resultados através de prompts. Por exemplo, a inclusão de contexto específico, definição clara de objetivos e restrições, uso de prompt de poucos disparos com exemplos e validação iterativa das respostas

Modelos especialistas ou generalistas: qual o melhor?

O senso comum nos faz pensar que modelos mais generalistas e robustos, como o GPT, sempre serão a melhor opção de escolha, mas não necessariamente.

Francisco também diz que modelos com menos parâmetros podem ser mais eficazes quando especializados.

Isso quer dizer que um modelo focado em desenvolvimento de código pode superar modelos generalistas mais complexos em tarefas específicas.

Por exemplo, neste caso, o desenvolvedor teria respostas muito mais eficazes com geração de código nas variadas linguagens específicas, análise de segurança, otimização de performance e documentação.

Segurança e uso corporativo de inteligência artificial

As versões gratuitas dos LLMs podem ser tentadores pela sua acessibilidade, mas quando pensamos em uso dentro das empresas, é preciso ter cuidado.

Como são modelos criados e controlados por terceiros, eles podem apresentar riscos significativos para as organizações. Ou seja, falta de garantia de privacidade e possível exposição de dados sensíveis.

Pensando nisso, é crucial estabelecer diretrizes claras para o uso de IA em produtos. Isso inclui definir quando serão usado APIs próprias ou de terceiros, políticas de segurança e privacidade, protocolos de validação de código gerado e procedimento de auditoria.

Quais os benefícios da inteligência artificial para o desenvolvimento de software?

Ainda assim, as ferramentas de copiloto devem fazer parte do dia a dia dos desenvolvedores para que eles consigam otimizar o seu tempo e criar soluções mais robustas.

O GitHub Copilot, por exemplo, talvez seja a ferramenta atual de maior uso pelos desenvolvedores, justamente pela sua capacidade de identificar potenciais bugs precocemente, além de aceitar o maior número de integrações com outras aplicações. Com ele, também é possível gerar bons testes unitários.

Para segurança, o Amazon CodeWhisperer é um parceiro ideal para identificar vulnerabilidades durante a escrita do código.

Porém, talvez um dos maiores benefícios do uso da IA no dia a dia do desenvolvedor seja a facilidade em adotar novas linguagens de programação.

Além disso, é possível fazer a tradução automática entre elas, analisar exemplos contextualizados, conseguir explicações detalhadas e conceitos, além de facilitar o debugging assistido.

Como implementar na sua empresa e medir o ROI da inteligência artificial

Primeiramente, é preciso verificar como a sua organização encara o uso da IA para tarefas do dia a dia, se possui um modelo próprio e como são os protocolos de uso.

Depois disso, alguns critérios devem ser levados em consideração para que seu uso gere valor:

• Comece aplicando em projetos piloto com métricas e objetivos muito bem definidos;
• Ofereça treinamentos em engenharia de prompt para que as pessoas entendam a anatomia de um bom comando;
• Monitore seu uso e os resultados .

Quer saber se a adoção da IA está gerando valor? Separe algumas ações específicas para acompanhar em períodos mensais ou trimestrais: velocidade de desenvolvimento, redução de bugs, tempo economizado e satisfação dos times. Acompanhando esses indicadores ficará fácil medir o valor que o uso da IA está gerando à empresa e identificar novas oportunidades.

Conclusão

A escolha da ferramenta ideal de inteligência artificial vai além da interface do usuário. É preciso compreender primeiramente as políticas de uso de cada empresa e identificar as reais necessidades em que elas serão úteis.

Além disso, o sucesso na implementação não está apenas ligado à escolha do modelo, mas na compreensão profunda de como conseguir tirar o melhor dele. Isso inclui conhecimento avançado em engenharia de prompt.

Já o futuro da IA aplicado ao desenvolvimento promete maior integração e uso de linguagem natural. Modelos com o Claude já tem grande potencial, porém, ainda são limitados quanto às integrações. No fim, soluções mais especializadas ganharão mais espaço em nichos específicos.

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