Por Fabio Seixas, CEO da Softo.
Nos últimos anos, a aplicação de modelos de linguagem à programação transformou o dia a dia dos desenvolvedores. Ferramentas como GitHub Copilot, ChatGPT e Replit Ghostwriter aumentaram a produtividade ao sugerir trechos de código, automatizar tarefas repetitivas e até gerar soluções completas a partir de descrições em linguagem natural. No entanto, os ganhos recentes já se mostram incrementais, indicando que os LLMs, por sua natureza textual, atingiram um limite estrutural.
Os LLMs foram concebidos para interpretar linguagem natural e, posteriormente, adaptados para lidar com código. Essa adaptação trouxe resultados expressivos, mas enfrenta limitações em que o código não é apenas texto, mas também lógica, dependência e comportamento. Interpretá-lo exige raciocínio algorítmico, coerência estrutural e compreensão de contextos amplos, habilidades que os LLMs generalistas não foram projetados para oferecer.
As micro, pequenas e médias empresas (MPMEs) brasileiras têm uma perspectiva positiva quanto aos potenciais da Inteligência Artificial (IA), com 77% dos tomadores de decisão considerando que a IA agiliza os processos de suas empresas. É o que revela a pesquisa “IA em micro, pequenas e médias empresas: tendências, desafios e oportunidades“, encomendada pela Microsoft à Edelman Comunicação.
Segundo o estudo, 75% das empresas entrevistadas afirmam que estão otimistas em relação ao impacto da Inteligência Artificial (IA) em seu trabalho e isso se reflete nos planos de investimento das companhias, que afirmam que continuarão investindo ou investirão pela primeira vez em IA (73%), sendo que 61% delas já possuem plano de ação ou metas específicas relacionadas à essa tecnologia.
Porém, para superar essas restrições, surge a necessidade de uma IA nativa de código, um sistema projetado desde o início para tratar código como primeira linguagem. Essa abordagem demanda uma nova arquitetura de transformer, capaz de compreender profundamente semântica, lógica e estruturas complexas de software, indo além da simples autocompletação de trechos.
Entre as competências essenciais dessa nova geração de IA estão um entendimento semântico profundo do código, raciocínio lógico e algorítmico, manutenção de contexto estendido em bases complexas, compreensão de dependências e bibliotecas, capacidade de testar e validar código e interpretação de requisitos ambíguos. A conjunção dessas habilidades permitiria que a IA atuasse de forma autônoma, confiável e consistente.
O desenvolvimento dessa arquitetura exigirá novos datasets, algoritmos específicos e mudanças na forma como concebemos o ato de programar. É uma transformação de base, que transcende ajustes incrementais e redefine o que significa criar software com auxílio de IA. A expectativa é que, em um horizonte de cinco anos, possamos testemunhar sistemas capazes de atuar como engenheiros de software completos.
A atual fase dos LLMs generalistas demonstra que a produtividade aumentou, mas a autonomia ainda é limitada. A evolução futura dependerá da criação de modelos nativos de código, capazes de lidar com complexidade, dependências e raciocínio lógico de forma integrada, abrindo caminho para uma programação mais estratégica, escalável e confiável. Essa mudança não apenas redefine a tecnologia, mas também o papel do desenvolvedor.
Em vez de atuar apenas como executor de comandos, o profissional se tornará um arquiteto e supervisor de sistemas inteligentes, orientando a IA a transformar especificações abstratas em soluções completas e funcionais. A revolução da programação com IA está apenas começando. A próxima geração não se limitará a otimizar tarefas, ela promete redesenhar o próprio conceito de desenvolvimento de software, tornando os sistemas de IA parceiros técnicos plenos, capazes de compreender, criar e iterar sobre soluções complexas com autonomia e inteligência contextual.