IA aumentou em 26% as tarefas concluídas por desenvolvedores, diz estudo
Um assistente de inteligência artificial pode ajudar desenvolvedores a escrever código, completar instruções e avançar em tarefas que antes exigiam mais tempo.
Mas qual é o efeito dessa ajuda na produtividade real? Um estudo com milhares de profissionais buscou responder à pergunta em ambientes de trabalho, fora de testes controlados em laboratório.
Segundo estudo publicado na revista acadêmica Management Science, o combinar os resultados, os pesquisadores identificaram um aumento de 26,08% no número de tarefas concluídas por desenvolvedores que receberam acesso a um assistente de programação com inteligência artificial.
A pesquisa reuniu dados de 4.867 profissionais.
Como os pesquisadores mediram o ganho de produtividade
Os experimentos utilizaram uma metodologia de ensaio controlado randomizado. Nesse tipo de pesquisa, os participantes são distribuídos aleatoriamente entre grupos, permitindo comparar os resultados de quem teve acesso à tecnologia com os daqueles que não receberam o mesmo recurso.
Nos três casos, o assistente de programação oferecia sugestões inteligentes para completar trechos de código.
A proposta era avaliar o efeito da ferramenta sobre o trabalho cotidiano dos desenvolvedores, considerando as condições reais das empresas.
O resultado de 26,08% corresponde à estimativa combinada dos três experimentos. Os autores, contudo, apontam incerteza estatística e diferenças entre os resultados individuais.
Portanto, o percentual não significa que todo desenvolvedor terá o mesmo ganho ao começar a usar IA.
Profissionais menos experientes tiveram ganhos maiores
Outro resultado chamou a atenção dos pesquisadores: desenvolvedores menos experientes apresentaram taxas de adoção mais altas e ganhos de produtividade maiores.
Uma explicação possível é que sugestões automáticas ajudem esses profissionais a avançar em tarefas que ainda exigem mais tempo de pesquisa e execução.
A tecnologia pode funcionar como apoio durante o aprendizado, embora não substitua a necessidade de compreender o código e verificar se ele funciona como esperado.
Para as empresas, o achado sugere que a adoção de IA deve considerar as necessidades de diferentes grupos de profissionais.
Treinamento, escolha das tarefas e acompanhamento dos resultados influenciam a maneira como a tecnologia é incorporada à rotina.
Mais tarefas concluídas não significam, necessariamente, mais qualidade
O indicador usado no estudo foi o número de tarefas concluídas. Embora seja uma medida relevante de produtividade, ele não representa sozinho a qualidade do trabalho, a segurança do código ou o desempenho do software depois de implementado.
Uma ferramenta pode acelerar a escrita de código, mas sugestões incorretas ainda exigem correção.
Por isso, a avaliação da IA precisa considerar outros fatores, como erros encontrados, retrabalho, tempo de revisão e manutenção posterior.
O estudo oferece evidências de que assistentes de programação podem elevar a produtividade em contextos profissionais reais.
Seus resultados, porém, não devem ser extrapolados automaticamente para todas as ocupações ou para qualquer tipo de ferramenta de IA.
Como desenvolver habilidades para aplicar IA no trabalho
Para profissionais interessados em aproveitar esses recursos, o primeiro passo é identificar tarefas em que a tecnologia pode ajudar e testar seu desempenho com critérios claros.
Na programação, isso pode envolver comparar o tempo necessário para executar uma atividade, verificar a qualidade do código e medir o volume de correções.
A familiaridade com ferramentas precisa vir acompanhada de conhecimento técnico e capacidade de avaliação. Saber formular instruções, reconhecer erros e decidir quando não utilizar uma resposta gerada por IA é parte importante desse processo.
Como o Pré-MBA em Inteligência Artificial da EXAME Saint Paul pode ajudar
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