A programação tradicional está morta? Essa é a pergunta que muitos desenvolvedores se fizeram esta semana, em meio ao recente lançamento de novos modelos de IA para auxiliar na programação, desenvolvidos pela OpenAI e pela Anthropic.
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No início deste mês, foram lançados os modelos de IA GPT-5.3-Codex e Claude Opus 4.6, cada um oferecendo melhorias significativas na geração de código em comparação com as versões anteriores. O GPT-5.3-Codex demonstra resultados de benchmark significativamente superiores às versões anteriores do modelo de IA, enquanto o Opus 4.6 introduz um recurso que permite a implantação de equipes autônomas de agentes de IA que podem executar simultaneamente diferentes aspectos de tarefas complexas. Ambos os modelos são capazes de gerar, verificar, testar e depurar código com mínima intervenção humana. Eles podem até mesmo aprimorar seus próprios resultados e funções antes de apresentar a saída final aos humanos.
Esses lançamentos desencadearam uma espécie de crise existencial na comunidade online de engenharia de software, centrada em uma publicação viral do CEO da OthersideAI, Matt Shumer. Ele afirmou que, após o lançamento dos novos modelos de IA, “algo fez sentido” e descreveu como os algoritmos agora lidam com todo o ciclo de desenvolvimento de forma independente: escrever dezenas de milhares de linhas de código, lançar aplicativos, testar recursos e fazer ajustes até que um resultado satisfatório seja alcançado. O desenvolvedor só precisa descrever o resultado desejado. Segundo Schumer, isso poderia impactar o mercado de trabalho mais do que a pandemia do coronavírus.
O artigo de Schumer provocou reações diversas na comunidade. Algumas figuras do setor, como o cofundador do Reddit, Alexis Ohanian, concordaram. No entanto, outros, incluindo um professor da Universidade de Nova York, discordaram.Gary Markus, professor da Universidade da Califórnia, em São Francisco, criticou a publicação de Schumer. Markus observou que Schumer não apresentou nenhuma evidência de que a IA seja realmente capaz de gerar código sem erros para aplicações complexas. Jeremy Kahn, da Fortnite, acrescentou que são justamente as características únicas da programação, como os testes automatizados, que facilitam a automação completa, enquanto automatizar completamente outras áreas do trabalho intelectual é mais desafiador.
Para muitos programadores, as palavras de Schumer já refletem a realidade atual. Os desenvolvedores estão cada vez mais falando sobre abandonar completamente a ideia de escrever código por conta própria. Em vez disso, eles simplesmente confiam na IA para gerar código com base em uma descrição fornecida.
Ao mesmo tempo, os desenvolvedores observam que o setor vem passando por uma lenta transformação no último ano. Embora os desenvolvedores em grandes empresas de tecnologia estejam de fato parando de escrever código, eles não estão parando de criar software, tendo se tornado uma espécie de diretores para os sistemas de IA que digitam por eles. A própria habilidade evoluiu da escrita de código para o design de soluções e o gerenciamento de ferramentas de IA.
Mesmo dentro da Anthropic, os engenheiros dependem muito de ferramentas de IA existentes ao escrever novos códigos. Boris Cherny, diretor da Claude Code, afirmou no início deste mês que não escrevia código há mais de dois meses. Os modelos de IA também atingiram um patamar em que podem ajudar a criar versões mais avançadas de si mesmos. A OpenAI e a Anthropic já haviam declarado que estavam em processo de criação de novos modelos.Os modelos de IA utilizavam versões anteriores dos algoritmos, inclusive para verificação e teste de código.
Apesar do aumento da produtividade, alguns desenvolvedores alertam que as novas ferramentas de IA podem levar à exaustão. O experiente desenvolvedor Steve Yegge, por exemplo, afirmou que as ferramentas de IA estão esgotando os desenvolvedores devido ao excesso de trabalho. Ele disse que já adormeceu diversas vezes em sua mesa após longas sessões de programação, e seus colegas estão até considerando instalar cabines de descanso em suas estações de trabalho. Ele acredita que a própria natureza das ferramentas de IA leva os desenvolvedores a cargas de trabalho insuportáveis.