Como usar IA no desenvolvimento de software sem depender cegamente dela

A inteligência artificial mudou significativamente a maneira como desenvolvemos software.

Ferramentas como ChatGPT, GitHub Copilot e outros assistentes de programação permitem gerar código, explicar erros, criar testes, documentar funcionalidades e até auxiliar na construção de arquiteturas.

Atividades que antes exigiam bastante tempo podem ser realizadas em poucos minutos.

Entretanto, existe um risco que merece atenção: começar a aceitar tudo o que a inteligência artificial produz sem compreender verdadeiramente o código.

Um método que compila não significa necessariamente que está correto. Uma solução que funciona em um cenário simples pode apresentar problemas de segurança, performance ou manutenção em produção.

Para desenvolvedores profissionais, a inteligência artificial deve funcionar como uma ferramenta de produtividade, não como substituta do conhecimento técnico.

Neste artigo, vamos explorar como utilizar IA no desenvolvimento de software, quais atividades podem ser beneficiadas e quais cuidados devemos adotar para não criar uma dependência excessiva dessas ferramentas.

1. A inteligência artificial já faz parte do desenvolvimento de software

Atualmente, ferramentas de IA conseguem auxiliar em diferentes etapas do ciclo de desenvolvimento.

Entre as atividades mais comuns estão:

• Geração de código.
• Explicação de métodos e classes.
• Identificação de possíveis erros.
• Refatoração.
• Criação de testes automatizados.
• Documentação técnica.
• Consultas sobre frameworks.
• Análise de problemas de performance.
• Sugestões de arquitetura.

No ecossistema .NET, por exemplo, podemos utilizar assistentes de IA para desenvolver serviços, criar DTOs, implementar validações, escrever testes com xUnit e compreender exceções do Entity Framework Core.

Isso não significa que todas as respostas estarão corretas.

Os modelos podem produzir código plausível, mas utilizar APIs inexistentes, parâmetros incorretos ou abordagens incompatíveis com a versão do framework utilizada.

Por isso, a capacidade de validar as respostas continua sendo essencial.

2. Utilize IA para acelerar tarefas repetitivas

Um dos melhores usos da inteligência artificial é reduzir o tempo gasto em tarefas previsíveis.

Imagine que precisamos criar testes unitários para uma classe que possui vários cenários de validação.

Podemos fornecer o código à ferramenta e solicitar sugestões de testes utilizando xUnit.

Exemplo de solicitação:

Analise esta classe C#.

Crie testes unitários utilizando xUnit.

Considere:
- Cenários de sucesso.
- Dados inválidos.
- Valores nulos.
- Limites permitidos.
- Exceções esperadas.

Não altere a implementação original.

A IA pode produzir uma primeira versão dos testes.

O desenvolvedor, entretanto, precisa verificar se os cenários fazem sentido e se realmente representam as regras de negócio.

Essa abordagem é interessante porque economiza tempo sem retirar do profissional a responsabilidade sobre o resultado.

3. Utilize IA para compreender códigos complexos

Outra aplicação bastante interessante está na análise de código legado.

Em projetos antigos, é comum encontrar classes extensas, dependências pouco claras e regras de negócio espalhadas por diferentes componentes.

Podemos utilizar IA para ajudar a compreender a implementação.

Por exemplo:

Analise esta classe C#.

Explique:

1. Qual é sua responsabilidade principal.
2. Quais são suas dependências.
3. Quais regras de negócio estão implementadas.
4. Quais possíveis problemas de manutenção existem.
5. Quais oportunidades de refatoração podem ser consideradas.

Não modifique o código.

A resposta pode ajudar a identificar responsabilidades, dependências e pontos que merecem investigação.

Isso é particularmente útil durante atividades de manutenção e modernização de aplicações legadas.

Entretanto, é importante lembrar que a análise depende do contexto fornecido.

Se uma regra de negócio estiver implementada em outra classe que não foi apresentada, a IA pode interpretar incorretamente o comportamento geral.

4. Não aceite código gerado sem compreender sua implementação

Esse talvez seja o cuidado mais importante.

Imagine que você solicita à IA uma implementação para realizar consultas no banco de dados utilizando Entity Framework Core.

Ela retorna um código que compila e aparentemente funciona.

Mas será que a consulta está otimizada?

Está utilizando corretamente o tracking?

Pode provocar N+1 queries?

Está tratando corretamente os casos em que não existem registros?

A solução atende aos requisitos de segurança?

Essas perguntas continuam sendo responsabilidade do desenvolvedor.

Um código gerado por IA precisa passar pelo mesmo processo de revisão que qualquer código escrito manualmente.

Uma boa regra é simples:

Se você não consegue explicar o código que está prestes a integrar ao projeto, ainda não deveria aprová-lo.

5. Utilize IA como apoio na identificação de problemas

Ferramentas de IA também podem ajudar durante sessões de debugging.

Imagine encontrar uma exceção como:

InvalidOperationException:
Unable to resolve service for type
'MyApplication.Services.IOrderService'
while attempting to activate
'MyApplication.Controllers.OrderController'.

Em vez de pesquisar manualmente todas as possibilidades, podemos apresentar a mensagem à IA e solicitar uma análise.

Um bom prompt seria:

Estou desenvolvendo uma aplicação ASP.NET Core.

Estou recebendo a seguinte exceção:

[INSERIR EXCEÇÃO]

Analise as possíveis causas.

Considere:
- Injeção de dependência.
- Registro dos serviços.
- Tempo de vida das dependências.
- Configuração do container.

Apresente possíveis soluções e explique como validar cada uma.

A ferramenta pode sugerir problemas de registro no container de dependências ou incompatibilidade entre os lifetimes dos serviços.

Mas não devemos aplicar todas as sugestões automaticamente.

Primeiro, precisamos verificar qual hipótese realmente corresponde ao ambiente.

6. Utilize IA para melhorar a qualidade dos testes

A criação de testes é outra área em que a inteligência artificial pode trazer benefícios.

Muitos desenvolvedores acabam criando testes apenas para os cenários mais evidentes.

A IA pode ajudar a identificar situações que não foram consideradas.

Por exemplo, podemos apresentar uma implementação e solicitar:

Analise este método C#.

Identifique cenários que ainda não estão cobertos pelos testes.

Considere:
- Valores nulos.
- Valores extremos.
- Dados duplicados.
- Falhas de dependências.
- Exceções.
- Condições de concorrência.

Apresente uma lista de cenários e explique sua importância.

Isso não garante que todos os casos relevantes serão identificados, mas pode ampliar a análise.

Também podemos utilizar IA para sugerir testes parametrizados com [Theory] e [InlineData] do xUnit.

O resultado deve ser revisado e executado dentro do projeto.

7. Cuidado com segurança e informações confidenciais

Um dos riscos mais importantes do uso de IA está no tratamento das informações enviadas às ferramentas.

Em ambientes corporativos, o código-fonte pode conter informações confidenciais, regras de negócio proprietárias e detalhes de infraestrutura.

Antes de enviar qualquer informação, verifique as políticas de segurança da organização e as condições da ferramenta utilizada.

Evite compartilhar:

• Senhas.
• Tokens de acesso.
• Connection strings com credenciais.
• Chaves privadas.
• Dados pessoais de clientes.
• Informações financeiras confidenciais.
• Código proprietário sem autorização.

Também é importante analisar cuidadosamente qualquer código gerado pela IA.

Ele pode introduzir vulnerabilidades como:

• SQL Injection.
• Exposição de informações sensíveis.
• Falhas de autorização.
• Validações insuficientes.
• Tratamento inadequado de dados externos.

A inteligência artificial não substitui práticas de desenvolvimento seguro.

8. Aprenda a escrever prompts técnicos melhores

A qualidade da resposta depende bastante da qualidade do contexto fornecido.

Solicitações genéricas normalmente produzem resultados genéricos.

Compare os exemplos.

Prompt pouco específico:

Crie uma API em C#.

Prompt mais completo:

Estou desenvolvendo uma API utilizando
ASP.NET Core com .NET 8.

Preciso implementar um endpoint para
consultar pedidos.

Requisitos:

- Utilizar arquitetura em camadas.
- Aplicar injeção de dependência.
- Utilizar Entity Framework Core.
- Retornar DTOs.
- Implementar tratamento de erros.
- Respeitar os padrões existentes do projeto.

Apresente a implementação e explique
as decisões técnicas.

A segunda solicitação oferece informações suficientes para orientar melhor a resposta.

Uma boa prática é sempre informar:

1. Linguagem e versão.
2. Framework utilizado.
3. Contexto do projeto.
4. Problema que precisa ser resolvido.
5. Restrições técnicas.
6. Resultado esperado.

Quanto mais relevante for o contexto, maior a possibilidade de receber uma solução adequada.

9. Não utilize IA como substituta da documentação oficial

Um erro bastante comum é confiar exclusivamente na resposta da inteligência artificial quando estamos trabalhando com tecnologias que evoluem constantemente.

Imagine uma implementação envolvendo uma funcionalidade recente do .NET.

A IA pode apresentar uma solução baseada em uma versão anterior do framework.

O mesmo pode acontecer com bibliotecas, métodos e configurações.

Por isso, sempre que estiver trabalhando com APIs específicas, versões recentes ou recursos menos conhecidos, consulte a documentação oficial.

Algumas referências importantes:

• Microsoft Learn — documentação oficial do .NET.
• C# Documentation — recursos da linguagem C#.
• ASP.NET Core Documentation — documentação do ASP.NET Core.
• Entity Framework Core — documentação do Entity Framework Core.
• GitHub Copilot Documentation — documentação do GitHub Copilot.

A IA pode ajudar a encontrar caminhos, mas a documentação oficial deve continuar sendo uma referência importante.

10. Desenvolva suas habilidades em vez de depender da IA

Existe uma diferença entre utilizar inteligência artificial para aprender e utilizá-la para evitar aprender.

Imagine dois desenvolvedores.

O primeiro solicita à IA que implemente uma funcionalidade, copia o código e segue para a próxima tarefa.

O segundo solicita uma implementação, analisa as decisões técnicas, questiona possíveis problemas, compara alternativas e executa os testes.

Os dois podem entregar a mesma funcionalidade, mas o segundo também está desenvolvendo seu conhecimento técnico.

Essa diferença se torna importante ao longo do tempo.

Um desenvolvedor precisa compreender:

• Fundamentos de programação.
• Estruturas de dados.
• Algoritmos.
• Arquitetura de software.
• Bancos de dados.
• Segurança.
• Performance.
• Testes automatizados.
• Infraestrutura e cloud.

A IA pode acelerar o aprendizado, mas não substitui a experiência de resolver problemas reais.

11. Um fluxo de trabalho recomendado para utilizar IA

Uma maneira interessante de incorporar IA ao desenvolvimento é estabelecer um processo de trabalho.

Imagine que precisamos implementar uma nova funcionalidade em uma API .NET.

Podemos seguir esta sequência:

Esse fluxo permite aproveitar os recursos da inteligência artificial sem perder o controle sobre o desenvolvimento.

Conclusão

A inteligência artificial está transformando o desenvolvimento de software e oferece oportunidades interessantes para aumentar a produtividade.

Entretanto, utilizar IA de maneira eficiente exige mais do que saber escrever prompts.

É necessário compreender o código gerado, conhecer as tecnologias utilizadas, validar as respostas e manter os cuidados com segurança e qualidade.

Para desenvolvedores .NET, ferramentas de IA podem ser excelentes aliadas na criação de testes, análise de código legado, identificação de erros e implementação de funcionalidades repetitivas.

Mas existe um princípio que não deve ser esquecido: a responsabilidade sobre o software continua sendo do desenvolvedor.

A melhor maneira de utilizar inteligência artificial não é permitir que ela tome todas as decisões, mas aproveitar sua capacidade de acelerar tarefas enquanto você continua responsável pelas escolhas técnicas.

No final, o desenvolvedor mais preparado não será necessariamente aquele que escreve mais código com IA, mas aquele que consegue utilizar essas ferramentas com inteligência, senso crítico e conhecimento técnico.