Aprender a programar oferece uma série de vantagens significativas, independentemente da área de atuação e da afinidade da pessoa com a área de exatas, tais como:
- Pensamento lógico: a programação estimula o desenvolvimento de habilidades analíticas e a capacidade de resolver problemas complexos de forma estruturada, contribuindo para o desenvolvimento cognitivo.
- Compreensão de sistemas: ao aprender a programar, podemos compreender melhor o funcionamento de dispositivos, sites e aplicações, o que nos permite ter uma visão mais aprofundada dessas tecnologias presentes no nosso quotidiano.
- Automação de tarefas: a programação oferece a possibilidade de automatizar tarefas repetitivas, tanto no ambiente profissional como nas atividades diárias, proporcionando maior eficiência e poupança de tempo.
- Oportunidades profissionais: o domínio da programação abre portas para uma ampla gama de oportunidades de carreira, uma vez que cada vez mais setores demandam profissionais com essa habilidade.
No entanto, com o boom das Inteligências Artificiais generativas, principalmente do famoso ChatGPT, profissionais de diversas áreas começaram a temer a perda dos seus empregos.
Claramente, quem atua com redação, tradução e trabalhos administrativos em geral sentiu-se afetado diretamente. No entanto, até mesmo quem atua na área de tecnologia começou a perceber que a sua empregabilidade poderia estar ameaçada.
E não é em vão. Por exemplo, recentemente a IBM anunciou que irá substituir 7.800 funcionários por Inteligência Artificial. Já o banco Goldman Sachs estima que cerca de 300 milhões de postos de trabalho podem tornar-se redundantes, ou seja, podem ser trocados por máquinas.
E, nem os programadores estão a salvo do ChatGPT. As ferramentas de IA podem escrever código com mais rapidez e precisão do que os programadores humanos.
Então, para quê aprender a programar?
Por que gastar tempo para aprender uma habilidade difícil e maçadora, sendo que uma máquina realiza as mesmas tarefas em questão de minutos e pode roubar o meu emprego?
A questão é a seguinte: de facto, como mencionado anteriormente, IAs generativas como o ChatGPT têm uma capacidade impressionante de gerar linhas de código em diversas linguagens a partir de instruções dos utilizadores.
No entanto, o seu funcionamento ainda não é perfeito e requer muita supervisão humana. Além disso, a qualidade da resposta (neste caso específico, dos códigos gerados) depende diretamente de como o utilizador escreve as instruções (ou seja, as perguntas) para o chat, o qual responde de acordo com os comandos enviados e usa como fonte a base de dados na qual foi treinado, sem qualquer criatividade ou pensamento crítico.
E o mais importante: se o utilizador não compreende o conteúdo sobre o qual pergunta, ele não saberá se determinado bloco de código está correto ou como o mesmo deveria funcionar.
Portanto, pode até ser uma questão de tempo até que essas inteligências artificiais possam “programar” sozinhas, mas até lá as empresas ainda vão precisar de profissionais altamente qualificados para atender às demandas atuais de forma rápida e com qualidade.
Afinal, gestores, diretores, inclusive de áreas técnicas, têm problemas muito maiores relacionados à gestão do negócio em si para resolver e não podem perder tempo criando códigos e sistemas, mesmo que com a ajuda de automações. Logo, as empresas ainda precisarão de uma equipa que efetivamente coloque “a mão na massa” e realize essas tarefas.
Não é o programador ou qualquer outro profissional técnico da tecnologia que irá desaparecer. Mas sim, a forma como os sistemas e códigos são desenvolvidos ou aprimorados é que já está a mudar.
Se este argumento reacendeu a vontade de aprender programação, possivelmente, deve estar a perguntar-se: como se deve aprender, então? Como começar?
Acredito que este deva ser um movimento similar à aprendizagem de matemática na escola: primeiro aprendem-se as operações fundamentais “à mão” para depois se passar a utilizar uma calculadora.
É preciso entender como as coisas funcionam antes de partir diretamente para a automação. Comece a estudar da maneira mais “tradicional”, digitando códigos mesmo, para que você entenda como determinada linguagem funciona, o que pode causar possíveis erros e criar prática.
Assim que os fundamentos básicos são compreendidos, as próprias IAs podem auxiliar nos estudos e funcionar como parceiras no trabalho com código. Alguns exemplos podem ser:
- Tutoriais interativos: você pode fazer perguntas e receber exemplos de código detalhados para entender melhor o seu funcionamento.
- Resolução de problemas: forneça uma descrição do problema para a IA e peça sugestões de abordagens ou mesmo soluções de código.
- Criação de projetos: peça sugestões sobre a arquitetura, design de código, boas práticas e otimização para a inteligência artificial.
- Revisão de código: apresente trechos de código para revisão e peça sugestões de melhoria. A inteligência artificial pode destacar possíveis problemas, fornecer explicações e recomendar melhores práticas.
- Exploração de bibliotecas e frameworks: consulte a inteligência artificial generativa para obter exemplos de uso, documentação ou dicas sobre as melhores práticas de implementação de bibliotecas e frameworks.
Estas são apenas algumas sugestões. A lista de possibilidades é muito mais vasta.
A Inteligência Artificial veio para ficar e dificilmente o seu desenvolvimento será interrompido ou atrasado.
Sendo assim, em vez de temê-la ou criar repulsa, é necessário experimentá-la e compreender como ela funciona, quais são as limitações e como ela pode fazer parte da nossa vida, inclusive aumentando as nossas qualificações e a nossa capacidade produtiva.
Como diz um ditado que, de tão repetido, já se tornou clichê: as inteligências artificiais não irão substituir as pessoas. São as pessoas que utilizam as IAs que irão sair na frente daquelas que não as utilizam.
Andréa de Faria
Analista de Revenue Operations, da Daloopa
