Por agora, dificilmente há um codificador no mundo que não esteja usando um copiloto de IA de alguma forma. Mas usar o GitHub Copilot ou Cursor.AI para fazer perguntas técnicas e obter ajuda na depuração pode ser apenas o começo. A codificação de IA pode um dia envolver agentes que podem escrever os programas por conta própria com base em um prompt em linguagem natural. Esses programas podem até substituir engenheiros humanos.
Startups de codificação de IA que podem gerar código a partir de um prompt em linguagem natural incluem Replit e Bubble, entre muitas outras.
Eventualmente, alguns VCs acreditam que as empresas contratarão menos engenheiros humanos e farão com que cada humano gerencie agentes de codificação de IA. “Não é uma utopia. Está no futuro próximo, mas não é hoje”, disse a VC Corinne Riley, parceira da Greylock, no palco do TechCrunch Disrupt na semana passada.
Assistentes de codificação já são comumente permitidos durante a entrevista técnica de codificação para candidatos em potencial em muitas das empresas do portfólio da Greylock, acrescentou ela.
No entanto, ela não acredita que agentes de IA devam ser usados para substituir engenheiros humanos em empresas muito jovens, para economizar dinheiro. Na fase inicial, “o que você está fazendo é construindo as fundações da empresa, certo? E se você estiver fazendo grandes trade-offs de engenharia nessa fase, provavelmente não é a decisão certa. Essas são decisões que você pode tomar no futuro”, disse ela.
Ainda assim, a gestão de caixa é também a razão pela qual engenheiros de startups jovens devem usar assistência de codificação de IA o máximo e da melhor forma possível agora, contra-argumentou a VC Elizabeth Yin, cofundadora e sócia geral do Hustle Fund, no palco.
“Um dos principais desafios das etapas iniciais é que você não sabe exatamente qual problema está resolvendo e qual exatamente é o ICP [perfil de cliente ideal] e o que eles realmente precisam. Então, você acabará descartando muito trabalho. Portanto, quanto mais rápido você puder ir e iterar, melhor para aprender rapidamente”, disse Yin.
Ela acredita que startups em estágio inicial devem estar abertas a qualquer ferramenta que permita aos fundadores rapidamente montar produtos de amostra para avançar mais rápido, mesmo que tudo tenha que ser cuidadosamente reconstruído de forma mais pensativa depois. “Eu seria, na verdade, uma defensora disso se significar que você pode aprender muito mais rápido”, disse ela.
Isso contrasta com os dias antes da IA, quando cada piloto tinha que ser codificado por alguém que tinha as habilidades. Hoje, um engenheiro pode solicitar a um modelo, usar alguma depuração de IA e dar uma olhada.
Em concordância está a VC Renata Quintini, cofundadora da Renegade Partners, em estágio inicial.
“Se é sobre descobrir o ajuste do produto ao mercado ou testar, você deve usar essa alavanca, mas eu não me preocuparia em otimizar isso na fase de sementes”, disse ela no palco.
Curiosamente, à medida que startups fundadas em 2024 lançam processos de desenvolvimento de IA, podemos estar testemunhando as sementes da primeira força de trabalho de agentes de IA no futuro. E as primeiras pessoas a ter agentes de IA como colegas de trabalho seriam os próprios codificadores. É um pensamento que é parte irônico e profético.