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3 dicas para desenvolvedores adotarem IA no trabalho

Tecnologia pode ajudar na correção de códigos e personalização de experiências para usuários

Publicado:
02/09/2023 às 10:53
Redação
Redação
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2 minutos
desenvolvedor, desenvolvedores, dev, programação, linguagens de programação, Biz
Imagem: Shutterstock

Os avanços da Inteligência Artificial têm liberado os desenvolvedores de algumas de suas atividades mais repetitivas no dia a dia do trabalho. Muitos já recorrem à tecnologia para ganhar mais eficiência.

Dados GitHub revelam que 92% dos programadores já utilizam a tecnologia em seu cotidiano. Tendo em vista a popularização do uso de IA entre desenvolvedores, Diego Fernandes, CTO e co-fundador da edtech Rocketseat, dá dicas de como implementar a IA na rotina corporativa para se tornar um diferencial na carreira.

1. Projetos Práticos e Relevantes

No desenvolvimento de projetos práticos, a Open AI oferece ferramentas, de grande valor para desenvolvedores que buscam integrar capacidades avançadas de processamento de linguagem natural (NLP) em suas aplicações.

Ao oferecer acesso simplificado a alguns dos modelos de linguagem mais sofisticados, ela facilita consideravelmente a incorporação de inteligência artificial em diversos projetos.

Veja também: Google Cloud e Nvidia expandem parceria com foco em IA generativa

2. Correção com IA de códigos

“Os bugs são as maiores frustrações que um desenvolvedor enfrenta no seu dia a dia. Hoje, a Inteligência Artificial pode ser uma ferramenta que corrige deslizes que podem se tornar uma dor de cabeça depois”, comenta o CTO.

Um exemplo é o DeepCode, plataforma que corrige vulnerabilidades de segurança com correções pequenas que não introduzem novos problemas ao código. Segundo Fernandes, um ponto interessante é que o DeepCode não se restringe à análise da sintaxe e também revisa a intenção do código.

3. Personalização e Recomendação

A implementação de IA pode ajudar a criar experiências personalizadas para os usuários. Como na utilização de chatbots, assistentes virtuais ou sistemas de análise de sentimento, por um framework como a LangChain, por exemplo, somado a ferramentas específicas de LLM, bancos de dados, modelos, prompts etc.

“Essas aplicações podem melhorar a interação com os usuários e automatizar interações”, ressalta o CTO.

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