Ex-VP Engineering @ Creditas ($4.8B). 20+ years building and scaling tech teams. Today, I help CTOs make better decisions.
Humanos e IA são bons em coisas completamente diferentes
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Um dos melhores modelos mentais sobre IA que ouvi recentemente veio do Uncle Bob no Episódio 4 de Agentic Discipline do Clean Coders: Humanos e IA possuem pontos fortes completamente diferentes. IA é muito boa em:
Humanos continuam muito melhores em:
A conclusão dele é interessante: O ganho real acontece quando você usa cada um para aquilo que faz melhor. Segundo ele, devs deveriam começar a “desengajar da sintaxe”. Não da arquitetura. Não do design. Não da modularização. Não das decisões técnicas. Mas da parte mecânica da escrita de código. Ele faz uma analogia interessante: quando migramos de assembly para linguagens de mais alto nível, também deixamos de controlar parte dos detalhes de baixo nível. Agora isso está acontecendo de novo. Outra observação importante: os agentes são rápidos, mas extremamente “descuidados”. Eles:
Então o papel do dev muda bastante: menos “digitador de código” mais gestor/revisor/arquiteto de agentes. |
Leo Andreucci - CTO Mentor
Ex-VP Engineering @ Creditas ($4.8B). 20+ years building and scaling tech teams. Today, I help CTOs make better decisions.
Uno de los mejores modelos mentales sobre IA que escuché recientemente vino de Uncle Bob en el episodio 4 de Agentic Discipline en Clean Coders: Humanos e IA tienen puntos fuertes completamente diferentes. La IA es muy buena en: sintaxis velocidad memoria de corto plazo tareas repetitivas generar código boilerplate buscar información reasoning lógico/local Los humanos siguen siendo mucho mejores en: arquitectura visión sistémica entendimiento de contexto discernimiento moral experiencia...
DX publicó una investigación interesante que concluyó que las ganancias de productividad con IA todavía están muy por debajo del hype. Los principales motivos identificados fueron: 1) Escribir código nunca fue el principal cuello de botella Escribir código representa solo una pequeña parte del trabajo real de ingeniería (16% del tiempo, según una investigación de Microsoft). La IA acelera la escritura de código, no necesariamente el sistema completo. 2) Automatizar solo parte del ciclo de...
A DX publicou uma pesquisa interessante que constatou que os ganhos de produtividade com IA ainda estão muito abaixo do hype. Os principais motivos levantados foram: 1) Escrever código nunca foi o principal gargalo Escrever código é só uma parte pequena do trabalho real de engenharia (16% do tempo, segundo pesquisa da Microsoft). IA acelera escrita de código, não necessariamente o sistema inteiro. 2) Automatizar apenas parte do ciclo de desenvolvimento cria novos gargalos Esse é o ponto...