Disclaimer
Este texto foi inicialmente concebido pela IA Generativa em função da transcrição de um vídeo do canal Dev + Eficiente. Se preferir acompanhar por vídeo, é só dar o play.
Introdução
Uma pesquisa recente conduzida por pesquisadores da Microsoft analisou como as ferramentas baseadas em Large Language Models (LLMs) estão impactando o dia a dia dos desenvolvedores. O estudo, que envolveu mais de 300 pessoas de empresas como Microsoft, Netflix e Airbnb, trouxe insights valiosos sobre como essas tecnologias estão transformando nossa forma de trabalhar. Neste post, vamos explorar os principais achados desta pesquisa e como eles se alinham com a experiência prática no desenvolvimento de software.
O Framework SPACE: Uma Visão Multidimensional da Produtividade
A pesquisa utilizou o framework SPACE, uma metodologia conhecida para medir produtividade que analisa cinco dimensões diferentes:
- Satisfaction (Satisfação): O quão feliz e realizada a pessoa está com seu trabalho
- Performance: A habilidade de entregar valor para o negócio
- Activity (Atividade): O volume de tarefas que a pessoa produz
- Collaboration (Colaboração): O quanto a pessoa consegue colaborar com colegas de equipe
- Efficiency (Eficiência): O quão eficiente a pessoa consegue ser no trabalho
Esse framework oferece uma perspectiva interessante porque avalia produtividade por múltiplos ângulos diferentes, evitando uma visão simplista baseada apenas em volume de produção.
Os Resultados: Melhorias Significativas na Maioria dos Pilares
Quando analisamos os cinco pilares do SPACE, a pesquisa revelou que na maioria deles as pessoas relataram melhorias associadas ao uso das ferramentas baseadas em LLM:
- Satisfação: Aumento significativo no contentamento com o trabalho
- Performance: Melhor capacidade de gerar valor para o negócio
- Atividade: Maior volume de produção no mesmo intervalo de tempo
- Colaboração: Pouco impacto relatado (neutro)
- Eficiência: Melhoria na habilidade de realizar o trabalho de forma eficiente
O Impacto na Colaboração e Dependências
Uma observação interessante é que, embora a pesquisa indique neutralidade no pilar de colaboração, na prática pode haver uma redução na necessidade de comunicação. Isso não significa diminuição na habilidade de comunicar, mas sim uma comunicação mais assertiva e menos dependência de outros para realizar certas tarefas.
Essa redução de dependências é particularmente valiosa, permitindo que profissionais mantenham qualidade aceitável no trabalho com menor acoplamento entre pessoas e equipes.
Uma Possível Relação entre uso de LLM's e a Teoria da Autoeficácia
Os resultados da pesquisa podem ter uma relação interessante com a teoria da autoeficácia, uma teoria respeitada na literatura de psicologia. Segundo essa teoria, existe uma relação próxima entre o sentimento de capacidade e várias ações no dia a dia.
Quando uma pessoa se sente mais capaz de:
- Produzir mais volume
- Entregar mais valor
- Ser mais eficiente
- Sentir-se mais satisfeita
Isso pode aumentar sua disposição para aceitar desafios, ser mais resiliente e se expor a riscos calculados. Obviamente, existe o risco de uma pessoa se sentir mais capaz do que realmente é, mas se essa descalibração for pequena, o efeito ainda pode ser benéfico.
As Limitações: Problemas Complexos Ainda Exigem Intervenção Humana
A pesquisa também revelou limitações importantes. Nas respostas qualitativas, as pessoas relataram que:
- "Eu ainda fico travado quando o problema é mais difícil"
- "Não acho que as ferramentas são particularmente interessantes para situações mais complexas"
- "Definitivamente não é perfeita, especialmente para algo mais complexo"
A Estratégia Híbrida: Humanos para Estratégia, LLM para Tática
Na minha visão, uma abordagem que tem se mostrado eficaz é a divisão de responsabilidades: humanos definem a estratégia e os LLMs cuidam da parte tática (execução). Quando surge uma parte que não está clara ou que precisa de uma solução mais elaborada, podemos pedir inclusive para o LLM não propor nenhuma solução para aquela parte, já que vamos lidar com aquilo depois.
Essa divisão permite aproveitar o melhor dos dois mundos: a capacidade humana de pensamento estratégico e a eficiência dos LLMs para execução de tarefas mais diretas.
Conclusão
A pesquisa da Microsoft reforça(o que não quer dizer que comprova) o que muitos desenvolvedores já experimentam na prática: ferramentas baseadas em LLMs podem trazer melhorias significativas em satisfação, performance, atividade e eficiência. Embora tenham limitações para problemas mais complexos, elas se mostram especialmente valiosas para automatizar tarefas repetitivas e menos prazerosas.
O caminho mais promissor parece ser uma abordagem híbrida, onde aproveitamos essas ferramentas para maximizar nossa eficiência nas tarefas que já dominamos, enquanto mantemos o controle humano sobre as decisões estratégicas e os problemas mais complexos.
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