Ferramentas como GitHub Copilot, Cursor e ChatGPT estão mudando completamente a forma como escrevemos código. Elas aceleram o desenvolvimento, ajudam a reduzir trabalho repetitivo e facilitam a vida dos devs. Mas isso vem com um grande alerta: a qualidade do código gerado nem sempre é confiável. E, pior, os erros que surgem podem ser bem diferentes dos que um humano cometeria.
Um estudo da Stanford University apontou que desenvolvedores que utilizam assistentes de código baseados em IA têm mais chances de introduzir vulnerabilidades de segurança em comparação com aqueles que escrevem o código manualmente. Isso acontece porque, muitas vezes, o código gerado parece correto, mas esconde falhas que podem se tornar grandes problemas em produção.
Então, como podemos aproveitar o que a IA tem de melhor sem cair nessas armadilhas? Vamos explorar os desafios mais comuns e as melhores formas de lidar com eles.
IA gera tipos de bugs que você não espera
Se você acha que os erros de IA são os mesmos que um dev cometeria, pense de novo. Estudos mostram que existem padrões específicos de bugs em código gerado por IA. Alguns deles são bem estranhos e podem passar despercebidos até darem problema em produção.
- Misinterpretation – A IA pode interpretar incorretamente o prompt, gerando código que parece correto, mas não atende ao objetivo desejado. Isso pode acontecer devido a ambiguidades na entrada do usuário ou limitações no treinamento do modelo.
- Syntax Error – Erros de sintaxe simples, como fechamento incorreto de parênteses ou strings não finalizadas, podem ocorrer quando a IA tenta gerar código longo e estruturalmente complexo.
- Silly Mistake – Pequenos deslizes lógicos, como verificações redundantes, conversões de tipo desnecessárias e uso ineficiente de estruturas de controle, podem comprometer a eficiência do código.
- Prompt-biased Code – O código gerado pode ser excessivamente dependente do exemplo dado no prompt, resultando em soluções que não são generalizáveis para outros casos de uso.
- Missing Corner Case – Como a IA não testa código antes de sugeri-lo, pode ignorar cenários extremos ou condições de erro, levando a falhas silenciosas em produção.
- Wrong Input Type – Uso inadequado de tipos de dados em funções, muitas vezes devido a inferências erradas sobre parâmetros esperados ou retornos de funções.
- Hallucinated Object – A IA pode criar referências a bibliotecas, métodos ou classes inexistentes, especialmente se o treinamento contiver exemplos fragmentados ou inconsistentes.
- Wrong Attribute – Erros no uso de atributos, como chamar propriedades que não pertencem a um objeto, ocorrem quando a IA extrapola padrões sem verificar a compatibilidade real.
- Incomplete Generation – Código gerado pode ser truncado, deixando funções sem fechamento adequado, loops incompletos ou estruturas condicionais sem blocos de execução.
- Non-Prompted Consideration – A IA pode adicionar lógicas e comportamentos não solicitados, como manipulações desnecessárias de dados ou implementações que afetam a performance sem necessidade.
Se esses problemas não forem identificados rapidamente, podem levar a falhas críticas e aumentar significativamente o tempo de depuração. A integração de testes automatizados e revisões rigorosas é essencial para mitigar esses riscos.
A IA não entende o contexto do seu projeto
Um dev experiente não escreve código apenas para resolver um problema imediato; ele considera a arquitetura do sistema, os padrões estabelecidos, a escalabilidade e a segurança. Ele entende que cada linha de código precisa se encaixar na infraestrutura existente, minimizar dívida técnica e suportar futuras evoluções do produto.
A IA, por outro lado, não tem essa compreensão contextual. Ela gera código com base em padrões extraídos de conjuntos de dados massivos, sem levar em conta as particularidades de um projeto específico. Isso significa que soluções geradas por IA podem não estar alinhadas com requisitos críticos, como segurança de informação, conformidade regulatória ou performance em larga escala. Assim, confiar cegamente no código gerado pode resultar em vulnerabilidades, gargalos ou incompatibilidades com o ecossistema da aplicação.
IA vs. Desenvolvedor Humano
Os modelos de IA são treinados com um volume massivo de dados e conseguem gerar código rapidamente, mas isso não significa que eles compreendem as especificidades de um projeto. Um desenvolvedor humano não apenas escreve código, mas também analisa requisitos, considera arquitetura, avalia riscos e toma decisões baseadas em experiência e contexto.
Por exemplo, um sistema pode ter regras específicas de segurança que não foram mencionadas no prompt. A IA, por mais avançada que seja, só gera código com base nos padrões que aprendeu, sem entender esses requisitos implícitos. Isso pode levar a soluções incompletas ou perigosas.
Code Review precisa mudar para acompanhar a IA
Se antes revisar código já era importante, agora é essencial. Código gerado por IA exige um olhar mais crítico para identificar erros específicos que nem sempre são evidentes.
Como melhorar a revisão de código
A revisão de código precisa ser mais do que uma simples conferência visual. Ela deve garantir que o código gerado pela IA não apenas funcione, mas que seja seguro, escalável e mantenha a consistência do projeto. Para isso:
- Verifique se o código realmente faz o que foi pedido. Muitas vezes, a IA pode interpretar mal o contexto e gerar algo que parece correto, mas não resolve o problema de forma ideal.
- Teste diferentes cenários, inclusive os extremos. Código gerado por IA pode funcionar para o caso de uso principal, mas falhar em cenários inesperados.
- Confirme que o código segue as boas práticas do projeto. Mesmo que a IA gere código funcional, ele pode não seguir os padrões de design e arquitetura da sua equipe, dificultando a manutenção.
Automatizando o processo
Com a quantidade crescente de código sendo gerado por IA, contar apenas com revisões manuais já não é suficiente. A automação na análise de código é essencial para manter a qualidade e a segurança do software em grande escala.
A automação permite validar código de forma contínua, garantindo que padrões de segurança, boas práticas e requisitos do projeto sejam seguidos sem depender exclusivamente da revisão humana. Isso melhora a eficiência do time e reduz o tempo gasto em revisões manuais demoradas.
Você pode usar a Kodus para automatizar o processo de code review.
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Conclusão
Gerar código com IA pode economizar tempo, mas também traz novos desafios. Para evitar problemas, siga essas dicas:
- Fique de olho nos tipos de bugs mais comuns da IA.
- Sempre revise e teste o código antes de usá-lo.
- Use ferramentas de análise para pegar erros automaticamente.
- Evite depender totalmente da IA, e sempre entenda o que está sendo gerado.
Se você e seu time estão usando IA para gerar código, vale a pena ajustar os processos de revisão para evitar dores de cabeça no futuro.
