Recentemente, tive a oportunidade de acompanhar a palestra da Michelle Brush, Diretora de Engenharia de Site Reliability Engineering (SRE) do Google, durante o DevSummit em Boston. O que me chamou atenção foi a maneira como ela abordou as mudanças significativas que estamos vivenciando no campo da Engenharia de Software. É inegável que a automação está transformando o jeito que trabalhamos, mas, como ela destacou, isso não significa que os desafios se tornaram mais simples. Na verdade, eles estão se tornando cada vez mais complexos.
O Desafio da Automação
Um dos pontos centrais da fala de Brush foi o conceito de "ironias da automação". Quando automatizamos uma parte do trabalho, o que sobra para os humanos frequentemente se torna mais difícil. É como ter uma máquina de lavar louça: ela facilita a vida, mas não elimina a necessidade de lavar as panelas queimadas. No mundo do software, isso significa que, à medida que as ferramentas se tornam mais sofisticadas, nós, engenheiros, nos deparamos com a necessidade de monitorar, depurar e validar sistemas automatizados, o que requer um nível de julgamento técnico ainda mais elevado.
Abstrações e a Nova Realidade
No contexto de desenvolvimento, a ideia de "chunking" ou encapsulação cognitiva é crucial. Precisamos ser capazes de transitar entre diferentes níveis de abstração, sempre prontos para mergulhar nos sistemas subjacentes quando necessário. E aqui, entra uma verdade inegável: todas as abstrações vazam, especialmente aquelas ligadas ao hardware. Essa habilidade de navegar entre abstrações é o que pode diferenciar um bom engenheiro de um excelente engenheiro.
Brush também enfatizou a importância do conhescimento técnico básico. Em um mundo onde novas ferramentas e plataformas surgem constantemente, nunca devemos subestimar o aprendizado das fundações da Engenharia. Eu mesmo já utilizei cálculo e matemática discreta no meu dia-a-dia, e posso afirmar que esse conhecimento é essencial para a resiliência na engenharia, tanto em termos de código quanto na compreensão de sistemas de forma holística.
Dicas Práticas para Navegar na complezidade
- Invista no aprendizado contínuo: Não se prenda apenas às novas ferramentas. Revise conceitos fundamentais e busque entender profundamente como as tecnologias que você utiliza funcionam.
- Pratique a análise de sistemas: Utilize modelagens de sistemas para entender fluxos e feedbacks. Isso pode ser vital para evitar problemas como o que aconteceu com a Google em 2019, onde uma automação falhou em um cenário crítico.
- Fomente o trabalho em equipe: A troca de experiências entre os membros da equipe pode ser um catalisador para a solução de problemas complexos. A diversidade de pensamentos traz insights valiosos.
- Mantenha-se atualizado sobre IA: A inteligência artificial está aqui para ficar e, portanto, entender suas limitações e capacidades é fundamental para trabalhar de forma eficiente com sistemas automatizados.
Reflexões Finais
Vivemos tempos intrigantes. A automação está mudando drasticamente o cenário da Engenharia de Software, mas isso não significa que o papel humano está diminuindo. Muito pelo contrário, estamos em uma fase onde o conhecimento e o julgamento humano se tornam ainda mais valiosos. Devemos estar prontos para enfrentar os desafios que vêm com essas mudanças e, acima de tudo, nunca perder de vista a importância dos fundamentos. Acredito que essa é a chave para manter a resiliência e a eficácia em um mundo cada vez mais automatizado.
Resumindo, o futuro da Engenharia de Software exige um equilíbrio entre a adoção de novas tecnologias e a valorização do conhecimento técnico básico. O que nos espera à frente é um caminho repleto de desafios, mas também de oportunidades incríveis para aqueles que estão dispostos a se adaptar.