A tecnnologia avança em passos largos e, como um arquiteto de software com mais de 19 anos de experiência, não posso deixar de notar as mudanças que a inteligência artificial generativa está trazendo para o desenvolvimento de software. Recentemente, li uma análise que compara a chegada dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) à transição de linguagens de baixo nível para as de alto nível. Essa comparação me deixou pensativo sobre o futuro da programação e, claro, sobre como nós, arquitetos de software, devemos nos adaptar.
Uma nova era de abstração
Tradicionalmente, quando lidamos com linguagens de programação, temos uma estrutura bem definida: escrevemos código que é execudado de forma determinística. A cada compilação, o comportamento do programa se mantém o mesmo, mesmo que estejam presentes bugs. No entanto, os LLMs introduzem uma camada de não-determinismo que exige uma reavaliação completa de como pensamos sobre programação. Essa mudança não é apenas uma elevação do nível de abstração, mas uma transição lateral que nos leva a considerar como interagimos com ferramentas que não nos dão respostas fixas.
Desvendando a não-determinidade
Quando escrevemos um código em Fortran, por exemplo, sabemos que, ao compilar, o resultado será o mesmo, desde que o código não tenha mudado. Com os LLMs, isso se torna um desaío. A saída de um modelo pode variar a cada execução, dependendo de como formulamos o prompt. Isso nos força a repensar a forma como validamos e testamos nossas aplicações. Estamos lidando com um novo tipo de abstração, onde a pergunta não é apenas “o que meu código faz?”, mas “como meu prompt é interpretado?”.
Dicas práticas para adaptação
Para navegar nesse novo cenário, aqui estão algumas dicas que podem ajudar:
- Experimente diferentes prompts: Não tenha medo de testar variações nas suas perguntas. A forma como você se comunica com o LLM pode mudar drasticamente a resposta.
- Documente suas interações: Como os resultados não são fixos, criar um histórico de prompts e suas saídas pode ajudar a entender padrões e comportamentos do modelo.
- Integre testes automatizados: Considere a criação de testes que validem a saída dos LLMs com base em uma gama de respostas esperadas, em vez de uma única resposta.
- Mantenha-se atualizado: A tecnologia LLM está em constante evolução. Participe de comunidades e fóruns para trocar experiências e aprender novas técnicas.
Reflexões finais
Como profissionais da área, é nossa responsabilidade adaptar e evoluir com as ferramentas que usamos. A introdução de LLMs não é apenas uma evolução tecnológica, mas uma oportunidade de repensar nossa relação com o código e como o concebemos. Eu vejo um futuro onde a programação se torna uma conversa, um diálogo com a máquina, e isso, de certo modo, é excitante. Claro, haverá perdas, mas também muitos ganhos. Devemos estar prontos para abraçar essa mudança.
Em resumo, a era dos LLMs pode ser desafiadora, mas também é um campo fértil para inovação e criatividade. Vamos juntos nessa jornada de descoberta!