Investidor lendário Naval: Na era da IA, os engenheiros de software tradicionais não têm mais valor?

Título original: Is Traditional Software Engineering Dead?

Autor original: Naval

Tradução por: Ken, ChainCatcher

A engenharia de software tradicional morreu?

“Isso significa que a engenharia de software tradicional já desapareceu? De jeito nenhum. Os engenheiros de software — mesmo aqueles que não são responsáveis por otimizar ou treinar modelos de inteligência artificial — são atualmente um dos grupos com maior efeito de alavancagem no mundo. Claro que os engenheiros responsáveis por treinar e ajustar modelos têm uma alavancagem ainda maior, pois estão construindo as ferramentas que os engenheiros usam.

Mas os engenheiros de software ainda têm duas grandes vantagens. Primeiro, eles pensam em código, então realmente entendem como o sistema funciona por baixo. Além disso, todas as abstrações têm suas falhas. Portanto, quando um computador programa você — quando o Claude Code ou programas similares fazem o seu código — eles inevitavelmente cometem erros.

Eles geram bugs, a arquitetura também pode não ser ideal. Então, o resultado nunca será perfeito. E quem conhece os princípios básicos consegue identificar e corrigir essas falhas rapidamente.

Portanto, se você quer construir uma aplicação bem arquitetada, ou mesmo apenas deseja definir claramente os requisitos de uma aplicação bem estruturada, se quer que ela funcione com alto desempenho, que atinja seu potencial máximo, que identifique bugs cedo, você precisa de uma base sólida em engenharia de software.

Engenheiros de software tradicionais poderão usar essas ferramentas de forma mais eficiente. Além disso, ainda existem muitos problemas na engenharia de software que esses programas de IA atuais não conseguem resolver. A maneira mais simples de entender é que esses problemas estão além do alcance do seu conjunto de dados de treinamento.

Por exemplo, se eles precisam fazer ordenação binária ou inverter uma lista ligada, eles já viram inúmeros exemplos assim, então são muito bons nisso. Mas, quando você sai do domínio deles — quando precisa escrever código de altíssimo desempenho, ou que rode em arquiteturas novas ou inovadoras, ou quando realmente cria algo novo ou resolve problemas inéditos — você ainda precisa mergulhar fundo, escrever código manualmente.

Pelo menos, até que se acumulem exemplos suficientes para treinar novos modelos, ou até que esses modelos possam fazer inferências abstratas de alto nível e resolver problemas de forma autônoma…

E lembre-se: a mediocridade não tem mercado. Ninguém quer uma aplicação medíocre, a menos que ela preencha um nicho que nem mesmo aplicações melhores conseguem atender. Aplicações superiores quase sempre conquistarão quase 100% do mercado. Pode haver uma pequena parcela de usuários que migram para a segunda melhor aplicação, porque ela oferece algum recurso de nicho melhor, ou é mais barata, ou algo assim.

Mas, no geral, as pessoas sempre querem o melhor. Então, a má notícia é que fazer a segunda ou terceira melhor coisa é inútil — como na famosa frase do filme “Glengarry Glen Ross”: ‘O primeiro ganha um Cadillac Eldorado, o segundo ganha um jogo de facas para churrasco, e o terceiro é mandado embora.’

Nesses mercados de vitória definitiva, isso é uma verdade absoluta. A má notícia é: se você quer vencer, precisa ser o melhor em alguma coisa.

No entanto, sua capacidade de fazer o ‘melhor’ é infinita. Você sempre pode encontrar um nicho perfeito para você e se tornar o melhor nele. Isso confirma um tweet que já postei antes: ‘Esforce-se para ser o melhor do mundo na sua área. Redefina continuamente o que você faz até que essa frase se torne realidade.’

Acredito que isso ainda se aplica na era da inteligência artificial.”