Fonte: CritpoTendencia
Título Original: A IA impulsiona cerca de 30% do novo código em desenvolvimento de software
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Um estudo recente revisado por pares e publicado na revista Science confirma que a inteligência artificial generativa está a transformar rapidamente o desenvolvimento de software em escala global.
Em particular, a investigação liderada pelo Complexity Science Hub mostra que a proporção de código criado com apoio de IA aumentou significativamente nos últimos anos, uma mudança que já começa a refletir-se tanto na produtividade como na dinâmica económica do setor tecnológico.
Cresce a adoção de IA na programação
A análise, que examinou mais de 30 milhões de contribuições em Python feitas por cerca de 160.000 desenvolvedores no GitHub, mostra que nos Estados Unidos a proporção de código assistido por inteligência artificial passou de 5% em 2022 para 29% até ao final de 2024.
Paralelamente, países europeus como Alemanha e França registam avanços semelhantes, com níveis de 23% e 24% respetivamente, enquanto que a Índia, Rússia e China também apresentam uma adoção crescente, embora condicionada por restrições de acesso a modelos avançados.
Para chegar a estas conclusões, os investigadores utilizaram um modelo de IA capaz de identificar se os fragmentos de código tinham sido gerados com ferramentas como ChatGPT ou GitHub Copilot.
Embora a adoção esteja a expandir-se rapidamente, as diferenças regionais continuam evidentes e respondem, em grande medida, a políticas de acesso tecnológico e ao desenvolvimento local de modelos avançados, como o caso do DeepSeek na China.
Os programadores experientes aproveitam mais
Neste contexto, o relatório traz uma descoberta especialmente reveladora. Embora os programadores com menos experiência recorram a ferramentas de inteligência artificial em 37% do seu código, face aos 27% registados entre os desenvolvedores mais experientes, são estes últimos quem obtêm melhorias reais na produtividade, com um aumento estimado de 3,6%.
Por sua vez, os perfis seniores tendem a explorar um leque mais amplo de bibliotecas e combinações de ferramentas, empregando a IA não só para automatizar tarefas repetitivas, mas também como catalisador para o aprendizado acelerado e a inovação técnica.
O valor económico da programação assistida
De uma perspetiva macroeconómica, o impacto potencial da inteligência artificial no setor do software é significativo. Só nos Estados Unidos, a indústria destina entre $637.000 milhões e $1,06 biliões anuais a salários ligados a tarefas de programação.
Neste cenário, se a IA aumenta a produtividade em 3,6% e já intervém em 29% do novo código, o benefício económico anual poderá situar-se em torno de $38.000 milhões, de acordo com as estimativas do estudo.
No entanto, os autores alertam que a IA generativa poderá ampliar as brechas entre programadores experientes e principiantes se não forem abordados os desafios de acesso, formação e uso responsável destas ferramentas.
Por fim, o debate não gira em torno de se a IA deve ser adotada na programação, mas sim de como garantir que os seus benefícios sejam distribuídos de forma equitativa, evitando uma maior concentração de vantagens tecnológicas e laborais.
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A IA impulsiona cerca de 30% do código novo em desenvolvimento de software
Fonte: CritpoTendencia Título Original: A IA impulsiona cerca de 30% do novo código em desenvolvimento de software Link Original: Um estudo recente revisado por pares e publicado na revista Science confirma que a inteligência artificial generativa está a transformar rapidamente o desenvolvimento de software em escala global.
Em particular, a investigação liderada pelo Complexity Science Hub mostra que a proporção de código criado com apoio de IA aumentou significativamente nos últimos anos, uma mudança que já começa a refletir-se tanto na produtividade como na dinâmica económica do setor tecnológico.
Cresce a adoção de IA na programação
A análise, que examinou mais de 30 milhões de contribuições em Python feitas por cerca de 160.000 desenvolvedores no GitHub, mostra que nos Estados Unidos a proporção de código assistido por inteligência artificial passou de 5% em 2022 para 29% até ao final de 2024.
Paralelamente, países europeus como Alemanha e França registam avanços semelhantes, com níveis de 23% e 24% respetivamente, enquanto que a Índia, Rússia e China também apresentam uma adoção crescente, embora condicionada por restrições de acesso a modelos avançados.
Para chegar a estas conclusões, os investigadores utilizaram um modelo de IA capaz de identificar se os fragmentos de código tinham sido gerados com ferramentas como ChatGPT ou GitHub Copilot.
Embora a adoção esteja a expandir-se rapidamente, as diferenças regionais continuam evidentes e respondem, em grande medida, a políticas de acesso tecnológico e ao desenvolvimento local de modelos avançados, como o caso do DeepSeek na China.
Os programadores experientes aproveitam mais
Neste contexto, o relatório traz uma descoberta especialmente reveladora. Embora os programadores com menos experiência recorram a ferramentas de inteligência artificial em 37% do seu código, face aos 27% registados entre os desenvolvedores mais experientes, são estes últimos quem obtêm melhorias reais na produtividade, com um aumento estimado de 3,6%.
Por sua vez, os perfis seniores tendem a explorar um leque mais amplo de bibliotecas e combinações de ferramentas, empregando a IA não só para automatizar tarefas repetitivas, mas também como catalisador para o aprendizado acelerado e a inovação técnica.
O valor económico da programação assistida
De uma perspetiva macroeconómica, o impacto potencial da inteligência artificial no setor do software é significativo. Só nos Estados Unidos, a indústria destina entre $637.000 milhões e $1,06 biliões anuais a salários ligados a tarefas de programação.
Neste cenário, se a IA aumenta a produtividade em 3,6% e já intervém em 29% do novo código, o benefício económico anual poderá situar-se em torno de $38.000 milhões, de acordo com as estimativas do estudo.
No entanto, os autores alertam que a IA generativa poderá ampliar as brechas entre programadores experientes e principiantes se não forem abordados os desafios de acesso, formação e uso responsável destas ferramentas.
Por fim, o debate não gira em torno de se a IA deve ser adotada na programação, mas sim de como garantir que os seus benefícios sejam distribuídos de forma equitativa, evitando uma maior concentração de vantagens tecnológicas e laborais.