A OpenAI está correndo para gerar código melhor para dominar a indústria de software

Os sistemas de inteligência artificial estão ultrapassando os programadores humanos, à medida que a OpenAI e outros grupos tecnológicos lançam ferramentas que podem escrever, corrigir e explicar código, remodelando a maneira como o software é construído.

A San Francisco-based OpenAI released novas versões de sua linha de modelos de linguagem esta semana, indicando que testes independentes classificam esses modelos entre os melhores para codificação.

A empresa diz que o GPT-4.1, o3 e o4-mini resolvem tarefas de codificação difíceis com mais frequência do que o software anterior porque os dois últimos modelos têm tempo extra de “raciocínio” para pensar em uma consulta.

Na quarta-feira, a OpenAI também apresentou o Codex CLI, um auxiliar de linha de comando gratuito, chamando-o de um agente de IA que usa os mesmos modelos para acelerar as tarefas diárias de codificação.

As movimentos espelham esforços da Anthropic, Google, Meta e uma série de startups, todas apostando que a geração de código é um dos primeiros trabalhos mais claros para grandes modelos de linguagem.

Os líderes dessas empresas dizem que o foco na programação é “um dos exemplos mais tangíveis” de como a tecnologia pode transformar indústrias inteiras, com milhares de desenvolvedores já usando os novos sistemas no trabalho.

“Este é o ano… em que a IA se torna melhor do que os humanos em código competitivo para sempre”, disse o diretor de produto da OpenAI, Kevin Weil, no podcast Overpowered esta semana. Ele comparou a mudança ao momento em que os computadores venceram os campeões de xadrez, mas disse que o novo avanço é mais importante “no mundo se todos puderem criar software”.

Os modelos LLM estão ficando melhores em identificar padrões no código

Os desenvolvedores agora inserem algumas frases simples em um prompt e recebem blocos inteiros de código funcional. Figuras da indústria dizem que os LLMs já aceleram o trabalho de software gerando blocos de código a partir de instruções curtas. Os mesmos sistemas procuram bugs e tentam correções antes que um humano veja a saída.

Nos últimos doze meses, os modelos ficaram melhores em identificar padrões, raciocinar sobre um problema e elaborar uma resposta lógica. Em 2023, a IA conseguia resolver apenas 4,4% dos problemas no benchmark da indústria conhecido como SWE-bench. Este ano, o sucesso saltou para 69,1%.

O GitHub, o hub de codificação de propriedade da Microsoft, diz que 92% dos desenvolvedores nos EUA agora dependem de auxílios de codificação por IA.

A competição está se espalhando. Meta lançou o Code Llama no ano passado, usando prompts de texto para conversar e escrever código. A Anthropic seguiu em fevereiro com o Claude Code. Mike Krieger, diretor de produto da Anthropic, previu que o papel do engenheiro envolverá cada vez mais “entender os requisitos, trabalhar em equipe e descobrir se o que você construiu era realmente a coisa certa a construir”.

“É mais sobre defender sua ideia”, ele acrescentou, descrevendo os programadores do futuro como “um mestre de marionetes ou um maestro de orquestra” guiando esses agentes de IA.