A OpenAI está numa corrida para gerar códigos melhores e dominar a indústria de software

Os sistemas de inteligência artificial estão superando os programadores humanos, à medida que a OpenAI e outros grupos de tecnologia lançam ferramentas capazes de escrever, corrigir e explicar código, remodelando a forma como o software é desenvolvido.

A OpenAI, com sede em São Francisco, lançou novas versões de sua linha de modelos de linguagem esta semana, indicando que testes independentesdent esses modelos entre os melhores para codificação. 

A empresa afirma que o GPT-4.1, o3 e o4-mini resolvem tarefas de codificação complexas com mais frequência do que os softwares anteriores, porque os dois últimos modelos têm um tempo extra de "raciocínio" para analisar uma consulta.

Na quarta-feira, a OpenAI também apresentou o Codex CLI, um auxiliar de linha de comando gratuito, que descreve como um agente de IA que utiliza os mesmos modelos para agilizar as tarefas de programação do dia a dia.

Essas iniciativas refletem os esforços da Anthropic, Google, Meta e de diversas startups, todas apostando que a geração de código é uma das primeiras tarefas mais promissoras para grandes modelos de linguagem. 

Os líderes dessas empresas afirmam que o foco na programação é "um dos exemplos mais tangíveis" de como a tecnologia pode transformar setores inteiros, com milhares de desenvolvedores já utilizando os novos sistemas no trabalho.

“Este é o ano... em que a IA se tornará para sempre melhor que os humanos em programação competitiva”, disse Kevin Weil, diretor de produtos da OpenAI, no podcast Overpowered desta semana. Ele comparou a mudança ao momento em que os computadores derrotaram os campeões de xadrez, mas afirmou que o novo avanço é mais importante “para o mundo se todos puderem criar software”.

Os modelos LLM estão se tornando melhores em identificar padrões em código

Agora, os desenvolvedores inserem algumas frases simples em um prompt e recebem blocos inteiros de código funcional. Especialistas do setor afirmam que os LLMs já aceleram o desenvolvimento de software, gerando blocos de código a partir de instruções curtas. Os mesmos sistemas verificam a existência de erros e tentam corrigi-los antes que um humano veja o resultado.

Nos últimos doze meses, os modelos aprimoraram sua capacidade de identificar padrões, raciocinar sobre um problema e apresentar uma resposta lógica. Em 2023, a IA conseguia resolver apenas 4,4% dos problemas no benchmark do setor conhecido como SWE-bench. Este ano, o índice de sucesso saltou para 69,1%.

O GitHub, plataforma de programação pertencente à Microsoft, afirma que 92% dos desenvolvedores nos EUA agora dependem de ferramentas de auxílio à programação baseadas em inteligência artificial.

A concorrência está se alastrando. A Meta lançou o Code Llama no ano passado, usando comandos de texto para discutir e escrever código. A Anthropic seguiu o exemplo em fevereiro com o Claude Code. Mike Krieger, diretor de produtos da Anthropic, previu que o papel do engenheiro envolverá cada vez mais "compreender os requisitos, trabalhar em equipe e descobrir se o que foi construído era realmente a coisa certa a ser construída".

“Trata-se mais de defender a sua ideia”, acrescentou, descrevendo os futuros programadores como “um mestre de marionetes ou um maestro de orquestra” que guiam esses agentes de IA.