Como muitos de vocês, conversamos sobre inteligência artificial (IA) e o futuro da Web. Há muito ruído, e é difícil saber exatamente o que nós, desenvolvedores da Web, precisamos saber.
A Web é muito maior do que nossa equipe. Por isso, queremos entender o que você pensa sobre a IA, o que espera aprender e o que quer fazer com essas tecnologias emergentes. Dessa forma, podemos oferecer conteúdo para romper esse ruído.
Nos últimos meses, conversamos com profissionais da Web para entender o cenário e o que vocês pensam sobre a IA. É claro, não podemos falar com todos sobre tudo. Tivemos apenas um pequeno conjunto de conversas com desenvolvedores da Web, incluindo Especialistas do Google Developers, sobre como os desenvolvedores estão usando a IA para fornecer recursos voltados ao usuário e aumentar a produtividade no fluxo de trabalho diário.
Acreditamos que o que aprendemos pode ser amplamente aplicável a outras pessoas na Web. E acreditamos que a comunidade possa ter interesse em ouvir o que aprendemos.
Recebemos esse feedback e outras pesquisas sobre o cenário do desenvolvedor da Web para criar nossa nova coleção de IA. Nesta coleção, você vai encontrar visões gerais voltadas para desenvolvedores da Web, codelabs e demonstrações, além de outros recursos para pensar em ferramentas e modelos de IA na Web.
E isso é só o começo. Você verá muito mais sobre nós nos próximos meses.
Aumento da produtividade com a IA generativa
Percebemos que desenvolvedores da Web querem aproveitar a IA generativa para aumentar a produtividade e interagir com chatbots para aprender novas tecnologias ou buscar respostas para suas dúvidas sobre desenvolvimento da Web.
Os desenvolvedores com quem conversamos já usam IA no fluxo de trabalho diário, em projetos pessoais ou de negócios, ou conhecem alguém que já usa.
Geração de códigos
Aprendemos com você que as ferramentas de geração de código, como Gemini e Copilot, são ótimas para testes de unidade padrão, preenchimento automático básico (em que você sabe o que escrever, mas só precisa escrever) e funções mais simples que não exigem amplo conhecimento da base de código. Essas ferramentas tendem a ser menos úteis quando se trata de escrever códigos algorítmicos mais complexos e funções que exigem amplo contexto de um projeto específico.
Desenvolvedores mais seniores mencionaram uma preocupação sobre a qualidade das bases de código a longo prazo, incluindo problemas relacionados à duplicação de códigos e à manutenção de longo prazo. Alguns ficavam preocupados que membros da equipe menos experientes não detectem erros ou saibam como validar com precisão o código produzido pelas ferramentas de IA generativa.
Os desenvolvedores também compartilharam que os casos de uso que exigem conhecimento de domínio específico, como a programação de componentes acessíveis, ainda não são acomodados corretamente pelas ferramentas de geração de código testadas.
Aprendizado com LLMs
Muitos desenvolvedores usam o ChatGPT e o Gemini para aprender conceitos de desenvolvimento de software, como pedir a um modelo de linguagem grande (LLM) para explicar como um algoritmo de classificação funciona, avançar em diferentes linguagens de programação ou fechar lacunas de conhecimento.
Você acha que os LLMs oferecem uma ótima experiência devido à interatividade rápida de perguntas e respostas, e porque a IA não critica as perguntas feitas, apenas fornece a resposta de que elas precisam.
Mais uma vez, há uma preocupação relacionada a desenvolvedores juniores, em que um nível mínimo de conhecimento é necessário para capturar as instâncias em que o modelo tem alucinação artificial e gera respostas incorretas.
A proteção de IP como uma preocupação dos negócios
Muitos dos desenvolvedores com quem conversamos disseram que as empresas deles ainda não têm políticas sobre o uso da IA generativa por desenvolvedores para aumentar a produtividade. O uso de ferramentas de IA generativa geralmente é impulsionado pelos desenvolvedores que estão testando elas.
"Minha empresa geralmente não entende o que a IA significa, então não está criando as políticas certas."
No entanto, as empresas que têm uma política tendem a desencorajar o uso, devido a preocupações com o vazamento de propriedades intelectuais (PI) da empresa para terceiros. Há casos em que essas políticas foram alteradas, após o engajamento direto com as empresas por trás dessas ferramentas para entender como os dados são usados e os riscos potenciais.
Com contas corporativas e parcerias dedicadas a garantir a proteção de dados, as empresas são mais propensas a incentivar o uso dos desenvolvedores.
IA generativa para recursos de produtos voltados ao usuário
Em relação ao produto, não foi uma surpresa que, quando inventamos nossa conversa com o termo "IA / ML", a resposta estava muitas vezes focada na IA generativa. Os desenvolvedores estão curiosos sobre como a IA generativa pode ser usada para melhorar a experiência dos usuários, mas não sabem como são essas experiências e quais são as ferramentas disponíveis para fornecê-las na produção.
Para os desenvolvedores que criaram ou estão criando recursos de IA generativa nos produtos, o uso da IA generativa para responder a perguntas dos usuários com chatbots ou interfaces únicas é o caso de uso mais comum.
A qualidade de saída é a principal preocupação. Em particular, os desenvolvedores esperam garantir que as respostas sejam precisas e têm como objetivo evitar que o LLM gere conteúdo não relacionado à meta pretendida. Isso é particularmente verdadeiro quando a saída do LLM é diretamente voltada ao usuário, como um bot de bate-papo.
"As demonstrações feitas com IA são malucas. Cada vez que faço uma demonstração do meu projeto, o resultado é completamente diferente."
Você está se esforçando muito para criar conjuntos de testes para validar as saídas da IA generativa para uma ampla variedade de comandos, mas não há uma maneira clara e estabelecida de testar ou monitorar as respostas. A maior parte do trabalho de avaliação é manual. Muitos desenvolvedores são novos no processamento de saídas não determinísticas. Como comunidade, ainda não criamos sistemas que funcionam bem com ela.
O custo de execução de um modelo de IA generativa também é uma preocupação importante, e os desenvolvedores estão avaliando cuidadosamente o custo em relação aos benefícios para os usuários.
Comparação entre modelos padrão e personalizados
Geralmente, os desenvolvedores com quem falamos costumavam confiar em APIs e modelos prontos. Isso otimiza o tempo de lançamento e o uso de tempo e conhecimento de engenharia, que eram limitados.
"Quero continuar na área de desenvolvimento web. não quero me tornar engenheiro de ML."
Os desenvolvedores estão cientes e percebem o valor potencial das técnicas avançadas, como Recuperar Augment-Generate (RAG) e ajuste, mas é melhor se concentrar no aspecto do desenvolvimento da Web do trabalho deles. Em última análise, você prefere usar as ferramentas padrão ou contar com outras equipes para produzir modelos otimizados para os casos de uso.
Questões de privacidade e segurança
A privacidade e a segurança foram as principais preocupações, especialmente para os setores com requisitos rigorosos de dados, como o setor médico. A IA no dispositivo pode ser fundamental para lidar com esses casos de uso, mas essa área permanece amplamente não explorada.
A exposição de dados do usuário a mais terceiros com as APIs do Cloud é uma preocupação, e vários desenvolvedores percebem o valor do machine learning no dispositivo ou da IA generativa para reduzir possíveis armadilhas de privacidade e segurança.
IA para desenvolvedores da Web
A IA está em toda parte e evoluindo em um ritmo incrível. Como podemos nos manter atualizados, incorporar ferramentas e modelos atuais ou trabalhar com engenheiros de ML para produzir novos modelos que melhor atendam às nossas necessidades?
Com base no que aprendemos com você, estamos trabalhando em orientações sobre IA para desenvolvedores da Web. Nosso objetivo é ajudar você a entender melhor os conceitos da IA, descobrir oportunidades de usar a IA generativa para aumentar a produtividade e usar a IA para criar experiências do usuário incríveis usando ferramentas, modelos e APIs atuais. Continue acompanhando a publicação de mais conteúdo na nossa coleção de IA.
Embora a maioria dos desenvolvedores da Web prefira manter o foco em fazer o que fazem melhor (isso é o desenvolvimento da Web), é recomendável aqueles que querem se aprofundar na criação de ferramentas, modelos e APIs que os desenvolvedores da Web precisam. Queremos ouvir você e saber como podemos ajudá-lo a ter sucesso.
A IA é uma área que cresce rapidamente. Portanto, continuaremos interagindo com a comunidade à medida que as coisas mudarem, conduzindo mais conversas e pesquisas. Para falar conosco, agende o horário de atendimento com nossa equipe.