Entendendo a carreira Dev Full Stack do futuro: do zero com IA

Por que aprender a programar na era da IA - Apresentação

Apresentando a trilha e o apresentador

Olá! Muito bem-vindo, muito bem-vinda. Meu nome é Vinícius Neves, o calvo barbudo que acabou de se tornar seu melhor amigo, e estou aqui para conduzir a introdução da nova trilha.

Audiodescrição: Vinícius é uma pessoa calva e barbada.

Contextualizando objetivos e dúvidas iniciais

Nós vamos apresentar o que você vai aprender e, sobretudo, detalhar conceitos muito relevantes.

Quais são esses conceitos? A grande premissa e a grande dúvida iniciais é: o que vamos aprender a programar, se a IA já faz isso? Essa pergunta tem diversas camadas.

Detalhando o percurso tecnológico e a publicação

Na prática, o que queremos fazer? Queremos entender todos os caminhos que vamos percorrer. Nesse cenário, começaremos desde o início. Precisamos compreender a lógica de programação e como funciona a web (rede). Vamos passar por HTML, CSS, JavaScript, React, back-end (camada de servidor) e bancos de dados. Nosso objetivo é entender o panorama completo, porque, quando compreendemos o que estamos fazendo, temos vocabulário e repertório para especificar e explicar à IA que vai gerar esse código exatamente o que precisa ser feito, da maneira adequada, com as devidas preocupações.

Vamos cobrir desde o front-end (camada de interface), passando pelo back-end (camada de servidor), até a publicação da aplicação. Com isso, vamos gerar o portfólio e trazer o dia a dia de uma pessoa desenvolvedora dentro de Trigger.

Construindo portfólio e reforçando fundamentos

Além disso, vamos criar diversos projetos que reforçarão o portfólio e consolidarão o que aprendemos, formando uma base sólida de conhecimento. A engenharia sempre foi importante e, na era da IA, em que orquestramos o que está acontecendo, torna-se ainda mais relevante. Por isso, precisamos revisar todos esses conceitos.

A ideia desta Trigger é nos preparar não para uma dívida futura — isso já passou —, mas para compreendermos como é ser uma pessoa desenvolvedora hoje: utilizando as ferramentas que já existem, aprendendo boas práticas e, principalmente, focando nos fundamentos que sobreviverão às ferramentas.

Enfatizando fundamentos e preparando o desenvolvimento

Não se trata apenas de discutir ferramentas como Cloud Code, Cursor, Codex ou Anti-Gravity do Google. Iremos, obviamente, abordá-las, mas nosso objetivo é aprender os fundamentos que sobrevivem a todas elas.

Temos bastante a entender e vários pontos a esclarecer antes de começarmos a desenvolver código.

Por que aprender a programar na era da IA - O que um dev faz no dia a dia de verdade

Apresentando a relevância e a analogia com gps

Vamos começar respondendo à grande pergunta: por que precisamos entender por que isso é relevante hoje?

Vamos extrapolar para um cenário real: pensemos no GPS. O GPS tem um caminho mapeado para qualquer lugar conhecido; possui a base disponível. Porém, sozinho, não fará nada. Não sabe para onde queremos ir, o que desejamos fazer, quais caminhos queremos evitar, nem conhece nossas preferências. Não sabe se queremos o trajeto mais rápido ou mais barato, se queremos evitar pedágios ou fazer paradas ao longo do caminho. Ele conhece o como, mas não o porquê.

Com a Inteligência Artificial acontece algo semelhante: a IA sabe programar, sabe escrever código, mas precisamos explicar com clareza o que e como desejamos que ela faça.

Detalhando o ciclo de delegação e alinhamento com a ia

Pensemos em um ciclo contínuo: mapeamos um requisito, entendemos um problema e delegamos a execução à IA. Em outras palavras, a parte de escrever código já não fica necessariamente tanto em nossas mãos quanto antes. Houve um tempo em que digitávamos no teclado letra por letra. Hoje, o fluxo consiste em explicar detalhadamente o que queremos para que a IA execute.

Ao final, depois que a IA nos fornece uma resposta, essa resposta precisa estar alinhada conosco.

Enfatizando a necessidade de julgamento e introduzindo exemplo

Precisamos ter bagagem e repertório; por isso, vamos repetir esta ideia algumas vezes para avaliar se está adequada ou não. Vamos imaginar a IA falando com muita autoridade. Como saberemos julgar se está correto ou não?

Vamos considerar um exemplo: mantemos um blog (blog) com versões em português e inglês das nossas publicações, todas sobre engenharia de software, IA e temas relacionados. Em determinado momento, decidimos adicionar um terceiro idioma: alemão. Podemos recorrer ao modelo e solicitar o seguinte: “Tome esta publicação; ela contém analogias, algumas piadas e outros recursos.” Em seguida, pedimos ao modelo que gere uma versão em alemão dessa publicação.

Quando chegamos a essa etapa, já decidimos o que queremos: ter uma versão em alemão para o blog (blog). O modelo escreverá em alemão porque já domina o idioma. Porém, como iremos avaliar se o resultado está bom? A tradução literal pode não servir, pois há piadas muito locais; quando passamos para o inglês, muitas vezes precisamos ajustá-las ou até trocá-las. Em alemão, podemos ficar totalmente perdidos: não conseguiremos entender nem depurar — depurar é o ato de encontrar erros e imperfeições — o nosso próprio texto em alemão.

Consolidando a importância de programar e indicando próximos passos

Essa é a diferença principal e, por isso, precisamos — retomando — aprender a programar. Não necessariamente porque vamos implementar tudo, mas porque precisamos da habilidade de julgar o resultado: entender se é a melhor approach (abordagem), identificar possíveis melhorias ou preocupações, avaliar se isso vai escalar e se funcionará bem para aquele momento e cenário. É muito importante que tenhamos essa bagagem. Esperamos que estejamos alinhados: não estamos deixando de lado a importância de saber escrever código.

Ainda teremos uma conversa para desmistificar ainda mais a trilha que vamos percorrer juntos. Vamos seguir em frente, lado a lado.

Por que aprender a programar na era da IA - O que mudou e o que não mudou

Contextualizando a profissão de desenvolvimento

Antes de seguirmos trabalhando com modelos de inteligência artificial, como os Large Language Models (Modelos de Linguagem Grande), vamos falar sobre como é a profissão. O que é ser uma pessoa desenvolvedora? Como é trabalhar com desenvolvimento de software (programas)? Como era antes e por que está tão diferente? Embora nem sempre façamos essas perguntas no início, elas são especialmente relevantes neste momento da trilha. Vamos ampliar o olhar para entender o que significa ser uma pessoa engenheira, alguém que faz engenharia de software (programas).

No trabalho clássico de uma pessoa desenvolvedora, lidamos com código novo: desenvolvemos uma funcionalidade que ainda não existe. Também lemos código existente para entender o que o sistema faz. Se recebemos, por exemplo, um bug (erro), precisamos primeiro analisar o que está ocorrendo: observar a parte do código que executa aquela função, entender o que está acontecendo, identificar onde está o erro e então solicitar o ajuste ou até conversar com o modelo para corrigir.

Descrevendo rotinas do trabalho de desenvolvimento

Além disso, buscamos manter a base do código em ordem. Às vezes identificamos trechos que podem ser melhorados e aplicamos essas melhorias para facilitar nosso trabalho no futuro. Portanto, não pensamos apenas no agora; mantemos e aprimoramos o que já está em funcionamento.

Também acompanhamos o que outras pessoas, colegas de profissão, estão fazendo. Quando terminamos uma funcionalidade e executamos os testes, submetemos para revisão de código, solicitando que alguém do time revise. Esse processo promove entendimento compartilhado e pode gerar discussões construtivas sobre a implementação, resultando em pequenos ajustes.

Também precisamos depurar quando algo quebra. Essa palavra não existe em português; em inglês temos o termo debug (depurar), que literalmente remete a remover o bug (erro). Acabamos “brasileirizando” como “debugar”, mas a ideia é entender por que está quebrado e corrigir.

Colaborando com o time e enfatizando revisão de código

É fundamental manter conversas e alinhamento com o time, com as pessoas que trabalham conosco — não serão apenas pessoas desenvolvedoras. Haverá pessoas de design, produto e controle de qualidade. Pode haver separação entre especialistas de back-end (lógica de servidor) e especialistas de front-end (interface), e é essencial mantermos conexão constante com essas pessoas.

No dia a dia, o que entregamos? Além de escrever código — essa geração de código é apenas uma parte do trabalho, não o trabalho inteiro.

Revisaremos muito código, seja de outras pessoas ou da IA, e isso será muito importante. Voltaremos a esse ponto, pois a etapa de revisão de código é central.

Comparando o antes e depois com ia

Dissemos que iríamos falar sobre o antes e o depois. Imagine o cenário anterior aos agentes de IA: escrevíamos todo o código, literalmente caractere por caractere. Havia recursos de autocompletar que ajudavam, mas ainda assim precisávamos escrever integralmente o algoritmo, a lógica e o código.

Agora, a IA trouxe aceleração, isto é, acelera a execução. Aquela parte em que precisávamos digitar todo o código que já estava em nossa cabeça pode ser delegada: pedimos à IA e ela gera o código. Passamos a nos concentrar em julgar e decidir se o resultado corresponde exatamente ao que precisamos.

A execução ficou mais rápida e “mais barata”. O que queremos dizer com “barata”? Não que a IA seja barata — ela tem custo e pode ser cara —, mas que a execução consome menos tempo. Antes, ao pensar em uma funcionalidade grande, em sistemas de grande porte, bancários e afins, levávamos tempo para alterar algo ou adicionar uma nova funcionalidade, porque precisávamos escrever e nos preocupar com diversos aspectos e múltiplos contextos.

É aí que a IA acelera. Ela consegue, muito mais rapidamente do que nós, analisar múltiplos fatores e seguir adiante, especialmente quando se trata de algo padrão. Estamos falando de uma linguagem de programação — é uma linguagem —, portanto a IA consegue prever o que precisa ser feito, o que desloca o foco para pensar e decidir.

Destacando o papel humano nas decisões e no entendimento do problema

Podemos até tentar delegar essas decisões à IA, mas ela nunca terá todo o contexto que nós possuímos, principalmente os contextos externos: clientes, pessoas usuárias e, às vezes, aspectos culturais. Entender o problema, hoje, é o que faz a diferença.

Algumas coisas não mudaram. Alguém precisa, de fato, compreender o problema: o que queremos resolver? Precisamos entender que existe um problema; por exemplo, precisamos de uma conta no banco para guardar dinheiro, teremos de pagar contas, transferir valores para outros lugares, existem diferentes formas de transferência e pode surgir a necessidade de uma transferência internacional. Pensar em tudo isso ainda é trabalho humano: o que vamos fazer e qual dor estamos resolvendo.

Além disso, após implementar a solução, alguém precisa avaliar: está adequado? Vamos conseguir manter essa aplicação funcionando nos próximos anos? Esse enfoque é mais ou menos propenso a gerar bugs (erros)? Aprenderemos conceitos como “isso escala ou não escala?”. Podemos continuar incorporando mais pessoas, mais agentes, mais funcionalidades, e fazer isso de forma saudável, sem gerar efeitos colaterais excessivos?

Tudo isso precisa ser avaliado, e quem fará essa avaliação é você. Essa trilha vai ensinar os fundamentos necessários para que você saiba o que pedir e, em seguida, saiba validar se o que foi produzido corresponde exatamente ao que foi solicitado.

Sobre o curso Entendendo a carreira Dev Full Stack do futuro: do zero com IA

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• Como a IA funciona e como falar com ela
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