🦾IA na Programação: Produtividade, Aprendizado e a Quebra de um Paradigma

Nos últimos meses, comecei a utilizar IA de forma mais ativa no meu processo de desenvolvimento — especialmente com o Copilot — e a experiência tem sido transformadora, tanto em produtividade quanto em aprendizado.

Como aprendiz em Spring Boot, meu fluxo inicial era bastante tradicional:

criar manualmente uma classe Model, definir suas estruturas, e a partir dela desenvolver Controllers, Services, DTOs, interfaces, implementações e integrações com banco de dados. Esse processo, embora didático, consumia um tempo considerável — e estava sujeito a erros simples de digitação e inconsistências de padrão.

Usando um objeto como referência

O ponto de virada aconteceu quando passei a usar uma classe já desenvolvida como exemplo-base.

Depois de estruturar corretamente um Model completo — com CRUD genérico, integração com o banco e padrões bem definidos — passei essa referência para a IA e pedi que ela gerasse as demais classes seguindo exatamente o mesmo padrão.

⚙️ Resultado prático:

• O que antes levava cerca de 30 minutos, passou a levar 5 minutos.
• Redução drástica de erros repetitivos.
• Padronização mais consistente entre classes.

Importante destacar: as regras de negócio específicas não foram delegadas à IA. Elas continuam sendo responsabilidade humana, pois exigem entendimento do domínio, contexto e decisão técnica.

IA não elimina conhecimento — ela exige validação

Um ponto que considero essencial:

gerar código não é o fim do processo — validar é a parte mais importante.

Após a geração automática, é necessário:

• Ler cada método
• Entender o fluxo
• Verificar responsabilidades
• Ajustar detalhes técnicos
• Debugar quando necessário

Esse processo de validação obriga o desenvolvedor a caminhar por todas as etapas do código. E aqui está um detalhe importante: o aprendizado não acontece apenas digitando, mas principalmente entendendo o que foi feito.

Copiar código sem compreender realmente não ensina.

Mas analisar, questionar, validar e corrigir código — ensina muito.

IA como mentora, não como muleta

Quando aliamos:

• Conhecimento prévio
• Curiosidade técnica
• Capacidade de debug
• Perguntas certas para a IA (pedindo explicações, passo a passo, justificativas)

… o aprendizado se torna muito mais rápido e profundo.

A IA pode:

• Explicar o código
• Justificar decisões
• Mostrar alternativas
• Ajudar a encontrar falhas
• Acompanhar o raciocínio etapa por etapa

Quebrando o paradigma

Existe um paradigma forte no desenvolvimento de software:

“Se você usar IA para programar, vai deixar de aprender.”

Na prática, isso não é uma verdade absoluta.

Existem perfis diferentes de aprendizado:

• Pessoas que aprendem mais digitando tudo manualmente
• Pessoas que aprendem mais analisando e validando o código pronto

E nenhum dos dois está errado.

A IA não substitui o conhecimento — ela potencializa o processo, desde que usada com consciência, senso crítico e responsabilidade técnica.

Conclusão

Usar IA para desenvolver código:

• Aumenta produtividade
• Reduz erros repetitivos
• Mantém padrões
• Acelera o aprendizado
• Exige mais responsabilidade técnica, não menos

No fim das contas, não é sobre quem escreveu o código, mas sobre quem entende, valida e sustenta esse código.

🚀 IA não é atalho preguiçoso. É ferramenta estratégica.

Tudo depende de como — e por que — você a utiliza.