Como muitos de vocês, temos conversado bastante sobre inteligência artificial (IA) e o futuro da Web. Há muito ruído, e é difícil saber o que nós, como desenvolvedores da Web, precisamos saber.
A Web é muito maior do que nossa equipe. Por isso, queríamos entender como você pensa sobre a IA, o que espera aprender e o que quer fazer com essas tecnologias emergentes. Assim, podemos oferecer o melhor conteúdo para você superar esse ruído.
Nos últimos meses, conversamos com profissionais da Web para entender o cenário e como você pensa sobre a IA. É claro que não podemos conversar com todos sobre tudo. Tivemos apenas um pequeno conjunto de conversas com desenvolvedores da Web, incluindo Google Developer Experts da Web , com foco em como os desenvolvedores estão usando a IA para oferecer 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 achamos que a comunidade pode se interessar em saber o que aprendemos.
Usamos esse feedback, juntamente com outras pesquisas sobre o cenário de desenvolvedores da Web, para criar nossa nova coleção de IA. Nessa coleção, você encontra 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 vai ver muito mais de nós nos próximos meses.
Melhoria da produtividade com a IA generativa
Percebemos que os desenvolvedores da Web querem aproveitar a IA generativa para aumentar a produtividade e interagir com chatbots para aprender novas tecnologias ou buscar respostas para perguntas sobre desenvolvimento da Web.
Os desenvolvedores com quem conversamos já estão usando a IA no fluxo de trabalho diário, para projetos comerciais ou pessoais, ou conhecem alguém que está.
Geração de códigos
Aprendemos com você que as ferramentas de geração de código, como o Gemini e o Copilot, são ótimas para testes de unidade padrão, preenchimento automático básico (quando você sabe o que escrever, mas só precisa escrever) e funções mais simples que não exigem um conhecimento amplo da base de código. Essas ferramentas tendem a ser menos úteis quando se trata de escrever códigos e funções algorítmicos mais complexos que exigem um contexto amplo de um projeto específico.
Os desenvolvedores mais experientes mencionaram uma preocupação com a qualidade de longo prazo das bases de código, incluindo problemas relacionados à duplicação de código e à capacidade de manutenção de longo prazo. Alguns estavam preocupados com o fato de que membros menos experientes da equipe talvez não detectem erros ou saibam como validar com precisão o código produzido por ferramentas de IA generativa.
Os desenvolvedores também compartilharam que os casos de uso que exigem conhecimento de domínio específico, como a criação de componentes acessíveis, ainda não são acomodados corretamente pelas ferramentas de geração de código que eles testaram.
Aprendizado com LLMs
Vimos muitos desenvolvedores usando 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, aprender 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 necessária.
Mais uma vez, há uma preocupação relacionada a desenvolvedores mais juniores, em que um nível mínimo de conhecimento é necessário para detectar as instâncias em que o modelo está alucinando e gerando respostas incorretas.
Proteção de IP como uma preocupação comercial
Muitos dos desenvolvedores com quem conversamos disseram que as empresas deles ainda não têm políticas sobre o uso de IA generativa para aumentar a produtividade. O uso de ferramentas de IA generativa é geralmente impulsionado pelos desenvolvedores que estão experimentando.
"Minha empresa geralmente entende mal 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 (IP) da empresa para terceiros. Há casos em que essas políticas foram alteradas, depois de se envolver diretamente 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 têm mais chances de incentivar o uso do desenvolvedor.
IA generativa para recursos de produtos voltados ao usuário
No lado do produto, não foi uma surpresa para nós que, quando pedimos nossa conversa com o termo "IA / ML", a resposta geralmente se concentrava na IA generativa. Os desenvolvedores estão curiosos sobre como a IA generativa pode ser usada para melhorar a experiência dos usuários, mas não têm certeza de como essas experiências são e quais são as ferramentas disponíveis para oferecê-las na produção.
Para os desenvolvedores que criaram ou estão criando recursos de IA generativa nos produtos, o uso de IA generativa para responder a perguntas do usuário, com chatbots ou interfaces únicas, é o caso de uso mais comum.
A qualidade da saída é a principal preocupação que ouvimos de você. Em particular, os desenvolvedores esperam garantir que as respostas sejam precisas e visam impedir que o LLM gere conteúdo não relacionado ao objetivo pretendido. Isso é particularmente verdadeiro quando a saída do LLM é diretamente voltada ao usuário, como um chatbot.
"As demonstrações com IA são incríveis. Sempre que demonstro meu projeto, a saída é completamente diferente."
Você está se esforçando muito para criar conjuntos de testes para validar as saídas de 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 tratamento de saídas não determinísticas. Como comunidade, ainda não criamos sistemas que funcionem bem com eles.
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.
Modelos padrão versus personalizados
Na maioria das vezes, os desenvolvedores com quem conversamos tendiam a confiar em modelos e APIs prontos. Isso otimiza o tempo de lançamento no mercado e o uso de tempo e conhecimento de engenharia, que eram limitados.
"Quero ficar no espaço de desenvolvimento da Web. Não quero me tornar um engenheiro de ML."
Embora os desenvolvedores estejam cientes e vejam o valor potencial de técnicas avançadas, como o Retrieve Augment-Generate (RAG) e o ajuste, você prefere se concentrar no aspecto de desenvolvimento da Web do trabalho. Em última análise, você prefere usar as ferramentas padrão ou confiar em outras equipes para produzir modelos otimizados para os casos de uso.
Preocupações com privacidade e segurança
Privacidade e segurança foram as principais preocupações, especialmente para setores com requisitos de dados rigorosos, como o setor médico. A IA no dispositivo pode ser fundamental para resolver esses casos de uso, mas essa área ainda é amplamente inexplorada.
A exposição de dados do usuário a mais terceiros com APIs de nuvem é uma preocupação, e vários desenvolvedores veem o valor do machine learning no dispositivo ou da IA generativa para mitigar possíveis armadilhas de privacidade e segurança.
IA para desenvolvedores da Web
A IA está em todos os lugares 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 os conceitos de IA em um nível alto, descobrir oportunidades de usar a IA generativa para ganhos de produtividade e usar a IA para criar experiências de usuário agradáveis, usando ferramentas, modelos e APIs atuais. Continue voltando para conferir mais conteúdo na nossa coleção de IA.
Embora a maioria dos desenvolvedores da Web prefira manter o foco no que fazem de melhor (desenvolvimento da Web), incentivamos aqueles que querem se aprofundar a criar as ferramentas, modelos e APIs de que os desenvolvedores da Web precisam. Queremos ouvir você e aprender como podemos ajudar você a ter sucesso.
A IA é uma área em rápida evolução. Por isso, vamos continuar interagindo com a comunidade à medida que as coisas mudam, realizando mais conversas e pesquisas. Se você quiser conversar conosco, agende um horário de expediente com nossa equipe.