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Xbox usa IA ruim para contratar artista: gafe ou ironia?

Xbox usa IA ruim para contratar artista: gafe ou ironia? Funcionário do Xbox usa imagem de IA bizarra para anunciar vagas de designer, gerando polêmica após demissões em massa. (Crédito da imagem: LinkedIn/Mike Matsel) Um anúncio de vaga para designer gráfico no Xbox está causando um misto de risadas e indignação na internet. A polêmica começou quando Mike Matsel, Líder de Desenvolvimento de Gráficos do Xbox, publicou no LinkedIn uma chamada para novas posições acompanhada por uma imagem gerada por Inteligência Artificial que é, no mínimo, desastrosa. A "arte" exibe uma programadora cujo código aparece magicamente na parte de trás do monitor, entre outros erros bizarros que não passaram despercebidos . O que transforma uma simples imagem ruim em uma grande gafe é o contexto. A publicação surge poucas semanas após a Microsoft concluir a demissão de mais de 9.000 funcionários, muitos deles da própria divisão Xbox. A ironia de usar uma IA de baixa qualidade para recrutar talen...

Estudo Choca: IA Torna Programador 19% Mais Lento

Estudo Choca: IA Torna Programador 19% Mais Lento

Um novo estudo da METR revela que ferramentas de IA, ao contrário do esperado, tornaram desenvolvedores experientes 19% mais lentos. Entenda o porquê.

Ilustração de um programador frustrado olhando para um código gerado por IA que está distorcido e lento em seu monitor, simbolizando a perda de produtividade. Gerado pelo Grok

A promessa de que a inteligência artificial revolucionaria a produtividade no desenvolvimento de software acaba de encontrar um obstáculo surpreendente. Um novo estudo controlado e randomizado da METR (Model Evaluation and Threat Research) revelou que, ao contrário do hype, o uso de ferramentas de IA como Cursor Pro e Claude fez com que desenvolvedores de software open source experientes se tornassem 19% mais lentos na conclusão de suas tarefas. [1][2] O mais curioso é o contraste entre a percepção e a realidade: antes do estudo, os programadores esperavam um ganho de 24% em velocidade e, mesmo após a conclusão, acreditavam ter sido 20% mais rápidos com a IA. [1]

A pesquisa acompanhou 16 desenvolvedores experientes em 246 tarefas reais, como correções de bugs e implementação de novas funcionalidades em projetos de código aberto que eles já conheciam bem. [1] Os resultados mostram uma troca de tempo desfavorável: embora a IA tenha reduzido o tempo gasto em codificação ativa e pesquisa, esse ganho foi completamente anulado pelo tempo adicional necessário para criar prompts, esperar pelas respostas da IA, e, principalmente, revisar e corrigir o código gerado. [3] Menos de 44% do código sugerido pela IA foi aceito sem modificações, evidenciando a dificuldade da tecnologia em lidar com o contexto de projetos complexos e com altos padrões de qualidade.

Por Que a IA Falhou (Por Enquanto)?

O principal fator para o resultado negativo parece ser a complexidade e o legado dos projetos analisados, que tinham, em média, 10 anos de existência e mais de 1 milhão de linhas de código. Nesses cenários, a IA não conseguiu captar o "conhecimento tático ou contexto implícito" que os desenvolvedores humanos possuem. [3] Ao contrário de benchmarks sintéticos, onde a IA frequentemente brilha, o trabalho em bases de código do mundo real exige uma compreensão profunda que as ferramentas atuais ainda não alcançaram. No entanto, os pesquisadores acreditam que futuras otimizações em confiabilidade e latência poderão reverter esse quadro.

O Paradoxo da Produtividade Sentida

Um dos achados mais intrigantes é a desconexão entre os dados e a percepção dos desenvolvedores. [1][4] Mesmo sendo mais lentos, eles se sentiram mais produtivos. [1] Isso pode ser explicado por uma redução no esforço cognitivo durante a programação, o que gera uma sensação de fluidez e menor cansaço, ainda que o relógio mostre o contrário. [5][6] Este "efeito placebo" da IA é um alerta para empresas que medem a produtividade apenas com base em percepções subjetivas.

Resumo em Tópicos:

  • Desaceleração de 19%: Desenvolvedores experientes levaram 19% mais tempo para concluir tarefas usando ferramentas de IA. [1][7]
  • Percepção vs. Realidade: Os programadores acreditavam estar 20% mais rápidos, mas os dados provaram o contrário. [1][3]
  • A Troca de Tempo: O tempo economizado em codificação foi perdido em prompts, espera e, principalmente, revisão do código da IA.
  • Contexto é Rei: A IA falhou em projetos open source grandes e complexos por não entender o contexto e os requisitos implícitos.
  • Futuro Otimista: Pesquisadores acreditam que IAs mais refinadas e com menor latência podem, no futuro, oferecer ganhos reais de produtividade.


Fonte: Ars Technica



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