Por Marcus Rogério de Oliveira*
Queridos leitores, tivemos mais uma semana muito movimentada e cheia de novidades na área de Tecnologia, em especial na área de IA e, mais no detalhe, na área de agentes de IA que fazem programas de computador. O assunto está no centro das atenções porque os modelos de IA estão sendo utilizados para desenvolver sistemas de software completos.
Para o leitor que não acompanha esse universo todos os dias, vale uma explicação. Os grandes modelos de linguagem, como o GPT, Claude e Gemini, são sistemas treinados com gigantescos volumes de texto e código de programação, capazes de compreender instruções, interpretar contexto e gerar respostas com fluidez incrível. Quando esses modelos passam a ser utilizados dentro de plataformas de desenvolvimento de software, conectados a repositórios, testes e ferramentas de controle de versões, deixam de ser apenas assistentes de programação e passam a atuar como agentes de apoio à construção de sistemas.
Na prática, isso significa que os modelos de inteligência artificial conseguem entender as especificações de um projeto de software, sugerir estruturas, criar funcionalidades, revisar código, corrigir erros, executar testes e acelerar fluxos inteiros de implementação. O desenvolvedor deixa de atuar como alguém que digita linha por linha e passa a exercer o papel de arquiteto, orientador, supervisor e revisor estratégico. É uma mudança importante e, ao mesmo tempo, muito promissora.
Mas aqui aparece um ponto fundamental. Quanto mais poderosa fica a ferramenta, mais importante se torna a formação do profissional que a utiliza. Desenvolver sistemas não é apenas fazer algo funcionar, mas garantir que funcione com segurança, consistência, estabilidade e confiabilidade. É justamente a base em algoritmos, estruturas de dados, arquitetura de sistemas, engenharia de software, testes, segurança e escalabilidade que permite ao profissional avaliar com rigor aquilo que está sendo produzido, identificar fragilidades, prevenir falhas e assegurar que o resultado final esteja à altura da responsabilidade que o software carrega. Em um cenário de desenvolvimento acelerado por IA, a qualidade do sistema é diretamente ligada ao aprofundamento técnico, à visão sistêmica e ao discernimento de quem o projeta, supervisiona e valida. Assim, quem estudou os fundamentos da área da computação será potencializado.
Existe algo muito inspirador nesse cenário. A tendência é que o desenvolvimento de sistemas, aliando o profissional de computação e a inteligência artificial, se torne cada vez mais democratizado. Mais profissionais, mais empresas e mais equipes irão criar softwares, plataformas e soluções digitais para atender problemas concretos. Haverá muito mais código sendo produzido, muito mais sistemas sendo criados e muito mais demandas sendo resolvidas com software.
E isso abre uma oportunidade sensacional para a nossa região. Milhares de negócios surgem, crescem ou se reinventam a partir de plataformas digitais. Muitas vezes, uma solução de software nasce para resolver uma necessidade específica e depois acaba se tornando um produto, serviço, empresa e fonte de renda. Quando criar sistemas se torna mais rápido e acessível, cresce também a chance de empreender com tecnologia.
Podemos desenvolver aqui na nossa região plataformas para comércio, indústria, agronegócio, saúde, gestão e serviços. Em vez de apenas consumir tecnologia criada em outros centros, podemos criar. E isso é transformador.
Estamos entrando em um tempo em que a inteligência artificial não apenas responde perguntas, mas ajuda a construir sistemas inteiros. Para a nossa região, representa um novo ciclo de desenvolvimento, negócios e geração de valor por meio do software.
(Imagem gerada por IA)
*Marcus Rogério de Oliveira é um renomado professor da Fatec de Taquaritinga, onde leciona desde 1995. Com um extenso currículo acadêmico, é Doutor em Biotecnologia pela UFSCar, Mestre em Ciência da Computação pelo ICMC-USP e Bacharel em Ciência da Computação pela Unoeste. Sua vasta experiência o tem levado a atuar em áreas como Banco de Dados, Desenvolvimento de Sistemas, Engenharia de Dados e Ciência de Dados.
