Guillem Alsina Gonzàlez
Uma recente investigação académica desenvolvida em conjunto por especialistas do Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), da Universidade de Princeton, da Escola de Negócios Wharton e da Microsoft, lançou luz sobre o impacto real da inteligência artificial na produtividade dos programadores. O estudo centrou-se na avaliação do desempenho de 4.867 programadores de software pertencentes a três grandes empresas: a Microsoft, a consultora Accenture e uma empresa anónima de fabrico de eletrónica incluída na lista Fortune 100.
Ao contrário de análises anteriores realizadas em ambientes laboratoriais controlados, este trabalho baseia-se em ensaios controlados aleatórios executados durante o curso normal da atividade corporativa. Os resultados agregados das três experiências mostram que, após a implementação de assistentes de codificação como o GitHub Copilot, houve um aumento de 26,08% no número de tarefas concluídas semanalmente pelos profissionais que utilizaram a ferramenta.
Esse aumento na produtividade é corroborado por outras métricas de atividade, pois o estudo também registou um crescimento de 13,55% nas atualizações de código (commits) e um aumento de 38,38% nas compilações de software. A investigação abrangeu um período de tempo significativo, entre 2022 e 2023, o que permitiu observar não só o impacto imediato, mas também as dinâmicas de adoção ao longo de vários meses.
No caso da Microsoft, a experiência envolveu 1.746 programadores; na Accenture, participaram 320 profissionais distribuídos pelo sudeste asiático; e a terceira empresa contribuiu com uma amostra de 3.054 funcionários. A metodologia utilizada atribuiu aleatoriamente o acesso à ferramenta, permitindo comparar de forma fiável o desempenho entre os grupos que dispunham da assistência da IA e aqueles que continuaram a trabalhar com os métodos tradicionais até ao final do período de teste.
Uma das conclusões mais relevantes do estudo para os responsáveis pela gestão de talentos e recursos tecnológicos é a relação inversa entre a experiência do funcionário e o benefício obtido com a IA. Os dados indicam que os programadores com menos experiência e aqueles em funções mais juniores apresentaram taxas de adoção mais elevadas e ganhos de produtividade mais acentuados.
Em contrapartida, os perfis mais seniores ou com maior antiguidade na empresa tenderam a beneficiar-se menos das sugestões automáticas de código. Isso sugere que a inteligência artificial generativa atua como um elemento nivelador, permitindo que os trabalhadores menos qualificados ou mais recentes reduzam a diferença de desempenho em relação aos seus colegas veteranos.
Existe uma preocupação comum no setor sobre se o aumento na velocidade de produção de código poderia levar a uma degradação na sua qualidade técnica. No entanto, a análise dos dados da Microsoft sugere que o aumento na quantidade de trabalho não foi feito em detrimento da qualidade. Na verdade, a taxa de aprovação dos pedidos de alterações no código aumentou aproximadamente 10%, o que indica que o software gerado com assistência da IA tinha mais probabilidades de ser aceite e integrado na base de código principal. Além disso, também não foi detetado um aumento estatisticamente significativo na introdução de erros que impedissem a compilação do software, descartando a ideia de que essas ferramentas geram código defeituoso de forma sistemática.
É importante destacar que os números de produtividade obtidos neste ambiente real (26%) são mais moderados do que os relatados em estudos de laboratório anteriores, onde foram observadas melhorias de até 58%. Essa diferença ressalta a importância de avaliar essas tecnologias em contextos operacionais complexos, onde a codificação é apenas uma parte das responsabilidades do funcionário. Além disso, a adoção não foi universal nem imediata; entre 30% e 40% dos desenvolvedores não chegaram a testar a ferramenta, apesar de terem acesso a ela, o que evidencia que fatores como preferências individuais e cultura corporativa continuam a desempenhar um papel determinante na transformação digital das empresas.
