A tristeza e a divisão entre desenvolvedores expostas pelo coding com IA

• A disseminação das ferramentas de coding com IA está trazendo à tona a diferença de motivação entre desenvolvedores, algo que sempre existiu, mas não era visível
• A tristeza por perder a satisfação artesanal de escrever código em si e a tristeza pelas mudanças no ecossistema e no ambiente de carreira em torno do código são dois tipos diferentes de sensação de perda
• Na visão de um desenvolvedor que programa desde os anos 1980, o coding com IA é uma extensão natural das camadas de abstração, de C64 BASIC para assembly, de funções para design de sistemas
• Décadas de experiência lendo e revisando código continuam válidas como sensibilidade e discernimento para julgar a qualidade do código gerado por IA
• O ponto-chave é reconhecer que tipo de tristeza você sente; perda artesanal e perda contextual exigem formas de resposta diferentes

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O começo do luto

• James Randall é um desenvolvedor que começou a programar aos 7 anos, nos anos 1980, e descreve como a experiência de descobrir algo por conta própria, com persistência, foi "comprimida"
  • Não desapareceu completamente, mas algo se perdeu nesse processo de compressão
• Nolan Lawson expressa essa sensação de perda de forma mais direta no texto "We Mourn Our Craft"
  • Vamos sentir falta da sensação de moldar código com as próprias mãos, da experiência de caçar bugs no debugger às 2 da manhã, do orgulho de dizer "fui eu que fiz"
• Esses sentimentos são emoções reais diante de uma perda real, mas ao ler os dois textos ficou a impressão constante de que eles estavam lamentando coisas diferentes

A natureza da divisão

• O coding com IA está expondo uma divisão menos visível que sempre existiu entre desenvolvedores
• Antes da IA, os dois lados trabalhavam do mesmo jeito: usavam o mesmo editor, a mesma linguagem, o mesmo fluxo de pull request
  • Desenvolvedores orientados ao ofício e desenvolvedores orientados ao resultado sentavam lado a lado, lançavam o mesmo produto e eram indistinguíveis
  • A motivação por trás do trabalho era invisível porque o processo era o mesmo
• Agora surgiu uma bifurcação: deixar a máquina escrever o código e comandar o que deve ser criado, ou escrever o código manualmente
  • É nesse momento de escolha que o motivo pelo qual alguém começou a programar finalmente se torna visível
• A mesma divisão já existia nas aulas de matemática e ciência da computação na universidade: havia quem gostasse das provas e teoremas em si, e quem só se interessasse quando aquilo era aplicado na prática

A minha tristeza era diferente

• Nos últimos 18 a 24 meses, houve de fato um período de tristeza e adaptação
• Havia o medo de não conseguir entender as novas ferramentas, mas na prática foi possível entendê-las
• Havia a preocupação de perder a capacidade de julgar a qualidade do código feito por IA, mas décadas de experiência lendo e revisando código não evaporaram
  • Ainda é possível perceber quando algo está errado, e o faro continua o mesmo
• Havia o medo de que os quebra-cabeças tivessem acabado, mas na prática foi só uma subida de nível
  • De organizar bytes no C64 → escrever funções → projetar sistemas: o mesmo padrão de todas as transições da carreira
  • Agora o quebra-cabeça migrou para arquitetura, composição e orquestração de assistentes
• A maior parte dos medos não se sustentou quando confrontada com a realidade, mas parte da tristeza permaneceu

A tristeza que permanece

• A tristeza não é por deixar de escrever HTML à mão, mas pelo próprio ecossistema aberto da web
  • O treinamento de IA sobre bens comuns e a centralização adicional de quem molda a experiência das pessoas na internet representam uma perda real
  • É um problema que não desaparece, independentemente do ganho de produtividade individual
• Há também tristeza pela mudança no terreno da carreira
  • O desenvolvimento web, praticado por mais de 30 anos, já não é mais uma área tão quente
  • Os apps mobile levaram uma parte disso, e a engenharia de IA ocupa agora a posição dominante
  • Pode até parecer que a transição está funcionando, mas a ansiedade é real e ainda não acabou
• O núcleo dessa tristeza: não é saudade do ato de escrever código em si
  • É tristeza pelo fato de que o mundo ao redor do código está mudando
  • A tristeza de Randall e Lawson é sobre o artesanato em si, enquanto a deste texto é sobre contexto e motivo

Nenhum dos lados está errado

• Kevin Lawver, em uma resposta ao texto de Lawson, defende redirecionar o ofício e a paixão em vez de ficar preso ao passado
• Mais útil do que enquadrar isso apenas como nostalgia versus pragmatismo é reconhecer que tipo de tristeza você está sentindo
• Se você está lamentando uma perda artesanal, ouvir "é só se adaptar" não resolve
  • Talvez seja preciso encontrar essa satisfação em outro lugar ou aceitar que a sensação do trabalho vai mudar
  • O fato de até aqui ter sido possível viver do próprio artesanato já era, em si, uma sorte
• Se você está lamentando uma perda contextual, há respostas mais acionáveis
  • É possível aprender novas ferramentas, lutar pela web que você quer ver existir (mesmo que seja uma small web) e, ao mesmo tempo, se adaptar sem deixar de lamentar
• Citação de Nolan Lawson: "Não celebro nem resisto ao novo mundo. O sol nasce e se põe, e eu orbito impotente, e meu protesto não pode impedi-lo"
  • Ainda assim, é uma confissão honesta dizer que, em meio à tristeza e ao medo, existe também um pouco de empolgação

Fazer o computador trabalhar

• Desde que começou a programar nos anos 1980, toda linguagem aprendida foi um meio para um fim
  • Uma nova forma de fazer o computador realizar o que se queria
• O coding com IA é a etapa mais recente dessa continuidade, não uma ruptura, mas o próximo degrau da escada
• Só que a própria escada está mudando, e o prédio em que ela se apoia também está mudando, então não dá para saber exatamente para onde tudo isso vai
• Uma coisa é certa: a satisfação do momento em que algo pensado e construído realmente funciona não mudou em mais de 40 anos
  • O caminho do código até chegar lá mudou, mas o momento em que funciona continua o mesmo

[github88]

Estão fazendo alarde demais.

[ahwjdekf]

Acho ótimo que coisas como programação web sejam muito bem feitas pela IA.

[brilliant08]

Pelo visto, outras formas de programação devem ter algum valor sublime.

[onetoday]

Às vezes também tenho a sensação de que a faixa etária média no HN é bem mais alta e que parecem pessoas meio defasadas.
Então costumo simplesmente pular esse tipo de texto negativo (não crítico) sem ler.

Só como referência, às vezes ainda me volta aquela diversão de programar diretamente,
e acho que talvez isso seja mais viável por eu estar no lado web,
já faz mais de 3 meses que não digito código.

Acima de tudo, desenvolver assim é tão divertido que acabo fazendo muitas horas extras por vontade própria, como quando eu era mais novo.

[snisper]

Se estão tão preocupados por causa da IA, então é só não usar, não?

[savvykang]

Fico curioso para saber como as pessoas reagiram quando as ferramentas RAD surgiram.

[GN⁺]

Opiniões do Hacker News

• Acho que o texto está interpretando tudo de forma totalmente errada. O desenvolvedor "artesão (craft)" também busca resultados, mas busca resultados que durem e possam escalar
  O objetivo de um bom programador é tornar a si mesmo inútil. Houve uma época em que contávamos ciclos em assembly e empacotávamos bits à mão, mas passou a ser natural usar compiladores. Também houve uma época em que criávamos apps CRUD do zero, mas agora frameworks fazem isso. Gerenciamento de memória, sistemas de tipos, linguagens de alto nível, sistemas no-code/low-code — tudo isso faz parte do progresso. No fim, o objetivo da programação é fazer com que os computadores façam por nós o que não precisamos fazer manualmente
  Acho que a verdadeira divisão é uma diferença de mentalidade entre quem vê o software como algo que pode ser melhorado e compreendido, e quem o vê como um obstáculo incompreensível criado por outra pessoa
  • Gosto dessa visão. Quando você lida com sistemas por muito tempo, todos os detalhes passam a parecer significativos. Você ganha intuição sobre como mudar uma parte afeta o todo. Mas me preocupa se, na era do software com AI, esse tipo de compreensão vai se tornar impossível. Código demais será gerado automaticamente, e vai ficar difícil entender o sistema inteiro. No fim, se modificar ficar difícil, talvez faça mais sentido simplesmente pedir para a AI criar de novo. Por isso, acho que a modularidade (modularity) vai se tornar ainda mais importante
  • Concordo com quase tudo, mas faço exceção à última frase. Isso não é tanto uma questão de inteligência; é mais que, na prática, as pessoas do segundo grupo muitas vezes são de nível mais baixo
  • Fico pensando se essa distinção se parece com a de Pirsig, "clássico vs. romântico". O primeiro tenta entender estrutura e princípios; o segundo valoriza mais aparência, sensação e utilidade
  • Essa ideia de que “bons programadores tornam a si mesmos inúteis” era algo que se ouvia bastante antigamente, mas hoje parece quase ter desaparecido
• A verdadeira divisão está entre quem acredita que o avanço tecnológico é inerentemente bom e quem sabe que, historicamente, ganhos de produtividade não levaram à redução da jornada de trabalho
  A jornada de 8 horas não foi resultado da tecnologia, e sim de luta política
  • A verdadeira divisão está entre os donos do capital e os trabalhadores. O capitalista vive de uma parte do produto do trabalho alheio, sustentado por pedaços de papel herdados
  • É interessante ver esse tipo de discussão aparecendo com mais frequência no Hacker News. Se a AI substituir desenvolvedores, talvez pessoas inteligentes e motivadas passem por um despertar político. Historicamente, quando empresas ficam grandes demais, acabam sendo tratadas como se fossem Estados
  • Tem alegações extremas demais aqui. No fim, a verdadeira divisão está entre quem apoia ciência e tecnologia e quem as odeia
• Agora já não é simplesmente uma questão de gente que gosta de digitar em teclado mecânico. A diferença real é entre quem gosta de entender sistemas e criar coisas novas, versus quem prefere delegar isso a outros e ficar só com o resultado
  Claro, se esse “outro” for humano, dá para dividir esse mérito por meio de mentoria ou criando um bom ambiente
  • É engraçado como a “verdadeira divisão” sempre acaba virando um confronto entre ‘eu, intelectualmente ou moralmente superior’ e ‘eles, os inferiores’
  • Eu gosto de entender sistemas e criar coisas novas, e também gosto de delegar trabalho repetitivo à AI. Quer dizer que eu não deveria existir? Não concordo
  • Há dois tipos de desenvolvedor. O tipo A cuida com rigor de segurança, testes e CI, mas do ponto de vista do usuário pode ser frustrante. O tipo B é mais fraco em testes e deploy, mas valoriza a experiência do usuário. Precisamos dos dois. Só que a AI provavelmente vai substituir primeiro o território do tipo A
  • É uma sensação tipo “Claude, levanta esse peso para mim”
  • Cada pessoa sente prazer em pontos diferentes. Eu gosto do processo de resolver quebra-cabeças. Improvisar soluções me diverte mais do que seguir um plano
• Antes da AI, os dois grupos faziam o mesmo trabalho — o mesmo editor, a mesma linguagem, o mesmo workflow de PR. A diferença era a motivação. Por isso, alguns gostam que a AI escreva código por eles, enquanto outros sentem falta justamente da parte de que gostavam
  O texto de Kellan, “Code has always been the easy part”, vai na mesma linha. Nossa geração entrou em tecnologia viciada na sensação de agência que a web proporcionava
  • A verdadeira diferença é o padrão de qualidade. Tem gente que gasta horas em um nome de variável, e tem gente que pensa “se funciona, está bom”. Ambos têm valor. Só não dá para julgar pelos padrões do ano passado, porque os modelos estão evoluindo muito rápido. A saída padrão é mediana, mas, se você souber conduzir, dá para obter qualidade muito maior
  • Perl não era esteticamente prazerosa? Eu tinha orgulho de lidar com Perl. Havia um prazer especial em dominar uma linguagem difícil de ler
  • Perl certamente tinha seu charme. Sintaxes como unless permitiam expressar o fluxo de forma natural. Mas, como sua evolução parou, cada um foi estendendo à sua maneira e surgiram codebases frágeis
  • Eu não gosto de programar em si, mas a satisfação de resolver um problema é grande. Sinto que esse tipo de raciocínio mantém a mente flexível
  • Isso não é uma dicotomia. Eu sou uma mistura dos dois tipos. Como a AI faz a programação do trabalho por mim, em casa eu tenho mais espaço para curtir programação tradicional
• Eu sou orientado a resultados. Dou importância à qualidade do resultado. Mais do que ao processo de programar, sou obcecado pela qualidade do produto final. Mas os apps de hoje são mais lentos e têm mais bugs do que os de 15 anos atrás. Até o app do Claude às vezes mostra botões em que não dá para clicar
  Programação com AI aumenta a produtividade em algo como 10%. O verdadeiro gargalo é entender o que construir e convencer os outros disso. Programar é só um meio para entender isso
  • Eu também uso AI mais para coletar e verificar informações do que para escrever código. Coloco vários LLMs como revisores e faço um criticar o outro. Isso ajuda muito com lógica de negócio complexa. AI também é útil para explorar edge cases
  • Concordo que programar não é o gargalo. Dizer que AI gera produtividade 10x não faz sentido. Eu já programava rápido, então a AI não me ajuda tanto. Na verdade, ela acaba criando uma situação em que velocidade é forçada acima da qualidade. Como colegas geram milhares de linhas com AI, a qualidade do código despenca
  • Acho que você está confundindo qualidade de código com qualidade do produto final. A maioria dos problemas vem de decisões de negócio
  • Se só o resultado importa, também dá para perguntar: “então por que não terceirizar tudo em vez de fazer você mesmo?”
• Sinto falta da “web em que se escrevia HTML à mão”. É triste ver o ecossistema DIY da web sendo substituído por ferramentas de AI pertencentes a corporações. Ainda estamos numa fase intermediária, mas o declínio da web aberta está se acelerando
• A AI generativa também pode ser usada como extensão do espírito artesanal. Dá para carregar código open source e perguntar “por que isso funciona desse jeito?”, fazendo um desenvolvimento baseado em compreensão
  • A diversão de resolver quebra-cabeças não desapareceu; ela subiu um nível. Agora, o território do artesão é projetar a estrutura e as razões do sistema como um todo
  • Claro, o resultado disso deveria ser contribuído para o upstream
  • Na verdade, esse tipo de coisa já era possível antes com mecanismos de busca
• Os três cenários são ruins. ① AI fraca → Grande Depressão 2.0, ② AI no nível esperado → monopólio de uma minoria de super-ricos, ③ AI superpoderosa → extinção da humanidade. A quantidade ideal de AI é zero
  Mesmo assim, ainda vale resistir
  • Eu também pensava assim antes, mas hoje, vendo os limites práticos após o boom da AI, sinto que o mercado logo vai se corrigir. Estamos mais perto da era da AOL
  • Inteligência de verdade não é só converter texto em chamadas de ferramenta; ela precisa incluir planejamento, crítica e resolução criativa de problemas
  • Na prática, os cenários 1 e 2 beneficiam as mesmas pessoas. O 3 é uma fantasia usada para desviar a atenção do público
• Depois de muito tempo trabalhando em startups, abandonei a ideia de “espírito artesanal”. Em vez disso, ganhei noção de quão perigosa é a ausência de code review para código de AI ou um PR grande demais. Isso não é questão de espírito artesanal, e sim de precisão e gestão de dívida técnica
  • O problema não são pessoas “orientadas a resultados”, e sim gente que quer levar o crédito e evitar o trabalho. Mesmo que o código delas quebre tudo, elas já foram para outro projeto
  • Pela minha experiência, mais importante do que a dicotomia “espírito artesanal vs. resultado” é o senso de construir bem o prédio inteiro. É bom quando a AI assume partes como um subcontratado, mas agora estamos num nível de terceirizar o todo, e o resultado fica horrível
• Há dois tipos de desenvolvedor. Os que gostam tanto de programar que não viram gerentes, e os que viram gerentes assim que têm chance. O segundo grupo se beneficia mais da AI
  • Quem lida bem com pessoas deveria virar gerente. E existe também um terceiro tipo — quem gosta de projetar sistemas e deixa a implementação para os outros