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A engenharia de software e IA

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julho 7 2025
  • Inteligência Atrificial

A engenharia de software é o coração do crescimento da IA 💡

Hoje todo mundo fala em “IA”, “Modelos de Linguagem” e “transformers”, mas a real é que quem faz a mágica acontecer ainda é o fator humano, aplicando engenharia de software de verdade. A IA só ganha vida quando programadores apaixonados unem lógica, organização, testes e visão de produto — sem isso, mesmo o melhor modelo fica no papel.

1. Por que a engenharia bate a IA?

Encontrei esse trecho exato no livro Co‑Intelligence: Living and Working with AI (ou na versão em português Co‑Inteligência: viver e trabalhar com IA) que diz 5% de algoritmo é IA e 95% de engenharia de software. Os modelos podem até brilhar, mas:

Quem define interfaces limpas, pipelines confiáveis, deploy seguro e infraestrutura escalável é você e sua equipe.

  • Um sistema de IA funcional não é só um modelo treinado: é logs, testes de integração, monitoramento, documentação e reorganização constante do código base.
  • E é aqui que entra o humano: entender os requisitos, fazer código legível e sustentável, revisar pull requests, gerenciar versões e definir qualidade — tarefas que os modelos ainda não dominam (pt.wikipedia.org).

Sem essa base, a IA vira script instável que desmorona no primeiro pico de uso.

2. “Attention Is All You Need”: o marco que mudou tudo 🚀

Lançado em junho de 2017 por Vaswani et al., o paper “Attention Is All You Need” apresentou o Transformer — modelo que rejeitou todas as camadas tradicionais (RNN, CNN) e usou apenas atenção para sequências (medium.com). Ele mostrou que:

  • É possível processar frases inteiras em paralelo, acelerando o treino.
  • O mecanismo de multi-head attention permite focar em diferentes partes da frase simultaneamente, capturando nuances – “queries”, “keys” e “values” são combinados de forma inteligente e escalável (pt.wikipedia.org, alok-shankar.medium.com).
  • Isso levou a resultados de tradução muito melhores e inspirou os LLMs que usamos hoje (GPT, BERT, Claude etc.) (en.wikipedia.org).

Esse modelo mudou o jogo: de repente, todo mundo começou a estudar transformers e construindo grandes modelos de linguagem. E mesmo com o algoritmo certo, são os engenheiros que fazem acontecer: definem o ambiente de treino, distribuem carga em GPUs, monitoram perdas e garantem que o modelo possa ser usado de forma segura em produção.

3. O melhor dos dois mundos: IA + Engenharia

Vários profissionais do mercado reconhecem isso:

  • Kevin Hou, chefe de engenharia da Windsurf (adquirida pela OpenAI), afirma que hoje o engenheiro precisa de código, pesquisa e metalearning — entender boas práticas organizacionais e usar ferramentas inteligentes (businessinsider.com).
  • Thomas Dohmke, CEO do GitHub, acredita que as empresas mais espertas vão contratar mais engenheiros, não menos, porque é a combinação com IA que traz resultados reais (businessinsider.com).
  • Mike Krieger, cofundador do Instagram, diz que no futuro próximo os devs vão delegar geração de código às IAs e focar em engenharia de produto, design e supervisão do que foi gerado (businessinsider.com).

Ou seja, IA faz o trabalho pesado, mas quem entende do sistema, do produto e garante qualidade é quem vai gerar valor.

4. Dicas pra você:

Se você quer se destacar como cientista de dados e engenheiro:

  1. Estude profundamente o Transformer, principalmente a parte de multi-head attention e positional encoding (pt.wikipedia.org). Entenda como ele trabalha com Q, K e V.

    (pt.wikipedia.org, reddit.com, businessinsider.com).
  2. Mantenha o estudo das boas práticas: testes automatizados, modularização, documentação e versionamento.

5. Conclusão

O avanço da IA, especialmente o boom dos LLMs, só foi possível graças a um modelo genial – o Transformer – e a um exército de engenheiros talentosos que o implementaram, testaram, otimizaram e escalaram. O algoritmo representa uns 5%, mas é quem escreve, organiza e mantém o sistema que oferece os outros 95%.

Sem engenharia, IA não passa de tese. Então, invista em engenharia de software, mergulhe no Transformer, refine suas habilidades e construa sistemas que realmente funcionem.

Forte abraço e espero no próximo artigo.

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