IA
Na programação de Sistemas Complexos
Por Fábio Vitaliano
Introdução
Depois de mais de 30 anos desenvolvendo sistemas que desafiam os limites da engenharia de software — da primeira imobiliária digital do Brasil a sistemas de visão computacional usados em campeonatos de Voleibol Nacional — posso afirmar: a IA não veio para substituir o programador. Ela veio para ampliar nossas capacidades.
O Que São Sistemas Complexos?
São sistemas que exigem múltiplas camadas de lógica, integração com sensores, decisões em tempo real e, muitas vezes, interação com o mundo físico. Já criei soluções como:
- Detecção de impacto de bola em quadras esportivas
- Reconhecimento de sexo e faixa etária em vitrines
- Controle de acesso com eclusas inteligentes
- Contagem de pessoas e análise de hot zones
- Definição da melhor posição para depositar um Container em um parque
Esses sistemas exigem mais do que código bem escrito — exigem inteligência adaptativa para entender como o meio ambiente variável interfere nos dados. Mais ainda: quais dados são importantes.
🤖 Onde a IA Entra?
Num primeiro olhar, encontramos ferramentas como redes neurais e deep learning — com frameworks como Tensor Flow, Python e OpenCV — que colocam à disposição do programador um verdadeiro arsenal para detecção de padrões, algo que antes só existia em laboratórios de pesquisa. São de uso acessível e facilitam enormemente o desenvolvimento de sistemas que exigem reconhecimento visual, análise de dados e tomada de decisão inteligente.
Mas a IA vai muito além disso. Com o uso de prompts bem elaborados e técnicas de deep thinking, o programador pode literalmente discutir com a IA as limitações físicas e lógicas do sistema que está sendo construído. Essa interação ajuda a selecionar as melhores abordagens para a arquitetura, sensores e lógica do projeto.
🏐 Exemplo prático: o sistema de detecção de impacto da bola de vôlei
Ao criar esse sistema, elaboraríamos um prompt detalhado descrevendo a situação da bola chegando ao chão e faríamos perguntas à IA como:
- “Nesta situação, quanto tempo a bola permanece em contato com o chão?”
- “Após o impacto, qual distância ela percorre antes de subir novamente?”
Essas respostas — que antes exigiam dias de testes e medições manuais — agora podem ser obtidas em minutos, permitindo ao programador definir com precisão o hardware necessário para a detecção.
Outros exemplos de perguntas úteis:
- “Qual seria a melhor posição para as câmeras, considerando o ângulo de impacto e a área da quadra?”
- “Qual o melhor algoritmo de detecção a utilizar nesse sistema? Explique a razão de sua sugestão.”
- “Qual linguagem ideal para programar esse sistema?”
- “Sugira como seria um projeto piloto para teste. Quais aspectos são importantes?”
- “Considerando as dificuldades de passar cabos na quadra em evento real, quais as implicações do uso de Wi-Fi? Lembre-se que na plateia existirão muitos dispositivos Wi-Fi ativos.”
Esse tipo de interação mostra como a IA pode acelerar decisões técnicas, reduzir erros e ampliar a capacidade analítica do programador, muito além da construção do código base.
🔮 O futuro da programação com IA
Estamos apenas no começo. Em breve, o papel principal do programador será descrever verbalmente e visualmente as necessidades do sistema — e, após discutir com a IA as opções disponíveis, delegar a ela a geração do código base. O programador então se tornará o maestro, o validador e refinador, dirigindo, treinando e testando o sistema e ajustando os detalhes em colaboração com a IA.
Em resumo
A IA não é mágica — mas é como dar superpoderes ao programador.