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No meu caso, a IA ajuda bastante na prototipagem, mas se eu não entendo os conceitos raiz, fico na mão na hora de ajustar ou entender bugs. Acho que dá pra usar pra melhorar a produtividade, mas não pra substituir o estudo sério. E aí, qual a opinião de vocês sobre equilibrar IA e estudo tradicional?
No meu time, a gente sempre tenta reforçar o entendimento dos conceitos principais, pq IA ajuda na produtividade, mas não substitui uma base sólida. Se perder a noção de eventos ou ciclo de vida, complica depois. Acho que o cuidado é usar a IA pra acelerar, mas não pra substituir o aprendizado bem importante.
Exato, e na minha experiência, muita automação e obserabilidade dependem de você entender o que está acontecendo por trás.
Concordo, o impacto na manutenção é grande se a base não estiver bem definida. Já passei por isso, e na hora de otimizar ou fazer rollback, a falta de conhecimento básico vira um problema sério. A IA é ótimo pra acelerar tarefas, mas o entendimento das regras do jogo ainda é essencial.