Usando Assistentes de Codificação Baseados em IA na Prática: Estado da Questão, Percepções e Caminhos a Seguir

Nos últimos anos, surgiram assistentes de IA para código -- ajudantes multifuncionais baseados em IA na engenharia de software. O rápido desenvolvimento deles torna necessário entender melhor como os desenvolvedores os estão utilizando, por que não os estão usando em certas partes de seu fluxo de trabalho de desenvolvimento e o que precisa ser melhorado. Neste trabalho, realizamos uma pesquisa em grande escala focada em como os assistentes de IA são usados, concentrando-se em atividades e estágios específicos do desenvolvimento de software. Coletamos opiniões de 481 programadores sobre cinco atividades amplas: (a) implementação de novas funcionalidades, (b) escrita de testes, (c) triagem de bugs, (d) refatoração, e (e) escrita de artefatos em linguagem natural, assim como seus estágios individuais. Nossos resultados mostram que o uso de assistentes de IA varia dependendo da atividade e do estágio. Por exemplo, os desenvolvedores consideram a escrita de testes e a produção de artefatos em linguagem natural as atividades menos agradáveis e desejam delegá-las o máximo possível, utilizando atualmente assistentes de IA para gerar testes e dados de teste, além de gerar comentários e docstrings mais do que tudo. Isso pode ser um bom foco para funcionalidades destinadas a ajudar os desenvolvedores neste momento. Quanto ao por que os desenvolvedores não usam assistentes, além de questões gerais como confiança e políticas da empresa, existem problemas corrigíveis que podem servir como guia para futuras pesquisas, por exemplo, a falta de contexto sobre o tamanho do projeto e a falta de conscientização sobre os assistentes. Acreditamos que nossos resultados abrangentes e específicos são especialmente necessários agora para direcionar pesquisas ativas para onde os usuários realmente precisam de assistentes de IA.