A integração da Inteligência Artificial (IA) no desenvolvimento web não é mais uma promessa distante, mas uma realidade que transforma a maneira como construímos e mantemos sistemas. Um exemplo inspirador dessa transformação veio à tona durante o API Days Paris, onde Cyrille Martraire (CTO da Arolla) e Thomas Nansot (Diretor de Engenharia de uma grande plataforma europeia de mobilidade) compartilharam sua experiência na utilização de IA para validar uma migração crítica de API. Esta API, responsável por centenas de milhões de transações anuais, exigia uma abordagem inovadora para garantir a não regressão e a estabilidade do sistema.
O Desafio da Migração de API
A empresa de Thomas enfrentava um desafio comum, porém crítico: a migração de uma API legada para uma nova arquitetura. O risco de regressão era altíssimo, com o potencial de afetar milhões de transações. Métodos de teste tradicionais se mostraram proibitivamente caros e lentos, especialmente considerando que qualquer alteração no contrato da API exigiria a repetição de todo o processo de teste. A necessidade era clara: encontrar uma maneira de garantir a não regressão entre APIs com estruturas completamente diferentes, de forma eficiente e confiável.
As 6 Lições Chave da Implementação de IA
A jornada da equipe não foi isenta de desafios, mas as lições aprendidas ao longo do caminho oferecem insights valiosos para qualquer profissional que considere o uso de IA em projetos de desenvolvimento web. Vamos explorar as seis principais lições que emergiram dessa experiência.
1. Hackear Primeiro, Refinar Depois
Em vez de se perder em documentação de requisitos, Cyrille optou por uma abordagem pragmática: construir um protótipo rápido e funcional. Essa mentalidade de "hackear primeiro" permitiu validar a viabilidade do conceito rapidamente, mesmo com sistemas simulados. A lição aqui é que, em projetos de IA, a velocidade de aprendizado supera a perfeição inicial. Não se pode planejar o caminho através da incerteza; é preciso prototipar para descobrir o melhor caminho.
O protótipo inicial, mesmo que rudimentar, forneceu informações cruciais sobre o potencial da IA para resolver o problema. Essa abordagem ágil permitiu iterar rapidamente e ajustar a estratégia com base em resultados concretos.
2. IA Gera Código > IA Executa Testes
A primeira tentativa de implementação em produção envolveu um agente de IA que realizava todo o processo de teste de ponta a ponta. No entanto, essa abordagem se mostrou ineficiente: lenta (mais de 2 minutos por teste), cara (aproximadamente US$ 1 por execução de teste) e pouco confiável (com falhas aleatórias). A solução inovadora foi usar a IA para gerar o código de teste, em vez de executá-lo diretamente.
Essa mudança de paradigma resultou em uma economia significativa e um aumento na confiabilidade dos testes. A IA era utilizada "offline" para criar ferramentas que, por sua vez, executavam o trabalho repetitivo de forma determinística. O custo de gerar o código de teste era muito menor do que o custo de executar cada teste individualmente com a IA.
3. MCP: Consultar JSON como um Banco de Dados
Os esquemas de API eram enormes, o que causava problemas de atenção quando tudo era carregado no contexto do Modelo de Linguagem Grande (LLM). Mesmo quando tecnicamente cabiam, a qualidade da análise diminuía. A solução foi o Protocolo de Contexto do Modelo (MCP).
Em vez de enviar todo o JSON para o LLM, o MCP permite consultar partes específicas do esquema como se fosse um banco de dados. Essa abordagem reduziu drasticamente a quantidade de dados enviados ao LLM, melhorando a precisão e a eficiência da análise. A equipe recomendou o uso da ferramenta "JSON-to-MCP".
A implementação do MCP representa um avanço significativo no design de sistemas que utilizam LLMs em grande escala. É como passar de "aqui está uma lista telefônica" para "aqui está uma interface de busca", permitindo encontrar a informação necessária de forma rápida e eficiente.
4. Aceite Ser Surpreendido
Thomas compartilhou uma reflexão importante: como gerente, ele esperava ter uma visão clara de qual solução funcionaria. No entanto, ele teve que admitir que a solução final era completamente diferente do que ele havia imaginado – e melhor. A equipe experimentou diferentes abordagens (IA completa, fatiamento e comparação) antes de chegar à combinação vencedora de código gerado e MCP.
A lição aqui é que a rigidez e a certeza podem limitar o potencial da IA. É preciso estar aberto a novas ideias, disposto a pivotar e a aceitar que a tecnologia pode surpreender. Ciclos de feedback curtos e uma mentalidade de experimentação são essenciais para o sucesso.
5. IA Offline > IA Online (Às Vezes)
Um insight crucial foi que "a IA às vezes é melhor offline". A escolha entre IA online (em tempo real) e IA offline depende do caso de uso. A IA online é ideal para decisões dinâmicas e personalização, mas tem um custo por uso mais alto e uma velocidade variável. A IA offline é mais adequada para tarefas repetitivas e validação, com um custo único e alta velocidade.
Exemplos de IA offline incluem a geração de suítes de teste (executadas milhares de vezes), a escrita de módulos Terraform (aplicados repetidamente) e a criação de regras de validação (para verificar todos os dados). Essa abordagem permite amortizar o custo da IA em um grande número de execuções, tornando-a mais eficiente em termos de custo e tempo.
6. Transferência de Conhecimento > Especialista Faz Tudo
Após provar o conceito técnico, o papel de Cyrille evoluiu de "executor" para "coach". O processo envolveu a construção da solução por um especialista externo, a validação do conceito, o treinamento prático da equipe interna e a aplicação dos aprendizados em outros projetos. Essa abordagem permitiu construir capacidade interna e garantir que a equipe pudesse operar a solução de forma independente.
O impacto foi significativo: até mesmo engenheiros céticos em relação à IA se entusiasmaram com as técnicas e as aplicaram em seus próprios projetos. O valor real não está apenas em resolver o problema imediato, mas em construir a capacidade interna de utilizar a IA de forma eficaz em outros contextos.
Conclusão: O Futuro da IA no Desenvolvimento Web
A experiência compartilhada por Cyrille e Thomas oferece uma visão valiosa do futuro da IA no desenvolvimento web. A chave para o sucesso não está em buscar a solução perfeita desde o início, mas em adotar uma abordagem iterativa, experimental e aberta a novas ideias. A IA pode ser uma ferramenta poderosa para automatizar tarefas repetitivas, melhorar a qualidade do código e acelerar o processo de desenvolvimento, mas é fundamental entender suas limitações e escolher a abordagem certa para cada caso de uso. A construção de capacidade interna e a transferência de conhecimento são tão importantes quanto a solução técnica em si.
À medida que a IA continua a evoluir, é essencial que os desenvolvedores web se mantenham atualizados com as últimas tendências e técnicas. A capacidade de integrar a IA de forma eficaz em seus fluxos de trabalho pode ser um diferencial competitivo significativo no mercado de trabalho. A Midiaville está comprometida em fornecer aos seus clientes e à comunidade de desenvolvimento as ferramentas e o conhecimento necessários para aproveitar ao máximo o potencial da IA.