Um quarto das startups na coorte atual do YC tem bases de código que são quase inteiramente geradas pela IA

O crescente papel da IA ​​na geração de código: insights do Y Combinator

O cenário do desenvolvimento de software está evoluindo rapidamente, com a IA desempenhando um papel cada vez mais central. Um exemplo notável dessa tendência é evidente na mais recente coorte do Y Combinator, o renomado acelerador de startup do Vale do Silício. De acordo com Jared Friedman, um sócio -gerente da YC, 25% do lote de inicialização W25 utilizou a IA para gerar 95% de suas bases de código. Este número, Friedman esclarecido, exclui o código usado para importar bibliotecas e se concentra na comparação entre o código escrito e gerado pela AI.

Friedman enfatizou que essas startups não são lideradas por fundadores não técnicos, mas por indivíduos altamente qualificados capazes de construir produtos do zero. "Há um ano, eles teriam construído seu produto do zero - mas agora 95% é construído por uma IA", observou ele durante uma conversa compartilhada no YouTube. Essa mudança destaca uma mudança significativa nas práticas de desenvolvimento, impulsionada pelos avanços na tecnologia de IA.

O conceito de "codificação da vibração"

Em um vídeo intitulado "Vibe Coding is The Future", Friedman, junto com o CEO da YC, Garry Tan, o parceiro gerente Harj Taggar, e o parceiro geral Diana Hu, mergulharam na tendência emergente da "codificação da vibração". Essa abordagem, recentemente popularizada por Andrej Karpathy, ex-chefe de IA da Tesla e ex-pesquisador do OpenAI, envolve o uso de grandes modelos de idiomas (LLMS) para gerar código com base na linguagem e intuição naturais, em vez de técnicas de codificação tradicionais.

Desafios com código gerado pela AI

Apesar do entusiasmo, o código gerado pela IA não deixa de ter seus desafios. Vários estudos e relatórios destacaram questões em potencial, incluindo vulnerabilidades de segurança, interrupções de aplicativos e erros de codificação que exigem esforços significativos de depuração dos desenvolvedores. Diana Hu apontou a importância de poder ler e identificar bugs no código gerado pela IA. "Você precisa ter o sabor e o treinamento suficiente para saber que um LLM está cuspindo coisas ruins ou coisas boas. Para fazer uma boa codificação de vibração ', você ainda precisa ter gosto e conhecimento para julgar o bem versus o mal", explicou ela.

Garry Tan ecoou esse sentimento, enfatizando a necessidade de habilidades de codificação clássica para a sustentabilidade de produtos de longo prazo. Ele representou um cenário hipotético: "Digamos que uma startup com código gerado por 95% da IA ​​seja divulgado [no mercado] e um ano ou dois fora, eles têm 100 milhões de usuários nesse produto. Ele cai ou não? As primeiras versões de modelos de raciocínio não são boas na depuração. Portanto, você tem a partir ou não de coisas que estão acontecendo com o produto".

O futuro da IA ​​na codificação

A comunidade de investimentos e os desenvolvedores estão cada vez mais adotando a codificação movida a IA. Startups como Bolt.now, Codeium, Cursor, Lovable e Magic levantaram coletivamente centenas de milhões em financiamento ao longo do ano passado, sinalizando forte confiança no mercado nessa tecnologia. Garry Tan concluiu: "Isso não é uma moda passageira. Isso não está desaparecendo. Esta é a maneira dominante de codificar. E se você não estiver fazendo isso, poderá ficar para trás".

A ascensão da IA ​​na geração de códigos está reformulando a indústria de tecnologia, oferecendo novas eficiências, mas também apresentando novos desafios que desenvolvedores e fundadores devem navegar para ter sucesso nessa paisagem em evolução.