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IA contextualizada para aprendizado: aprenda novas habilidades com uma ferramenta de IA

Encontre dicas para usar a IA contextualizada para aprendizado e aprender novas habilidades técnicas úteis no desenvolvimento de software.

O uso da IA contextualizada para aprendizado possibilita profissionais de diferentes áreas aprenderem de forma personalizada e desenvolverem novas habilidades técnicas.

Segundo a Microsoft**, a IA já faz parte do dia a dia: 75% das pessoas já estão usando a IA no trabalho e 46% começaram a usar nos últimos seis meses. Então, por qual motivo não usar a IA para aprender uma nova linguagem de programação? Ou até mesmo para começar uma documentação?

Enquanto assistentes de IA despontam como um recurso útil para tarefas rotineiras e passíveis de automação, lideranças reorganizam suas equipes, concentrando sua atenção em especialistas e profissionais seniores para supervisionar o código.

Diante desse novo cenário, saiba como aprender novas habilidades técnicas com a IA no artigo a seguir! 

O que é IA contextualizada?

A inteligência artificial generativa cria conteúdos e oferece respostas a partir do prompt da pessoa usuária. Mas diferença é que a IA contextualizada é alimentada com informações, que funcionam como base para as respostas, gerando resultados mais assertivos.

A StackSpot AI é um exemplo de IA contextualizada. A ferramenta é alimentada por Knowledge Sources, que reúnem informações corretas e de qualidade, verificadas antes de serem inseridas na StackSpot AI. Tal recurso permite respostas específicas adaptadas ao contexto e realidade do projeto da pessoa usuária.

Por que usar IA contextualizada para aprendizado?

O grande benefício de usar a IA contextualizada para aprendizado é a possibilidade de aprender novas habilidades de forma mais rápida sem perder eficiência. Dessa forma, podemos encarar a IA como uma assistência durante os estudos. 

Então, acompanhe os principais benefícios do uso da ferramenta para pessoas desenvolvedoras:

  • Agiliza o aprendizado de novas linguagens de programação de forma rápida independente do nível de experiência;
  • Facilita a solução de problemas de forma direta a partir de bons prompts e respostas baseadas no contexto;
  • Otimiza tempo e esforço de especialistas, seniores e lideranças, já que profissionais plenos e juniores tem mais autonomia e a assistência da IA para resolver suas dúvidas;
  • Democratiza o acesso ao conhecimento técnico para mais pessoas;
  • Permite a evolução técnica mais rápida de juniores para plenos com auxílio da IA em tarefas rotineiras.

Quem usa IA contextualizada, aprova!

Aprender com a IA é algo relativamente novo, mas já temos casos de pessoas que usam a StackSpot AI na sua rotina. Acompanhe a experiência de quem usa a ferramenta para acelerar o aprendizado:

O desenvolvedor Gustavo Pinto ressalta como a StackSpot acelera a curva de aprendizado:

“Tendo um perfil mais acadêmico, a StackSpot AI tem me ajudado muito a aprender e aprofundar nas práticas e técnicas de engenharia. Sem a StackSpot AI, acredito que minha curva de aprendizado seria bem mais longa e lenta. Sem falar que, ter um assistente que entende boa parte dos meus problemas e que eu posso consultar quantas vezes quiser, é um privilégio.”

Gustavo Pinto, Desenvolvedor Especialista na Zup Innovation

Já o tech writer Rafael Ferreira ressaltou alguns projetos onde usou a ferramenta e os resultados, como o aumento da produtividade e otimização do tempo dedicado às atividades rotineiras:

“Como Tech Writer na Zup, a StackSpot AI tem sido uma verdadeira aliada no meu dia a dia. Ela me ajuda a criar e revisar conteúdos e documentações de forma ágil, facilitando a gestão de grandes volumes de texto que precisam ser analisados. Por exemplo, em um novo projeto, ela nos auxiliou na criação de uma funcionalidade de OCR, que lê e interpreta imagens, gerando descrições de texto alternativo para acessibilidade. A StackSpot AI não apenas melhora a qualidade das minhas entregas, mas também me permite focar em atividades de maior valor.”

Rafael Pimenta, Tech Writer Senior na Zup Innovation

Mas, mesmo que a IA mude a forma como aprendemos, ainda é preciso usar a IA com cautela, como ressalta o QA Flavio Antunes:

“Com a StackSpot AI, consegui alcançar resultados rapidamente, resolvendo problemas e desenvolvendo soluções com ferramentas que eu ainda não dominava por completo. Também otimizei meu trabalho diário ao delegar à IA tarefas que antes eram demoradas. A experiência de aprender com a IA foi muito positiva, mas é importante lembrar que, quando o assunto é desconhecido, é essencial ter cautela, sempre questionando e validando cada resposta.”

Flavio Antunes, Engenheiro de Qualidade de Software na Zup Innovation

Aliás, aproveite e acompanhe a temporada do Stack Talks com as pessoas usuárias mais ativas na StackSpot AI. Os episódios estão na playlist do YouTube:

Usos da IA contextualizada para aprendizado

No dia a dia, a ferramenta de IA contextualizada se torna uma parceira dos times de tecnologia. Então, ao oferecer o contexto necessário para a IA, ela pode até mesmo ajudar a pessoa usuária a aprender uma nova linguagem de programação.

Por exemplo, uma pessoa desenvolvedora pode entrar em contato com a IA pelo bate-papo para perguntar sobre a sintaxe do Python, quais seriam as melhores práticas e até perguntar sobre problemas específicos do código. Confira o prompt:

“Estou aprendendo Python e gostaria de esclarecer algumas dúvidas sobre a sintaxe e as melhores práticas. Primeiro, você pode me explicar como funciona a estrutura básica de um script em Python?”

Então, em um segundo momento, poderia enviar:

“Quais são algumas boas práticas que eu devo seguir ao escrever código em Python?” 

Por fim, podemos até mesmo pedir para a ferramenta avaliar um trecho de código (estamos usando um exemplo livre):

“Além disso, tenho um trecho de código que estou tentando otimizar: 

# Função para calcular a soma de uma lista

def calcular_soma(numeros):

    soma = 0

    for numero in numeros:

        soma += numero

    return soma

# Lista de números

lista_de_numeros = [1, 2, 3, 4, 5]

# Chamando a função e imprimindo o resultado

resultado = calcular_soma(lista_de_numeros)

print(f”A soma da lista é: {resultado}”)

Você poderia me ajudar a identificar possíveis melhorias e solucionar quaisquer problemas específicos que eu possa ter?”

Vale lembrar que a IA não substitui a ação humana. Apesar de sugerir o código, oferecer explicações e identificar erros, a pessoa usuária ainda deve interpretar, pesquisar e, portanto, entender os conceitos principais da linguagem.

Como usar a IA para aprender 

A seguir, selecionamos dicas para começar a usar a StackSpot AI para aprender novas habilidades:

1- Integre seus estudos

Para começar, explore a ferramenta e conheça os recursos disponíveis – uma ótima dica é ler a documentação, dessa forma você parte logo para a ação seguindo a lógica da plataforma. 

Afinal, a integração dos estudos é justamente unir a IA à práticas de aprendizado tradicionais, como tutoriais, livros, artigos e cursos. A união dessas estratégias fornece um caminho mais estruturado, principalmente para quem está começando a trabalhar com IA.

2- Experimente!

A IA é como uma parceira dos estudos que  você recorre quando está com dúvida, por isso não tenha medo de testar diferentes abordagens e acompanhar as orientações da IA para aprender com ela.

Por exemplo, peça sugestões de códigos para a IA, mas também tenha um olhar crítico e pense nas soluções dos problemas apresentados. Ou até o inverso, peça para a IA revisar os seus erros para ter a oportunidade de identificar o que poderia melhorar nas suas soluções.

3- Valorize o contexto

Sem o contexto, a IA pode alucinar e oferecer respostas enviesadas e até erradas. Por isso, quando você está aprendendo, forneça o contexto para ter respostas mais precisas e relevantes.

Até porque as sugestões baseadas no contexto te levarão a outro patamar de aprendizado, passando do nível raso de entendimento e mergulhando em um estudo mais aprofundado – o que também ajuda no conhecimento a longo prazo.

4- Use o prompt a seu favor

O prompt é exatamente a mensagem que você irá enviar para a StackSpot AI, seja um pedido ou uma dúvida, é crucial que a mensagem seja clara, concisa e potente para extrair a melhor resposta da ferramenta.

Dentre as boas práticas, estão ter especificidade, quanto mais detalhes melhor serão os resultados, e refinar os prompts com frequência para que a IA melhore progressivamente. No artigo sobre engenharia de prompts, temos mais dicas para quem trabalha com IA generativa.

Tendências para o futuro da IA contextualizada

Primeiramente, quando falamos do futuro da IA, falamos de um universo de possibilidades. A seguir, reunimos algumas das maiores tendências para a IA contextualizada para aprendizado:

1- Geração de código através da IA generativa

Falando em geração de código, as ferramentas de IA alimentadas com o contexto já conseguem sugerir e revisar desde trechos de códigos até aplicações completas. 

Aliás, longe de substituir devs, a geração de código por IA busca agilizar o ciclo de desenvolvimento atuando em tarefas mais simples, deixando somente a revisão desse conteúdo para a pessoa desenvolvedora. 

Assim, o resultado é o aumento da produtividade e a possibilidade de dedicar o tempo para outras tarefas mais complexas e estratégicas, essas sim, que exigem um ser humano. 

2- Testes, depuração e resolução de erros

Os algoritmos de IA são grandes aliados das pessoas desenvolvedoras por dois motivos: otimização do desempenho do software e do tempo dos times de desenvolvimento. 

Dessa forma, a automação permite detectar bugs com eficiência e precisão por meio de testes abrangentes e diversos. Além disso, com tarefas automatizadas, devs podem se dedicar a outros desafios mais complexos e estratégicos.

3- Ferramentas de desenvolvimento personalizadas

A personalização é uma forte tendência que surge para melhorar a experiência da pessoa desenvolvedora, com plataformas e ferramentas de IA mais intuitivas e eficientes, além de adaptadas à sua realidade.

Ao alimentar uma ferramenta com o seu estilo de codificação, por exemplo, é possível acelerar o aprendizado e otimizar os fluxos de trabalho. Em uma plataforma de desenvolvimento, como a StackSpot, você pode alimentar a IA com o seu contexto, permitindo resultados ainda mais assertivos.

4- Democratização do conhecimento

Algumas áreas podem ser vistas como complexas e até distantes do dia a dia da área de atuação, as ferramentas de IA são um caminho para facilitar o contato com o desenvolvimento de software para todas as pessoas.

Assim, com interfaces mais amigáveis e até modelos pré-treinados, é possível ter contato com uma infinidade de conteúdos, oferecendo autonomia e democratizando o conhecimento.

Conheça a StackSpot AI

A StackSpot AI é uma ferramenta de IA contextualizada que também pode ser utilizada para o aprendizado. Você informa à ferramenta sobre o seu estilo de código, linguagem preferida ou estruturas através da configuração da IA da Stack AI, o resultado são sugestões de alta qualidade.

Além das Knowledge Sources, que oferecem todo o contexto necessário, a ferramenta possui:

  • os Quick Commands, conjunto personalizado de prompts predefinidos que simplifica o fluxo de trabalho e automatiza tarefas;
  • os Agentes de IA, nossos “especialistas” que funcionam como sistemas automatizados que usam a IA para executar tarefas específicas e tomar decisões baseadas em informações previamente fornecidas à ferramenta.

Quer conhecer mais recursos da StackSpot AI? Então, assista ao vídeo:

Conclusão

Enfim, no decorrer do artigo, você conheceu o potencial da IA contextualizada e como ela já é o presente do desenvolvimento de software. Dentre um dos seus principais benefícios está o aprendizado de novas habilidades, como estudar uma nova linguagem de programação.

Dessa forma, tarefas mais simples e rotineiras serão feitas com a assistência de IAs e os times serão formados por profissionais de senioridades mais altas, com responsabilidades mais estratégicas e conectadas a outros times.

Portanto, a StackSpot AI, que é um exemplo de IA contextualizada, possui o potencial para proporcionar essa experiência. Basta integrar os estudos tradicionais com a ferramenta, experimentar os recursos disponíveis e alimentar a IA com o contexto da sua empresa.

Para o futuro, existe um mundo de possibilidades, do processamento de linguagem natural até a democratização da educação, onde o conhecimento está a distância de um prompt.

Então, quer conhecer a IA contextualizada para aprendizado? Marque uma demonstração com o time de especialistas.

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