TLDR;

Engenheiros continuam tomando decisões de negócio, gerenciando deploys, verificando compatibilidade entre APIs e apps de terceiros, testando e integrando código gerado pela IA e escrevendo bons prompts. Publicar automaticamente versões criadas pela IA pode levar a implantações em lojas alheias e a incompatibilidades com outros apps, então é preciso revisão humana e controle de versão. *No caso do ISBN, a IA sugeriu mudanças corretas que dependiam de uma versão da API da Shopify ainda não publicada, então o autor reverteu as alterações para evitar problemas. *

Resumo

Neste vídeo o autor descreve como usou IA para adicionar um campo ISBN ao sistema de sincronização de produtos da sua loja Shopify: a IA gerou código que aparentemente funcionou, permitindo marcar códigos de barras como ISBN, mas ao verificar as listagens enviadas percebeu diferenças; para corrigir era necessário atualizar a versão do endpoint da API da Shopify. Embora a IA tenha sugerido mudanças de código que provavelmente funcionariam, a atualização exigiria criar e publicar uma nova versão do app, o que pode afetar outras lojas e aplicativos conectados; automatizar esse processo com agentes traria riscos, pois a IA não deveria decidir implantar versões incompatíveis sem supervisão humana. Ao tentar atualizar a versão da API, descobriu que ela ainda não estava disponível para publicação, então reverteu as alterações da IA. O relato sublinha que, apesar das recentes capacidades impressionantes de codificação da IA, engenheiros continuam essenciais para tomar decisões de negócio, avaliar compatibilidades, coordenar lançamentos e aplicar resultados gerados pela IA; escrever bons prompts e transformar respostas da IA em mudanças úteis consome tempo, e o trabalho humano permanece necessário. Ele também comenta que começou a experimentar com IA na programação há poucos meses; revisão e testes rigorosos são fundamentais.