[🇺🇸 Read in English] (https://dev.to/dcerverizzo/comprehension-debt-the-hidden-cost-of-coding-without-understanding-47ji)
Afinal, tecnologias que geram código são nossas inimigas?
A resposta é não. A tecnologia nasce para ajudar. Mas nem sempre o efeito é exatamente o que esperamos.
No final de 2022, tivemos o lançamento do ChatGPT, uma das ferramentas mais impactantes desde a invenção da internet. Desde então, vimos mudanças rápidas na sociedade e no mundo do desenvolvimento não foi diferente. Entramos na onda: usamos IA para tirar dúvidas, gerar soluções e, principalmente, escrever código.
Com esse avanço, algo curioso começou a acontecer. Fóruns técnicos mudaram de comportamento. Plataformas como o Stack Overflow passaram a receber menos perguntas. O padrão mudou: menos dúvidas públicas, mais prompts privados. Isso indica uma transição importante: as pessoas deixaram de perguntar por quê e passaram a pedir faça por mim.
Para um desenvolvedor sênior, usar um prompt para gerar uma classe pode ser apenas um atalho de produtividade. Mas e para um desenvolvedor iniciante?
Se até Linus Torvalds já afirmou usar ferramentas de IA, por que nós não poderíamos? A diferença está em um detalhe que quase não entra na equação: o iniciante entende o que a máquina está escrevendo?
Esse ponto nos leva ao conceito de comprehension debt.
Assim como technical debt surge quando escolhemos atalhos técnicos, comprehension debt surge quando escolhemos atalhos mentais. É o acúmulo de código que funciona, mas que ninguém realmente entende nem mesmo quem escreveu.
Você copia, cola, ajusta… mas não compreende o motivo. Isso cria uma falsa sensação de progresso. A tarefa foi concluída, mas o aprendizado não aconteceu.
Imagine um navio navegando sem bússola e sem mapa. Ele até anda… mas não sabe para onde está indo. Programar sem entender é exatamente isso: produzir código sem compreender o “porquê” das decisões.
Não é código ruim. É código sem dono.
A IA não cria esse problema. Ela amplifica.
A partir de um prompt, o código aparece rápido e a tarefa parece resolvida. Isso gera a impressão de eficiência, mas também pode gerar aprendizado superficial. Se a IA resolve rápido, quem aprende?
Como saber se você está acumulando comprehension debt?
Algumas perguntas simples ajudam:
- Você conseguiria implementar essa funcionalidade sem usar prompts?
- Você sabe explicar o que o código gerado está fazendo?
- Você tem medo de mexer no código sem pedir ajuda da IA?
- Você apenas testa no localhost e torce para funcionar?
Se você não consegue explicar a solução, provavelmente não entendeu o problema. E se você só testa e torce… algo está errado.
O custo disso aparece com o tempo. Você evolui mais devagar, cria dependência das ferramentas e fragiliza sua base como desenvolvedor. Em um processo seletivo, sem IA, como você se sairia?
Você troca velocidade hoje por estagnação amanhã.
O objetivo não é parar de usar IA. É mudar como você usa.
Como conselho prático:
- Peça para a IA explicar o código que ela gerou.
- Reescreva a solução com suas próprias palavras.
- Simule mentalmente o fluxo do programa.
- Faça pequenos testes e alterações para ver o efeito.
- Tente escrever primeiro e só depois peça revisão da IA.
Use a IA como copiloto, não como motorista.
Como ferramenta auxiliar, ela é incrível. Mas só se você estiver navegando com mapa e bússola e não apenas sendo levado pela corrente.