Uso Copilot e assistentes de IA parecidos todo dia, mas com uma regra que não abro mão: eu preciso entender cada linha antes de aceitar a sugestão. A diferença entre usar IA como ferramenta e depender dela como muleta é exatamente essa disciplina.
Onde a IA realmente acelera meu trabalho
Boilerplate repetitivo, migration, teste unitário de caso óbvio, refatoração mecânica — tudo isso a IA resolve mais rápido que eu digitando. É trabalho que já sei fazer de cor, então revisar a sugestão custa segundos, não minutos.
Onde eu freio o próprio uso
Decisão de arquitetura, modelagem de dado sensível, qualquer coisa que toque conformidade com LGPD — aí eu escrevo eu mesmo, ou reviso cada sugestão da IA com o mesmo rigor que reviso código de outro programador. É onde um erro custa caro e a IA não tem contexto do negócio que eu tenho.
O critério que uso pra saber se estou exagerando
Se eu não consigo explicar por que uma função funciona, eu não devia ter aceitado ela. Esse é o teste simples que aplico — o mesmo raciocínio que já uso pra decidir o que vale meu tempo estudar: ferramenta boa amplia o que eu já sei, não substitui entender o problema.
