Título: Por que a IA ainda não manja de Code Reviews?

Se você ainda não percebeu, mal podemos abrir o Reddit, Twitter ou LinkedIn sem esbarrar em alguém falando sobre como a inteligência artificial vai revolucionar tudo, incluindo as revisões de código. A promessa é de que essas máquinas voadoras de algoritmos vão transformar a forma como programamos, atenuando nosso estresse e melhorando a qualidade do nosso código. Mas, a verdade brutal é que, após experimentar praticamente todos os revisores de código com IA no mercado e criar um do nosso próprio, chegamos a uma conclusão, sem delongas: **a IA é péssima em fazer revisões de código.**  

Neste artigo, vamos explorar as limitações reais dos revisores de código com IA — onde eles tropeçam, por que os revisores humanos ainda são insubstituíveis e como entender melhor o que a IA realmente pode fazer.

Vamos começar falando sobre os falsos positivos. Um dos principais problemas com os revisores de código com IA é a tendência deles em apontar erros por qualquer coisinha. Você já enfrentou a frustração de ter que passar por uma montanha de sugestões insignificantes ou alertas irrelevantes? É como ter um assistente que acha que cada espaço em branco merece uma reprimenda. Ao tentarmos aprimorar nosso próprio revisor, passamos mais tempo tentando reduzir esses falsos positivos do que qualquer outra coisa. É um verdadeiro caos!

Agora, falando de contexto de código, a maioria dos revisores de IA não tem a mínima noção do domínio além do pull request em questão. Muitos tentaram utilizar uma tal de Geração Aumentada por Recuperação para puxar o código relacionado ao PR revisado, mas... bem, é complicado e geralmente feito de forma errada. Portanto, precisa de um revisor humano!  

A IA também não consegue entender intenções. Uma mudança de código geralmente traz consigo justificativas que são fundamentais para a revisão, mas a IA não tem essa percepção. Se um desenvolvedor escolheu um jeito mais simples em vez de uma abordagem performance-friendly, é fundamental entender o porquê. A IA não consegue apreciar a metáfora.

Além disso, nossos revisores de IA geralmente são como um colega de trabalho antipático, que só sabe olhar e rapidamente marcar os problemas, mas sem conversar sobre as decisões que levaram a certa abordagem. A troca de ideias e a construção de consenso são essenciais e, como sabemos, os melhores resultados vêm de diálogos, não de comentários típicos como “você deveria ter usado espaços em vez de tabulações”.

Por último, mas não menos importante, a IA é totalmente cego a utilizações práticas. Você pode ter um método que financeiramente é pouco utilizado, mas a IA não se importa com isso. O que interessa é que está ali e que pode ser flagrado.

Então, o que mais se perde com revisões de código só feitas por IA? Colaboração! Compartilhamento de conhecimento! Mentoria!  Essas são partes cruciais da nossa cultura de desenvolvimento — elementos que não são exatamente replicáveis por uma máquina. O ideal seria combinar o melhor de ambos os mundos: IA para os aspectos repetitivos e os humanos para aquela camada crítica de análise e entendimento. Assim, podemos navegar com muito mais eficiência na complexidade dos projetos, criar um código de qualidade sem perder a essência humana.