Melhor IA para Programação em 2024

Eu testei 7 ferramentas e descobri que o Github Copilot é a Melhor IA para Programação em 2024.

🏆 Melhor Geral

Github Copilot

87.25%

Sugere código e funções inteiras em tempo real enquanto você digita.
Fácil de usar (Chat, atalhos e sugestões)
Funciona muito bem com a maioria das linguagens usadas na programação
Testar Agora Ler análise

Melhor para Testes

Codium AI

87.1%

Gera sugestões, testes e casos de teste mais elaborados e mais preciso que as alternativas disponíveis
Fácil de usar (Chat, atalhos e sugestões)
Bom para documentações
Testar Agora Ler análise

Melhor IDE com IA

Cursor AI

86.85%

Ótimo para leitura e explicação de códigos
A integração da IDE com a IA é bem prática de usar para programar
Acesso a diferentes modelos de IA, incluindo os mais novos GPTs
Testar Agora Ler análise

Melhor para Chat

logo do chatgpt
ChatGPT

81.5%

Possibilidade de enviar vários arquivos na conversa (Pago)
IA do Bing com GPT-4 (Grátis)
Consistente na geração de código, na explicação e no entendimento de contextos maiores (GPT-4)
Testar Agora Ler análise

Melhor para Pesquisa

Bard

81.25%

Gratuito
Tem informações atualizadas, e fornece três rascunhos diferentes para cada consulta.
Testar Agora Ler análise

Você já se perguntou quais são as melhores IAs para programação? 

Eu testei 7 ferramentas que usam inteligência artificial para facilitar, melhorar ou automatizar o meu processo de programação. 

Neste post, eu vou compartilhar com você a minha opinião sobre as melhores IAs para programação e como elas podem te fazer um desenvolvedor melhor.

A minha escolha número um é Github Copilot, uma IA que pode gerar, otimizar e refatorar código em diversas linguagens de programação, usando apenas linguagem natural ou código como entrada. 

É uma ferramenta bem precisa, versátil e fácil de usar, que pode economizar o seu tempo, evitar erros e criar soluções para os seus problemas de programação.

Mas o Github Copilot não é a única IA para programação que existe. 

Dependendo do seu nível de habilidade, preferência, orçamento e necessidade, você pode preferir outras opções, como Codium AI, Cursor, ChatGPT ou Bard. 

Cada uma delas tem seus prós e contras, e eu vou explicar quais são elas neste post.

Se você quer saber mais sobre as melhores IAs para programação, continue lendo este post e descubra qual é a melhor para você.

Melhores IA para programação

  1. Github Copilot – Melhor Geral
  2. Codium AI – Melhor para Testes e Sugestões
  3. Cursor AI – Melhor IDE com IA
  4. ChatGPT – Melhor para Chat
  5. Bard – Melhor para Pesquisa

Github Copilot

⭐️ Veredito: Melhor IA para programação

O Github Copilot é a melhor IA para programação pois é o que mais se encaixa no fluxo de trabalho de um programador. 

Podendo ser instalado nos principais IDEs e oferecendo um ótimo desempenho na grande maioria das linguagens de programação.

Gostei muito da forma como ele funciona enquanto você está programando, completando seu código, oferecendo sugestões de forma automática e até um chat.

Eu sou um grande fã dessa ferramenta, e acredito que eu melhorei minha produtividade programando usando essa IA.

Benefícios

Sugere código e funções inteiras em tempo real enquanto você digita.

Fácil de usar (Chat, atalhos e sugestões)

Funciona muito bem com a maioria das linguagens de programação

Desafios

Alguns recursos estão disponíveis apenas se você pagar.

Algumas vezes não fornece muito contexto para suas gerações

A IA pode demorar para funcionar

Nota Geral

87.25%

Funcionalidade

90%

Facilidade de Uso

90%

Perfomance

88%

Escalabilidade e Integração

85%

Preço

80%

Testar Agora

Codium AI

⭐️ Veredito: Melhor para Testes e Sugestões

O Codium AI surgiu com uma alternativa gratuita para o Github Copilot, mas eu acredito que ele é mais que isso.

O principal foco deles é na criação de testes e otimização de código e na minha opinião é o melhor para essas tarefas.

As explicações dele são muito boas e ele não tenta fazer mais do que é capaz, como completar perfeitamente todas funções que você escrever, pois não é feito para isso.

Essa IA é feita para melhorar seu código e para escrever bons casos de teste, e ela faz isso muito bem.

Benefícios

Gera sugestões e testes de código mais elaborados

Fácil de usar (Chat, atalhos e sugestões)

Muito bom para gerar documentações

Desafios

Não integra bem com todos tipos de IDEs

Suporte limitado para algumas linguagens

Algumas vezes não fornece muito contexto para suas gerações

Nota Geral

87.1%

Funcionalidade

85%

Facilidade de Uso

88%

Perfomance

82%

Escalabilidade e Integração

85%

Preço

100%

Testar Agora

Cursor AI

⭐️ Veredito: Melhor IDE com IA

O Cursor é a ferramenta de IA para programação que mais se diferencia das demais, pois é um IDE projetado para programação com IA.

Ele permite que você use o Chat usando seu código como contexto, você pode solicitar por mudanças no código, encontrar e arrumar erros, procurar por trechos e funções do código.

Cursor é um fork do VSCode. Você pode importar todas as suas extensões, temas e atalhos de teclado com um clique.

Se quiser, você pode até instalar o Github Copilot ou o Codium AI no Cursor, por que essas ferramentas são extensões e são compativeis com o Cursor.

Além disso, tem um Auto-debug que é um agente projetado para ajudá-lo a corrigir erros no terminal do Cursor.

Benefícios

Ótimo para leitura e explicação de códigos

A integração com a IA é bem prática de usar para programar

Acesso a diferentes modelos de IA

Desafios

Resistência por ser uma nova IDE

É preciso pagar para usar de forma ilimitada

Se usar o modelo GPT-3.5, as sugestões não são tão efetivas

Nota Geral

86.85%

Funcionalidade

90%

Facilidade de Uso

82%

Performance

85%

Escalabilidade e Integração

88%

Preço

90%

Testar Agora

ChatGPT

⭐️ Veredito: Melhor para Chat

A maioria das ferramentas dessa lista, usam a API do GPT-4.

Mas eu não acho que para maioria dos casos, usar o ChatGPT ou o Bing é a melhor escolha.

É muito bom para aprender algo, pois ele consegue manter conversas mais longas sem perder tanto a qualidade.

Além disso, ele fornece muito mais contexto que a maioria das ferramentas, exceto o Bard, permitindo que entenda melhor o código.

Mas se você estiver trabalhando em algo, resolvendo um problema, ficar alternando entre seu IDE e o ChatGPT adiciona muita mudança de contexto ao fluxo de trabalho.

Benefícios

Possibilidade de enviar vários arquivos na conversa (Pago)

IA do Bing com GPT-4 (Grátis)

Bem consistente na geração de código (GPT-4)

Desafios

Precisa pagar para acessar as melhores funcionalidades

Não é integrado com o IDE, dificultando o fluxo de trabalho

Não cita as fontes de onde retirou a informação

logo do chatgpt

Nota Geral

81.5%

Funcionalidade

80%

Facilidade de Uso

85%

Performance

88%

Escalabilidade e Integração

70%

Preço

80%

Testar Agora

Bard

⭐️ Veredito: Melhor para Pesquisas

Eu passei um tempo testando o Bard e o ChatGPT, e recebi respostas semelhantes.

O grande diferencial do Bard é que ele cita as fontes de onde gera a informação, permitindo que você entenda melhor o código que a IA está gerando e garantir que a informação está correta.

Dependendo do que você pedir, as respostas do GPT-4 podem ser um pouco melhores.

Por exemplo, pedi para os dois gerarem um jogo da velha em React, o código gerado foi muito parecido, mas não igual.

O jogo gerado pelo Bard estava com alguns erros, por exemplo, não sabia definir muito bem quem deveria jogar e não conseguiu determinar quem venceu a partida, por isso acredito que o Bard está em uma posição inferior ao ChatGPT nessa lista.

Benefícios

Gratuito

Atualizado, e fornece três rascunhos diferentes para cada consulta.

Desafios

Só pode ser integrado por navegadores da web

É menos consistente que o GPT-4

O limite de contexto para um chat pode ser um problema

Nota Geral

81.25%

Funcionalidade

75%

Facilidade de Uso

85%

Performance

80%

Escalabilidade e Integração

70%

Preço

100%

Testar Agora

Sourcegraph Cody

Cody

Sourcegraph Cody é bem semelhante ao Github Copilot e ao Codium AI, mas o que mais chama a atenção é que eles prometem entender a fundo seu repositório de código.

O problema é que ele não entrega exatamente o que ele promete, cometendo erros em casos de repositórios com mais de 10 arquivos.

Para funções mais básicas, como autocomplete e chat ele é decente, mas fica atrás dos líderes dessa lista.

Ele também pode ser um pouco lento para gerar uma resposta, mas acredito que em um futuro próximo poderemos ver uma grande evolução dessa ferramenta.

Benefícios

É uma boa ideia, algo diferente que a maioria do assistentes de programação

A função de autocomplete é decente

O chat também é decente

Desafios

Às vezes gera código genérico

Pode demorar para responder a solicitação

Não entende bem o contexto do programa

Nota Geral

74.8%

Funcionalidade

80%

Facilidade de Uso

80%

Performance

70%

Escalabilidade e Integração

60%

Preço

82%

Testar Agora

Tabnine

Tabnine

O Tabnine é uma IA para programação, mas existem opções bem melhores nessa lista.

Durante o tempo que usei a ferramenta, percebi que é bem mais comum que ela cometa erros, se comparar com as IA do topo da lista.

Ela oferece funcionalidades muito parecidas com o Github Copilot e o Codium, mas fica para trás na qualidade.

Para funções mais simples, ele funciona bem e é útil, mas nada muito além disso.

Benefícios

Integra bem com a maioria das IDEs

Economiza tempo na geração de funções simples

Tem um plano gratuito, fácil de usar e é leve

Desafios

Pode ter dificuldade para encontrar erros no código

Não consegue ajudar com funções complexas

Não funciona muito bem além do autocomplete

Nota Geral

74.25%

Funcionalidade

80%

Facilidade de Uso

80%

Performance

60%

Escalabilidade e Integração

70%

Preço

85%

Testar Agora

Como usar IA para programar

IA para programação

Existem diferentes formas de usar IA para programação, desde ferramentas que completam seu código quando você está programando, até ferramentas que criam programas inteiros por conta própria.

Nessa lista de melhores IA para programação, eu listei ferramentas que podem te auxiliar no seu dia a dia como programador.

É importante entender como você quer usar IA para programar, para escolher ferramentas que mais podem te ajudar.

IA para programadores de diferentes níveis de experiência 

As maneiras mais comuns e úteis para desenvolvedores de diferentes níveis usarem IA para programação são:

Programadores júnior (0-2 anos de experiência): 

  • Identificar erros de sintaxe
  • Sugerir trechos de código
  • Automatizar tarefas repetitivas.

Programadores plenos (2 – 5 anos de experiência): 

  • Otimizar código para performance e escalabilidade
  • Automatizar tarefas de construção e implantação
  • Identificar possíveis erros antes que virem problemas.

Programadores senior (5-10+ anos de experiência): 

  • Identificar vulnerabilidades de segurança
  • Sugerir oportunidades de refatoração ou otimização
  • Automatizar tarefas de teste e implantação de rotina.

Líderes técnicos/arquitetos (10+ anos de experiência): 

  • Identificar potenciais problemas e sugerir melhorias para a arquitetura do software
  • Sugerir padrões de design ou melhores práticas
  • Automatizar tarefas de revisão e análise de código.[1]

Completando automaticamente seu código

Algumas IA mencionadas podem ser instaladas no seu IDE, como VScode e PyCharm.

Ao usar o Github Copilot ou o Codium, você vai receber sugestões enquanto estiver programando.

Por exemplo, ao escrever uma função fatorial em JavaScript como:

autocompletar código com IA

Criação de testes

criar testes com IA

Algumas ferramentas que são integradas com a sua IDE, como o Github Copilot, possuem um chat, para que você solicite um teste para alguma função ou funções que você criou.

Você também pode usar ChatGPT e o Bard para criar testes, só precisa explicar o que o teste que você quer fazer e ele cria algo para você.

Na minha experiência usando IA para programação, percebo que é mais fácil usar ferramentas integradas no IDE, Github Copilot, Codium AI e Cursor.

Principalmente pois eu não preciso ficar explicando tantas coisas sobre o que eu estou programando e não preciso ficar alternando entre Bard/ChatGPT para o meu código.

Correção e previsão de erros

Outra funcionalidade das IA que podem ser integradas a IDE que chama muito a atenção é a possibilidade de ela prever e sugerir melhorias no seu código.

testar funções com IA

O Codium AI é a melhor ferramenta para fazer isso, ele tem essa funcionalidade “test this function”.

Ao clicar nela, você pode ver as previsões que a IA fez.

Sugestões de código por IA

Basta selecionar as sugestões que você quer implementar e o código será alterado.

Além disso, ela vai prever erros que podem acontecer.

Prever erros no código com IA

Você também pode pedir alterações nas sugestões dadas.

Prever erros no código com IA

Geração de código

Algumas IA para programação tem a capacidade de gerar códigos bons.

Para criar códigos mais simples é uma ótima solução, recomendo você usar o Bard ou o Bing AI para isso.

Gerar código com o Bard

Eu pedi para o Bard gerar um jogo em HTML e ele cumpriu bem a função.

Programa gerado pela IA do Bard

Programa gerado pela IA do Bard

Programa gerado pela IA do Bard

Quando quiser criar códigos mais complexos, o ideal é usar os modelos mais avançados de IA, como o GPT-4 ou o Gemini Ultra.

Na minha experiência usando IA para gerar código, é comum encontrar pequenos erros e possibilidades de melhoria.

Por isso, gosto de seguir esse passo-a-passo:

1 – Explicar para a IA as principais e mais importantes informações que devem ser levadas em consideração na criação do código.

2 – Explicar qual é a função que ela deve seguir e como ela deve agir.

3 – Determinar quais tarefas devem ser realizadas para que você atinja seu objetivo.

4 – Escolher quais códigos serão feitos primeiro e começar a gerar código em partes.

5 – Ir testando o programa enquanto desenvolve.

6 – Informar a IA dos possíveis erros e melhorias que devem ser feitas.

Gerar explicações

Essa é uma das melhores formas de usar IA para programação, economizando bastante tempo.

O Cursor é uma IDE com modelos de IA, como o GPT-4.

Ao usar o chat, você pode enviar um prompt, usando vários arquivos do seu projeto como contexto para IA te responder.

Eu pedi para a IA explicar como funciona um programa para análise léxica e sintática que eu fiz.

Explicação de programas com IA

Primeiro a IA leu os principais arquivos do meu programa, e depois gerou uma explicação bem detalhada.

Explicando como funciona o programa, como é estruturado e como rodar o projeto.

Explicação de código com IA
Explicação de código com IA

Para projetos menores, funciona muito bem, mas para grandes repositórios, o limite de contexto aceito pela IA pode ser um problema.

Vantagens de usar IA para programação

Acho que, a curto prazo, um programador pode usar IA para aumentar a sua produtividade, ajudar a encontrar soluções para problemas e até usar para aprender uma nova linguagem.

Você pode fazer as mesmas coisas, só que mais rápido, independente do seu nível de experiência.

Foi feita uma análise com o Github Copilot, onde participantes deveriam implementar um servidor HTTP em JavaScript o mais rápido possível.

Os participantes foram separados em dois grupos, metade com acesso ao Github Copilot e outra metade sem.

A principal descoberta foi que os programadores que não usaram IA concluíram a tarefa em 160,89 minutos (2,7 horas) em média.

Os programadores que tiveram assistência de IA concluíram o trabalho em 71,17 minutos (1,2 horas). [2]

Mais produtividade

Muitas tarefas podem ser resolvidas com o auxílio de IA, existem também tarefas que podem ser resolvidas completamente por IA.

Se você programa já deve ter passado algumas horas tentando resolver um problema, às vezes até dias.

Com os novos grandes modelos de linguagem, você pode encontrar uma solução para o problema em menos tempo. 

Você pode gerar código com eles, ou até pedir ajuda para entender melhor o problema com o qual você está lidando.

Tarefas como inserção de comentários no código são ótimas para serem solicitadas para uma IA.

Ajuda a encontrar soluções

As melhores ferramentas de IA para te ajudar a encontrar soluções são as de chat, como Bard e ChatGPT.

Fica ainda melhor se você der acesso ao seu código para a IA. 

O Cursor é uma IDE que contém um chat, você pode permitir que ele acesse alguns arquivos do seu código para entender o que deve ser feito.

Além disso, é importante você explicar bem o contexto do problema enviando informações como regras e requisitos do programa que estiver desenvolvendo.

Ótima ferramenta para aprendizado

Muitos dos meus colegas de profissão que converso passaram a usar mais IA para buscar soluções.

Muitas vezes deixando de pesquisar em sites como Stack Overflow e até mesmo no Google.

Uma pesquisa feita pelo Stack Overflow resultou em 50% dos participantes concordarem que esperar por uma resposta interrompe o seu fluxo de trabalho. [3]

Desafios de usar IA para programação

Como toda tecnologia, existem desafios a serem resolvidos nos grandes modelos de linguagem para que eles fiquem ainda melhores.

É comum encontrar avaliações das ferramentas, constatando que foram gerados erros pela IA, como código não funcional ou uma solução ruim.

Outro problema é o limite de contexto que os modelos de linguagem disponíveis suportam.

Erros cometidos pelas IAs

Um problema notável é o potencial de erros de geração de código e soluções subótimas, que podem exigir intervenção manual para corrigir.

Não confie 100% nos código gerado, sempre leia e procure entender o que está sendo proposto.

A IA pode introduzir bugs ou deixar de capturar a lógica de aplicativo com nuances.

Com o aprimoramento da assertividade desses modelos, esse problema provavelmente será resolvido.

Ficar dependente de uma IA

Torne um hábito usar uma IA apenas quando você não é capaz de resolver algum problema.

Às vezes, depois de olhar para as sugestões da IA, o desenvolvedor tende a pensar dessa maneira e para de pensar criticamente sobre o código que está escrevendo.

Potencialmente dificultando as habilidades de um desenvolvedor programar sem o auxílio de uma ferramenta de geração de código.

Limite de contexto

Mais um problema comum encontrado é a capacidade da IA de aprofundar o contexto geral do projeto.

Podem ser encontrados desafios na codificação altamente criativos ou inovadores.

Em alguns casos, interpreta mal o contexto, levando a sugestões de código que não correspondem perfeitamente à intenção.

Ainda não é possível encaixar repositórios inteiros na janela de contexto, algumas IA são limitadas a alguns arquivos ou ao código ao redor com o qual você está trabalhando.

Privacidade

Ao usar uma IA para código proprietário ou sensível, podem surgir dúvidas sobre propriedade e licenciamento de código. 

É essencial que você encontre um equilíbrio entre alavancar a eficiência da IA e garantir a qualidade e a integridade de seu código.

A maioria das IA aprendem com repositórios de código disponíveis publicamente, levantando preocupações sobre privacidade de código e propriedade intelectual.

Nosso veredito

Se você está procurando uma IA para programação que seja eficiente, inteligente, fácil de usar e que te faça um programador mais produtivo, o Github Copilot é a sua melhor escolha. 

O Github Copilot é o produto favorito entre os que eu analisei, e eu recomendo fortemente que você o experimente. 

Você pode obter uma versão gratuita por um período limitado, ou assinar um plano premium para ter acesso a todos os benefícios.


Perguntas frequentes

Como programar páginas com IA

Existem algumas ferramentas que criam sites e aplicativos mesmo que você não seja um especialista em programação.

Um exemplo é o Sketch2app.io, que permite que você gere código a partir de um desenho feito com a mão.

Outra ótima ferramenta é o durable.co/ai-website-builder, que promete criar sites em 30 segundos.

Usar uma IA para criar páginas é uma ótima forma de diminuir o custo dos seus projetos, principalmente se você não programar. 

Permitindo que você foque em outras tarefas relevantes para seu projeto dar certo.

É importante ficar atento aos erros e testar bem a página que você criou com IA.

Como a programação com IA pode ajudar seu negócio?

No geral, a introdução da IA gerativa representa uma oportunidade significativa para as empresas melhorarem a produtividade dos desenvolvedores, impulsionarem o crescimento e oferecerem maior valor aos clientes.

O impacto real na inovação, qualidade, experiência do cliente e tempo de entrada no mercado pode variar dependendo do projeto específico e do contexto de negócios.

Para realizar plenamente esses benefícios, as empresas devem ver a introdução da IA como uma oportunidade de crescimento e entrega de valor, e não apenas como um exercício de economia de custos.[2]

A IA e o Futuro da Programação

Acho que, a curto prazo, ela vai aumentar a produtividade dos desenvolvedores, você pode fazer a mesma coisa, só que mais rápido. 

Para mim, a aplicação mais impressionante que vimos do modelo de linguagem grande até agora é o GitHub Copilot. 

Acho que eles criaram uma experiência de usuário realmente nova e descobriram como aplicar um modelo de linguagem grande de uma maneira que agora é usada por mais de 100 milhões de desenvolvedores. 

Muitas pessoas com quem falo dizem que estão descobrindo que uma parcela significativa de seu código está sendo escrito por um modelo de linguagem grande, e acho que se você tivesse perguntado às pessoas se isso aconteceria há dois anos, ninguém teria dito isso.

Uma coisa que me surpreende é que as pessoas que mais dizem usar são algumas das pessoas que considero serem os melhores e mais experientes desenvolvedores. 

Você poderia ter pensado que essa ferramenta ajudaria mais os juniores, mas acho que as pessoas que estão mais acostumadas a editar e ler código realmente se beneficiam mais das conclusões. 

Em um horizonte de tempo mais longo, você pode imaginar os desenvolvedores se tornando mais como gerentes de produto, em que estão escrevendo a especificação e a documentação.

Frameworks para IA

Os frameworks de IA são bibliotecas de código que facilitam a programação de IA. Eles fornecem aos desenvolvedores ferramentas para criar redes neurais artificiais e modelos de aprendizado de máquina. 

Os frameworks de IA mais populares são TensorFlow, PyTorch e Keras.

Os mais usados são o TensorFlow e o Keras, são bem populares na comunidade de desenvolvedores de inteligência artificial, oferecendo muitos recursos e boas documentações para ajudar no trabalho.

Foto do autor

Pedro Mandelli

Estudante de Sistemas de Informação na Universidade Federal de Santa Catarina. 4 anos de Experiência gerando crescimento para empresas online, principalmente com compra de mídia online e criação de conteúdos, tanto em vídeo como escrito. Comecei a estudar inteligência artificial para alavancar minha produtividade como indivíduo e nos meus projetos, porém percebi que faltava muito conteúdo sobre o assunto. A partir da minha experiência prática, estou criando o site Domine IA, com o objetivo de divulgar minhas ferramentas e ajudar pessoas a entenderem como usar inteligência artificial para produzir mais e melhor.

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