A Barreira do Desenvolvimento de IA

Sun, 20 Jul 2025 21:52:42 +0900

A Barreira do Desenvolvimento de IA

~ Cheguei à 8ª estação, mas a partir daí foi um inferno ~

Olá, aqui é o kenji.

Ultimamente, tenho ouvido muito as pessoas dizerem: “Pedi à IA e consegui criar um aplicativo!” Ultrapassamos a era do no-code e low-code, e entramos na fase do “vibe coding” (escrever código na intuição).

Por exemplo, se você disser “crie um aplicativo que possa editar imagens e postar nas redes sociais”, a IA irá gerar o código e até a interface de usuário. Incrível, não precisamos mais de humanos, certo? Você poderia pensar assim.

Mas, na verdade, isso é como pousar na 8ª estação do Monte Fuji de chinelos .

Parece “Fácil” até a 8ª Estação

O desenvolvimento com IA é realmente fácil no começo. File I/O? Simplesmente funciona. Rede? Bem, conecta. Banco de dados? JSON está bom. UI? O ChatGPT gerou código React para mim. Pagamento? A API do Stripe pode ser resolvida com copiar e colar.

Aqui, você tem a ilusão de que “Eu já sou um engenheiro, não sou?”. Mas o verdadeiro inferno começa a partir daqui.

Por Que Você Fica Preso?

A razão é simples: “A IA cria algo que parece concluído, mas os ajustes finais são deixados inteiramente para os humanos.”

Dados desaparecem devido a File I/O
A normalização do banco de dados é fraca e as buscas são lentas
A UI não é intuitiva
Falha ao testar a carga, causando travamento por picos de tráfego
Rejeitado na revisão da Apple/Google
Problemas com requisitos legais, quase causando um desastre

Em outras palavras, a IA é boa em criar “protótipos que parecem produtos acabados” , mas transformá-lo em um “produto que funciona no mundo real” ainda é, hoje, trabalho humano .

Mas Há um Paradoxo

Aqui, percebemos um paradoxo .

E se a IA puder fazer absolutamente tudo no futuro? Em outras palavras, e se “segurança, cobrança e design forem perfeitamente tratados pela IA”?

Nesse momento, a própria necessidade de humanos criarem aplicativos pode desaparecer .

Porque se os usuários disserem diretamente à IA “eu quero fazer isso”, as tarefas serão executadas instantaneamente sem a necessidade de um aplicativo.

🌀 Por Exemplo

No passado, “abríamos um aplicativo de calculadora para calcular”, mas hoje em dia, só dizemos “Ei Siri, quanto é 12 x 32?” e acabou.

Da mesma forma, se você disser “Ei IA, edite e compartilhe esta foto”, a tarefa pode ser concluída sem passar pela interface ou API do aplicativo.

Em suma, quando o objetivo de “criar aplicativos com IA” for alcançado, poderemos chegar a um mundo onde os próprios aplicativos sejam desnecessários .

Afinal, O Que Podemos Fazer Agora?

Então, o que devemos fazer?

Por enquanto, “da 8ª estação para cima” ainda é domínio humano, então vamos aprimorar isso.
Concentre-se no entendimento essencial do usuário e no design de serviço.
Pense sobre “o que tem valor” em vez de “o que pode ser criado”.
Em vez disso, explore maneiras de fornecer valor “sem estar restrito ao formato de um aplicativo”.

A IA é uma ferramenta, um elevador e, às vezes, um concorrente. Mas, “o que criar” e “por que criar” continuam sendo questões para nós, humanos .

Resumo:

A barreira do desenvolvimento de IA não é tecnológica, mas um paradoxo estrutural.

Uma era em que qualquer um pode ir à 8ª estação do Monte Fuji. Mas o verdadeiro desafio começa a partir daí.

E quando chegarmos ao topo, um futuro onde nos perguntaremos “Precisávamos mesmo escalar a montanha?” pode estar nos esperando.

Como gerar imagens de ilustração usando IA (Stable Diffusion)

Thu, 06 Apr 2023 00:43:19 +0900

O que é o Stable diffusion

O Stable diffusion é uma IA desenvolvida por uma equipe de pesquisa da Universidade de Munique, na Alemanha, que gera imagens a partir de informações de texto fornecidas. Ao treinar com várias imagens, ele pode gerar uma variedade de imagens, desde fotografias até ilustrações.

Desta vez, apresentarei como gerar imagens de ilustração usando os dados pré-treinados do Stable diffusion.

O que você vai precisar

Conta do Google

Apenas isso

Procedimento de geração

Abra https://colab.research.google.com
Selecione Arquivo no canto superior esquerdo e depois Novo notebook
Selecione Editar e depois Configurações do notebook
Altere o Acelerador de hardware para GPU
Cole o código abaixo e execute

1

!pip install diffusers==0.8.0 transformers

Cole o código abaixo e execute

1

from diffusers import StableDiffusionPipeline

Cole o código abaixo e execute

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pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("gsdf/Counterfeit-V2.5")
pipe.to("cuda")

Cole o código abaixo e execute

1
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5


prompt = "((masterpiece,best quality)),1girl, solo, animal ears, rabbit, barefoot, knees up, dress, sitting, rabbit ears, short sleeves, looking at viewer, grass, short hair, smile, white hair, puffy sleeves, outdoors, puffy short sleeves, bangs, on ground, full body, animal, white dress, sunlight, brown eyes, dappled sunlight, day, depth of field"
n_prompt = "EasyNegative, extra fingers,fewer fingers"

image = pipe(prompt, negative_prompt = n_prompt).images[0]
image

O Prompt usado aqui é baseado no Prompt de https://huggingface.co/gsdf/Counterfeit-V2.5.

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A Barreira do Desenvolvimento de IA

A Barreira do Desenvolvimento de IA

Parece “Fácil” até a 8ª Estação

Por Que Você Fica Preso?

Mas Há um Paradoxo

🌀 Por Exemplo

Afinal, O Que Podemos Fazer Agora?

Resumo:

Como gerar imagens de ilustração usando IA (Stable Diffusion)

O que é o Stable diffusion

O que você vai precisar

Procedimento de geração

Resultados gerados (alguns)

Referências