Orientações para colaboradores do GSoC que usam ferramentas de IA no GSoC 2026

É fundamental ler a documentação da organização do GSoC com muita atenção às orientações sobre o uso de ferramentas de IA na comunidade. Pedimos às organizações que deixem bem claro quais são as expectativas delas em relação aos participantes do GSoC.

Cada organização tem uma opinião sobre quando e se o uso de ferramentas de IA é adequado.

Algumas organizações não permitem o uso de ferramentas de IA, inclusive na redação de propostas. Outros não permitem nenhum código gerado por LLMs na base de código.

Confira abaixo algumas coisas a serem consideradas ao usar ferramentas de IA em geral. Vale lembrar que essas orientações não são abrangentes para todas as organizações. Leia as orientações do GSoC de cada uma delas para entender o que elas aceitam ou não.

Orientação do Mentor sobre quando usar ferramentas de IA

1. Sempre valide e entenda completamente o código

Essa é a dica mais importante e repetida com frequência. O colaborador humano mantém 100% da responsabilidade pelo trabalho, o que exige compreensão e verificação completas.

  • Sempre valide o que a IA gera e, se você não entender ou não tiver certeza, não use até conseguir descobrir.

2. Use a IA para pesquisa e aprendizado, não para lógica principal

O melhor caso de uso é uma ferramenta de aprendizado rápido ou recuperação de informações, em vez de um gerador de código para as partes mais importantes do projeto.

  • Use ferramentas de IA principalmente para pesquisa e menos para geração de código
  • Use ferramentas de IA para entender e explorar novas áreas.

3. Descarregar trabalho tedioso ou "pesado" (modelos, testes, depuração)

A IA é recomendada para tarefas repetitivas, demoradas ou relacionadas à correção de problemas existentes, permitindo que o colaborador concentre o tempo em desafios intelectuais.

  • Use para escrever o boilerplate e refatorar
  • Use apenas para trabalho pesado, como adicionar todos os nomes de arquivos ou mudar algumas importações.
  • Ajude a automatizar algumas das partes mais tediosas do projeto, a codificar alguns testes ou a depurar.
  • O usuário precisa definir o escopo do teste para usar as ferramentas de IA

4. Preocupações sobre licenciamento

Sempre verifique diretamente com sua organização se ela permite código gerado por IA na base de código. Há muita discussão sobre esse tema, e cada organização tem um ponto de vista próprio. Os possíveis colaboradores do GSoC precisam seguir as orientações específicas da organização.

Preocupações de mentores e organizações do GSoC sobre ferramentas de IA

1. Obstáculo ao aprendizado e ao desenvolvimento de habilidades

Essa é a preocupação mais comum. Os mentores se preocupam com o fato de que o uso da IA para gerar soluções impede que os estudantes desenvolvam habilidades fundamentais em programação, solução de problemas e raciocínio adequado.

2. Confiança cega e falta de compreensão/verificação

Muitas vezes, os colaboradores aceitam o conteúdo gerado por IA (código e texto) sem verificar a correção, a lógica ou a aplicabilidade dele. Quando os desenvolvedores usam ferramentas de IA sem pensar para gerar código, muitas vezes não entendem o que foi gerado.

3. Baixa qualidade do código/saída

O código gerado por IA geralmente é de qualidade ruim, não segue as diretrizes, inclui bugs, é difícil de manter ou gera trabalho extra para os mentores.

  • qualidade do código geralmente baixa (aumentando a carga de trabalho do mantenedor);
  • gerar prosa sem sentido e prolixa

As implicações legais do código gerado por IA são uma preocupação séria para organizações e mentores.

  • Algumas diretrizes de commit da organização proíbem o commit de código gerado por um modelo de linguagem grande porque ele pode violar licenças de OSS.
  • Problemas de direitos autorais

5. Incapacidade de usar a IA de maneira eficaz

Algumas preocupações não eram sobre a IA em si, mas sobre a falta de habilidade do colaborador em aproveitar a tecnologia, especialmente em contextos de projetos complexos ou novos.

  • Usar a IA de forma eficaz para programação exige habilidade e experiência
  • Às vezes, os colaboradores não entendem o tema do projeto e, portanto, não sabem o que pedir à IA para receber as informações corretas.

6. Impacto ambiental

A enorme quantidade de consumo de energia usada para modelos grandes de IA

7. Limitações da IA em tarefas específicas ou complexas

Os mentores observaram que as ferramentas de IA geralmente falham quando o problema é complexo, exclusivo ou envolve novas tecnologias, o que é comum em um ambiente de aprendizado como o GSoC.

  • As ferramentas são boas para resolver problemas que já foram resolvidos muitas vezes. Nossa missão é ensinar os estudantes a resolver problemas complexos que nunca foram resolvidos antes.
  • A IA é péssima para escrever qualquer coisa além de código simples em um contexto limitado
  • Os projetos podem usar tecnologias que a IA não conhece