Este estudo investiga as vantagens e os desafios do uso da Generative Artificial Intelligence (GenAI ) como uma ferramenta de suporte na programação e desenvolvimento de software. Ferramentas como ChatGPT e GitHub Copilot transformaram rapidamente os fluxos de trabalho, oferecendo benefícios significativos como produtividade aprimorada, conclusão mais rápida de tarefas e melhor compreensão de bases de código complexas, especialmente para programadores novatos. Por meio de uma revisão abrangente de 20 pesquisas e 5 surveys de 2023–2024, esta pesquisa examina o papel dos grandes modelos de linguagem (LLMs) em tarefas como geração de código, depuração e análise de segurança. Embora os LLMs sejam promissores na automação de tarefas de codificação de rotina e na assistência ao uso de API, o estudo destaca desafios, incluindo correção de código inconsistente, riscos de vulnerabilidade e limitações no suporte de programação de baixo nível. Além disso, barreiras como a complexidade da engenharia de prompt e performances subótimas são abordadas. As descobertas ressaltam o potencial transformador dos LLMs, juntamente com limitações críticas que precisam ser resolvidas para obter resultados confiáveis e sustentáveis. Potenciais pesquisas futuras devem constituir uma caracterização mais abrangente e realista do uso de GenAI para codificação, uma vez que grande parte dos estudos revelam um foco excessivo na performance prática em escopos limitados. Este estudo, como forma de uma revisão de literatura em escala reduzida, fornece insights valiosos para desenvolvedores, educadores e pesquisadores que navegam no papel em evolução da GenAI na engenharia de software moderna.