O impacto da inteligência artificial no desenvolvimento de software

Hoje, a Inteligência Artificial (IA) generalizou-se e está a impactar todos os setores, desde o retalho à banca e à eletrónica de consumo. Desde assistentes inteligentes em smartphones como Siri e Google Now até um alto-falante inteligente e assistentes virtuais integrados em dispositivos como Alexa, podemos facilmente dizer que cada pessoa interage com alguma forma de IA diariamente.

Do ponto de vista empresarial, a empresa de pesquisa Gartner estima que quase 37% de todas as organizações implementaram alguma forma de IA em suas operações comerciais. Embora a grande maioria destas implementações tenha sido orientada para o consumidor, a IA é também uma ferramenta altamente eficiente para várias empresas melhorarem a sua eficiência e produtividade internas. Um bom exemplo de uma dessas indústrias não é outro senão a indústria de software.

Estudos mostram que, globalmente, o mercado de serviços de desenvolvimento de software personalizado atingirá uns surpreendentes 61 mil milhões de dólares em 2024, acima dos 47 mil milhões de dólares em 2018. E um dos principais impulsionadores deste crescimento serão, sem dúvida, os paradigmas de desenvolvimento autónomo de software que são facilitados. . pela inteligência artificial. Não estamos falando apenas de codificação sem programadores aqui, mas de uma abordagem mais holística para construir software com aprendizado de máquina e análise de big data. Entraremos em mais detalhes neste blog.

fonte: político

A indústria de software, que é creditada por lançar as bases para a IA em quase todos os ambientes de negócios, testemunhou recentemente esforços massivos para usar a IA para melhorar os seus próprios serviços. A IA no desenvolvimento de software é um tema quente e de tendência entre o C-Suite das grandes e pequenas empresas de tecnologia de hoje.

Além de ajudar as empresas a acelerar o ritmo tradicional de desenvolvimento de software, a IA está proporcionando Empresas de TI a capacidade de transformar e reinventar significativamente seus modelos operacionais. Abaixo estão cinco maneiras pelas quais a IA está causando uma mudança significativa no desenvolvimento de software hoje:

Assistentes de codificação inteligentes

Qualquer forma de desenvolvimento de software envolve codificação e, para os desenvolvedores, o maior impacto que a IA pode trazer para sua rotina diária é ajudá-los a codificar melhor e mais rápido. Então, como a IA pode conseguir isso?

Se olharmos mais de perto quanto tempo um desenvolvedor gasta diariamente em cada atividade, pode-se ver claramente que a maior parte desse tempo é gasto navegando na documentação sobre detalhes do projeto e depurando o código que está sendo criado. Assistentes inteligentes que dão suporte aos programadores podem trazer muitas mudanças nesse sentido e facilitar a vida dos desenvolvedores.

Ao usar assistentes de IA de ponta, os desenvolvedores podem obter acesso a recomendações em tempo real sobre documentos de código específicos, práticas recomendadas e exemplos de código que podem ser perfeitamente adaptados a casos de uso específicos. Cometa, Codota Existem alguns exemplos bem conhecidos nesse sentido que facilitam o trabalho dos desenvolvedores com foco em Python e Java, respectivamente.

Na verdade, as startups no espaço de programação assistida por IA arrecadaram mais de US$ 704 milhões somente em 2019, mostrando o enorme potencial que isso tem para remodelar a indústria de software nos próximos anos.

Prototipagem inteligente

Uma das principais razões para o atraso no início dos projectos e na assinatura de contratos no sector das TI é a incapacidade dos prestadores de serviços em oferecer uma demonstração da solução proposta a tempo de convencer os clientes do seu potencial. O protótipo que construíram para apoiar as suas reivindicações pode ter atrasado o tempo de implementação e possivelmente causado uma perda de interesse do cliente devido a atrasos excessivos.

É necessário que haja um mecanismo para uma prototipagem de soluções mais inteligente e rápida, ou seja, um produto ou solução mínimo viável precisa ser demonstrado o mais rápido possível.

Esta é uma área onde a inteligência artificial pode intervir e causar um impacto considerável. Ferramentas inteligentes de IA podem ajudar os arquitetos de soluções a mapear funcionalidades de negócios em protótipos técnicos em questão de minutos ou horas, em comparação com semanas ou meses para um processo manual. Aprendizado de máquina permite a fácil criação de demonstrações inteligentes por associados com ainda menos experiência técnica.

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Ele permite a criação de representações visuais realistas de soluções tecnológicas que possuem componentes de interface de usuário totalmente funcionais e recursos de geração de resultados. Isto ajudará a encurtar os ciclos de vendas e também criará um elemento de referência crucial para a equipe de desenvolvimento quando eles se propuseram a criar o produto real após convencer o cliente com a demonstração do protótipo.

Gerenciamento de erros

Escrever código não é uma tarefa fácil e, como acontece com qualquer atividade manual, não está isenta de circunstâncias errôneas. E todo mundo sabe o que acontece quando bugs críticos se infiltram em blocos de código e passam despercebidos e são implantados. Embora os desenvolvedores façam um trabalho rotineiro de revisar seu próprio código regularmente, as chances de eles perderem erros são altas.

É aqui que a IA pode mudar o jogo. Robôs inteligentes de IA podem ser programados para estudar o comportamento errôneo dos programadores e inferir informações sobre como ocorrem erros potenciais em blocos de código. Você pode então classificar os erros comuns em um grupo e os muito inesperados em outro.

Feito isso, esses robôs de IA podem revisar e capturar comportamentos errôneos em blocos de código de forma mais rápida e eficiente do que codificadores humanos. Eles podem analisar logs do sistema, verificar a sintaxe predefinida ou guias de código documentados para sinalizar erros antes de enviá-los para a próxima construção ou estágio de controle de qualidade.

No futuro, a indústria espera que sistemas de tratamento de erros habilitados para IA identifiquem, rastreiem a raiz e reescrevam códigos ou blocos de código incorretos sem intervenção humana. Embora isso possa parecer um pouco assustador, é um cenário possível e um elemento muito benéfico para os desenvolvedores de software produzirem código sem riscos.

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Teste de software habilitado para IA

A área onde a inteligência artificial pode ter o maior impacto quando se trata do ciclo de vida de desenvolvimento de software é a fase de teste ou mais popularmente conhecida como fase de Garantia de Qualidade. Ainda hoje, vários projetos de desenvolvimento de aplicativos empresariais de grande porte usam um grande número de ferramentas de automação de teste, como o Selenium, para criar ambientes de teste automatizados para o código desenvolvido.

A IA em testes abre uma nova dimensão nesse sentido. Desde a análise de códigos em busca de erros e correções de bugs até a garantia de verificações de integridade em todos os ambientes em execução, as plataformas de teste de software habilitadas para IA podem ajudar as empresas de serviços de TI a aproveitar os recursos humanos para tarefas mais importantes, em vez de contratá-los para tarefas rotineiras, como a criação de scripts para testes.

As ferramentas habilitadas para IA podem transformar os testes em um exercício autossustentável no ciclo de vida do software e eliminar a tomada de decisões errôneas ou tendenciosas em relação à garantia de qualidade.

Isso ajuda a evitar que o máximo de erros ou bugs, como são carinhosamente chamados no mundo do desenvolvimento de software, sejam introduzidos no código final pronto para implantação. Embora a autonomia torne todo o processo de entrega de software mais rápido, é aconselhável contar com o monitoramento humano da atividade para garantir que não haja falhas técnicas que possam causar o surgimento de cenários de testes não programados.

Programação preditiva e orçamento

A principal razão pela qual os clientes muitas vezes enfrentam experiências insatisfatórias com provedores de serviços de TI é o planejamento orçamentário e o cronograma de entrega do projeto inadequados. Isso acontece porque muitas estimativas e processos de cálculo de esforço dependem de fluxos de trabalho manuais.

Também falta um processo definitivo em que o feedback das actividades anteriores de orçamentação e estimativa seja usado como lições aprendidas para evitar erros repetidos. Isto requer uma revisão inteligente do processo orçamental e de programação como um todo.

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A Inteligência Artificial pode fazer a diferença fundamental neste contexto, ao tornar toda a atividade de programação e orçamentação do projeto num processo autónomo e bem informado. Uma atividade confiável de estimativa de projeto requer uma compreensão profunda do escopo do projeto, do contexto, das entregas do cliente, das métricas de desempenho dos recursos do provedor de serviços de TI e de outros fatores rudimentares.

Ao usar plataformas poderosas habilitadas para IA, há uma enorme oportunidade de prever estimativas com mais precisão e evitar experiências negativas e insatisfatórias do cliente. O aprendizado de máquina pode ser usado para entender o escopo da implementação de RFPs e também para estudar artefatos de projetos anteriores para entender como estimativas de histórias de usuários semelhantes foram mapeadas para dados reais.

Estas ferramentas de IA permitiriam aos gestores de projetos prever números precisos para cronogramas e orçamentos, criando assim uma situação vantajosa para todas as partes interessadas.

CONCLUSÃO

A Inteligência Artificial está definitivamente se tornando uma ferramenta central para líderes empresariais e equipes de engenharia tomarem decisões estratégicas sobre o desenvolvimento de software. Da codificação aos testes e prototipagem, as áreas onde a IA pode contribuir são generalizadas. Aqueles que investem com sabedoria para incorporar as melhores ferramentas e seguir as melhores práticas ao utilizá-las obterão uma vantagem significativa sobre a concorrência. O esforço de transformação digital empreendido por empresas em todo o mundo exigirá uma entrega mais rápida e sem riscos de serviços de software.

A IA no desenvolvimento de software é um pilar fundamental que toda organização de TI deve construir para ajudar seus clientes a avançar nessa direção. A IA não deve ser vista como uma ameaça aos recursos humanos que atualmente criam a maior parte do software que vemos ao nosso redor. Deve ser visto como um facilitador inteligente que permite que programadores e desenvolvedores humanos criem aplicativos melhores que atendam sempre às expectativas dos clientes.

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