O desenvolvimento de software é um processo longo, complexo e caro. Os proprietários de empresas – e os próprios desenvolvedores – buscam constantemente maneiras de otimizá-lo. Boas notícias para você, o uso de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) está se tornando cada vez mais popular nesse sentido.
De acordo com uma pesquisa recente do Gartner, IA e ML são algumas das tendências que moldarão o futuro do desenvolvimento de software. Por exemplo, 73% dos primeiros usuários do GitHub Copilot, um assistente orientado por IA para engenheiros, relataram que isso os ajudou a permanecer no fluxo.
O uso dessa ferramenta resultou em 87% dos desenvolvedores conservando energia mental durante a execução de tarefas repetitivas. Isso aumentou sua produtividade e desempenho.
A Twinslash e outros fornecedores e desenvolvedores de software, por outro lado, criam ferramentas orientadas por IA para ajudar os engenheiros com testes, depuração, manutenção de código e assim por diante.
Então: vamos aprender mais sobre IA e ML e seu impacto no desenvolvimento de software.
A IA resolverá os desafios típicos de desenvolvimento de software
A capacidade de automatizar tarefas manuais monótonas é um dos benefícios significativos da IA. Existem várias maneiras de implementar a IA de forma eficaz no processo de desenvolvimento que substituem completamente a intervenção humana – ou, pelo menos, a reduzem o suficiente para remover o tédio de tarefas repetitivas e permitir que seus engenheiros se concentrem em questões mais críticas.
Gerenciamento de erros com IA
Uma das aplicações comuns da IA no desenvolvimento é utilizá-la para reduzir o número de erros no código.
As ferramentas com tecnologia de IA podem analisar dados históricos para identificar erros ou falhas recorrentes, localizá-los e destacá-los para que os desenvolvedores os corrijam ou corrijam-nos independentemente em segundo plano. A última opção reduzirá a necessidade de reverter para correções quando algo der errado durante o processo de desenvolvimento de software.
Automação de Teste de Software
A IA melhora a qualidade, cobertura e eficiência do teste de software. Isso ocorre porque ele pode analisar grandes quantidades de dados sem cometer erros. Eggplant e Test Sigma são duas ferramentas de teste de software assistidas por IA conhecidas.
Eles ajudam os testadores de software a escrever, conduzir e manter testes automatizados para reduzir o número de erros e aumentar a qualidade do código do software. A IA em testes é extremamente útil em projetos de grande escala – geralmente combinada com ferramentas de teste automatizadas, ajuda a verificar mais rapidamente através de software modular de vários níveis.
Melhoria do Design de Software
O software ML pode rastrear como um usuário interage com uma plataforma específica e processar esses dados para identificar padrões que podem ser usados por desenvolvedores e designers de UX/UI para gerar uma experiência de software mais dinâmica e elegante.
A IA também pode ajudar a descobrir blocos de interface do usuário ou elementos de UX com os quais as pessoas estão lutando, para que designers e desenvolvedores possam reconfigurá-los e corrigi-los.
Melhorias de segurança com IA
A segurança do código é de extrema importância no desenvolvimento de software. Você pode usar IA para analisar dados e criar modelos para distinguir atividades anormais de comportamentos comuns. Isso ajudará as empresas de desenvolvimento de software a detectar problemas e ameaças antes que possam causar problemas.
Além disso, ferramentas como Snyk, integradas ao Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE) dos engenheiros, podem ajudar a identificar vulnerabilidades de segurança nos aplicativos antes de lançá-los para produção.
3 tendências de IA que transformarão o desenvolvimento de software
Vamos falar sobre as principais tendências gerais que estão mudando o campo da engenharia de software e desenvolvimento de produtos.
1. IA generativa
IA generativa é uma tecnologia poderosa que usa algoritmos de IA para criar qualquer tipo de dados – código, layouts de design, imagens, arquivos de áudio ou vídeo, texto e até mesmo aplicativos inteiros. Ele estuda conjuntos de dados de forma independente e pode ajudar a produzir uma ampla variedade de conteúdo.
Um dos benefícios mais significativos da IA generativa é que ela pode ajudar os desenvolvedores a criar software de forma rápida e eficiente. Por exemplo, auxilia com:
Conclusão de código. As ferramentas de conclusão de código habilitadas para IA em IDEs, como o Visual Studio Code da Microsoft, podem ajudar os desenvolvedores a escrever códigos mais rapidamente. Para o VS, essa ferramenta é chamada de IntelliCode – ela analisa uma tonelada de repositórios do GitHub e procura trechos de código que possam ser relevantes para a próxima etapa do desenvolvedor e completa as linhas para eles.
Projeto de layout. As ferramentas de design com tecnologia de IA podem analisar o comportamento e as preferências do usuário para gerar layouts otimizados para sites e aplicativos móveis. Por exemplo, para alguns plug-ins baseados em IA na plataforma de design, o Canva usa algoritmos de aprendizado de máquina para sugerir layouts, fontes e cores para materiais de marketing.
(Total) desenvolvimento de aplicativos. Com IA generativa, os desenvolvedores podem automatizar o processo de criação de software ou peças de software, informando à IA os prompts de um aplicativo que deseja criar. O Codex da OpenAI pode fazer isso, usando modelos de processamento de linguagem natural tanto para análise por meio de linguagem de conversação quanto para sintaxe de uma linguagem de programação.
2. IA na Entrega Contínua
A entrega contínua é uma prática de desenvolvimento de software em que as atualizações de código são criadas, testadas e implantadas automaticamente em ambientes de produção. A entrega contínua com IA pode otimizar esse processo usando algoritmos de aprendizado de máquina para identificar e resolver problemas antes que eles se tornem críticos.
Os algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar o desempenho dos ambientes de produção e prever possíveis problemas antes que eles ocorram, reduzindo o tempo de inatividade e melhorando a confiabilidade do software.
Além disso, o ML pode analisar diferentes estratégias de implantação e recomendar a melhor abordagem com base no desempenho anterior e nas condições atuais do sistema.
3. Planejamento de roteiro com tecnologia de IA
Agora, essa tendência não está diretamente ligada ao desenvolvimento de software, mas tem um impacto bastante significativo. Os gerentes de produto e projeto podem usar ferramentas de IA para planejar o projeto mais rapidamente.
Obviamente, ferramentas como o ChatGPT não substituirão a experiência de conversar com usuários em potencial reais, mas ainda podem ajudá-los a entender rapidamente a situação do mercado, as tendências ou as preocupações comuns que os usuários têm com o produto do concorrente.
Ferramentas como essa também podem ser utilizadas para conduzir rascunhos para análise SWOT, que também é vital para planejar a proposta de valor do software e priorizar os recursos a serem construídos para um roteiro. Agora, o ChatGPT também é uma IA generativa, mas achamos que seu aplicativo merece uma seção separada.
Pensamentos finais
Como Eric Schmidt, ex-CEO do Google, disse uma vez: “Acho que haverá uma grande revolução no desenvolvimento de software com IA”. Essa revolução é agora. É seguro dizer que o futuro do desenvolvimento de software está na IA e ML.
Com o surgimento de assistentes de programação com IA e trabalhos de design e avaliações de segurança habilitados para IA, o desenvolvimento de software se tornará mais econômico. A utilização de IA e ML no desenvolvimento de software também aumentará a produtividade, reduzirá o tempo de lançamento no mercado e melhorará a qualidade do software.
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