Produtividade e desempenho são fundamentais para o desenvolvimento de softwares. Por esse motivo, as empresas procuram adotar métodos e tecnologias que tornem esse processo mais eficiente e criem produtos mais completos e com melhor qualidade e usabilidade. Com isso, a inteligência artificial tornou-se um item essencial para impulsionar o lançamento de soluções mais assertivas e reduzir o tempo de produção.
Entretanto, segundo relatório sobre tendências de DevoOps, publicado pela equipe de pesquisa e avaliação de DevoOps (DORA) do Google Cloud, o impacto da inteligência artificial no desenvolvimento de softwares ainda está no início e não há provas de que ela transforma esse processo. A equipe do Google pontua que “até o momento, as evidências da pesquisa não apoiam isso”, ou seja, a ideia de que a IA ainda não é uma ferramenta definitiva para aprimorar o desenvolvimento de softwares.
Por outro lado, o desenvolvimento de ferramentas de inteligência artificial e aprendizado de máquina não para, e ambas as tecnologias estão abrindo espaço nos mais diferentes setores, e ao contrário do que diz o relatório do Google, a IA e o desenvolvimento de softwares já estão criando uma parceria muito benéfica para empresas e desenvolvedores.
Maneiras que a IA impacta no desenvolvimento de softwares
Ferramentas de inteligência artificial podem melhorar a produtividade no desenvolvimento de softwares, mas você sabe como? A equipe da Kron Digital listou algumas maneiras:
Prototipagem
Durante a fase de prototipagem de qualquer projeto, o gerenciamento eficiente de tempo é essencial. Esta fase envolve a criação de versões preliminares, testes e validação de funcionalidades do software. O desenvolvedor, ao adotar a automação baseada em IA na geração de código, torna esse processo mais ágil e consegue implementar interações e melhorias mais rapidamente. Isso permite que eles aproveitem a tecnologia para explorar diferentes designs, identificar problemas antecipadamente e até melhorar a colaboração entre equipes. O resultado é acelerar o desenvolvimento, promover a inovação e até entregar soluções mais robustas e preocupadas com a usabilidade.
Depuração
A detecção de bugs também pode ser otimizada pela inteligência artificial. Por meio de algoritmos avançados, o sistema identifica automaticamente problemas de software, analisa padrões de código, fluxo de dados e logs de erros, identificando anomalias e possíveis falhas com maior agilidade e precisão.
Dessa forma, os desenvolvedores conseguem resolver essas falhas antecipadamente, reduzindo o impacto no cronograma do projeto. Como a IA verifica grandes quantidades de bases de código para aprender com informações históricas de bugs, os algoritmos simplificam esse processo e melhoram a qualidade do software, já que evitam que problemas cheguem aos usuários.
Levantamento de requisitos e vulnerabilidades
Desenvolvedores podem usar a inteligência artificial para compilar os requisitos para o desenvolvimento de softwares. A IA otimiza esse processo e reduz o fluxo de documentos associados. Algumas soluções também auxiliam durante todo o ciclo de vida do desenvolvimento, eliminando ou reduzindo a necessidade dos desenvolvedores de examinar manualmente a documentação para levantar os requisitos. A IA também ajuda na verificação de erros e identificação de vulnerabilidades no código. Engenheiros de software podem treinar a IA para realizar verificações detalhadas e garantir a segurança, personalizar e aprimorar os modelos de aprendizado de máquina.
Refatoração de código
A refatoração de código ajuda na análise e identificação de possíveis melhorias em projetos de desenvolvimento de softwares. Sistemas alimentados por inteligência artificial, e baseados em algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de reconhecimento de padrões, permitem o acesso a insights diretos sobre a refatoração, como reestruturação de código, renomeação de variáveis, remoção de código duplicado, entre outros, visando melhorar a qualidade do código.
Com isso, o sistema consegue detectar possíveis erros que causem bugs ou problemas de desempenho, melhorar a legibilidade, a modularidade e a eficiência do código e aprender com repositórios de código e práticas de desenvolvimento de softwares para identificar tendências e opções de refatoração.
Análise preditiva
A análise preditiva baseada em IA utiliza informações históricas de projetos, algoritmos de aprendizado de máquina e modelos estatísticos para prever o resultado do projeto. Com isso, o desenvolvedor consegue estimar cronogramas, requisitos de recursos e riscos potenciais para se adaptar aos requisitos de projetos mais facilmente.
Testes automatizados
Automatizar os testes de software torna a análise, identificação de vulnerabilidades e simulação de diversos cenários muito mais fácil. Algoritmos podem executar os testes com maior agilidade e eficiência, reconhecendo padrões de comportamento de software, reduzindo o risco de bugs chegarem aos usuários finais, identificando falhas, problemas de segurança e gargalos de desempenho, reduzindo o tempo de depuração do código e ajudando no cumprimento de prazos apertados.
Documentação
A inteligência artificial permite que os desenvolvedores trabalhem com sistemas inteligentes de geração de documentação para analisar códigos, comentários e recursos relacionados para extrair informações relevantes, gerar documentação descritiva e fornecer explicações contextuais para trechos de código, funções e módulos.
Algoritmos analisam repositórios e rastreiam revisões de código para atualizar automaticamente a documentação, melhorando a sua legibilidade ao simplificar termos, explicar conceitos complexos e fornecer explicações mais inteligentes. Dessa forma, tornam os documentos acessíveis a todos os públicos, técnicos ou não.
Ferramentas de IA generativa
Ferramentas de IA generativa também podem auxiliar no desenvolvimento de softwares, na criação de scripts e para o melhor aproveitamento das técnicas de aprendizado de máquina. Essas ferramentas geram sugestões de código à medida que os desenvolvedores escrevem o material diretamente no editor. A IA generativa, então, entende o contexto, fornece análises de código relevantes, economiza o tempo e aumenta a produtividade ao automatizar tarefas repetitivas para a geração do código.
Tais ferramentas fornecem aos desenvolvedores assistência inteligente durante todo o processo de codificação, melhoram a produtividade, reduzem erros e tornam os fluxos de trabalho mais ágeis. Entretanto, apesar de serem muito úteis, não eliminam a necessidade de validação humana para garantir a qualidade, adesão às melhores práticas e para atender aos requisitos de um projeto.
Benefícios da IA para o desenvolvimento de softwares
A inteligência artificial e o aprendizado de máquina, ainda que incipientes nas empresas, podem oferecer diversos benefícios para o desenvolvimento de software. Eles permitem tornar o planejamento e a tomada de decisões mais precisos e inteligentes, o fluxo de trabalho e as estimativas previsíveis, garantem a segurança e o controle de qualidade e reduzem a carga de trabalho dos desenvolvedores.
Mas há alguns desafios que precisam ser analisados, como a necessidade por pessoal com habilidades específicas, o uso de ferramentas avançadas e com alto poder computacional e os custos extras com licenciamento e armazenamento.
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