Como a Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina estão mudando a Engenharia de Software
O uso crescente da Inteligência Artificial (IA) e do Aprendizado de Máquina (ML) está transformando a maneira como as empresas operam. Com uma grande quantidade de dados disponíveis, as empresas estão usando modelos de IA e ML para automatizar e melhorar seus processos, impulsionando o desenvolvimento de aplicativos avançados, que permitem às empresas obter novos insights baseados em dados e melhorar o desempenho dos negócios.
Essa mudança impacta a organização de engenharia de software, uma vez que os aplicativos que executam os negócios terão cada vez mais modelos de IA e ML incorporados a eles. As equipes de engenharia de software precisam entender como essas tecnologias afetarão a maneira como eles levam os aplicativos ao mercado.
Três maneiras pelas quais a IA e o ML impactarão a engenharia de software
Aqui estão três maneiras pelas quais o ML impactará a engenharia de software e o que os desenvolvedores precisam saber sobre essa evolução iminente:
A codificação do aplicativo será aumentada com o uso do ML
Uma nova geração de assistentes para codificação profissional está demonstrando não somente conclusões mais longas e novas, mas também a habilidade de usar comentários para gerar código. Ferramentas de criação automática de código habilitadas para ML como Copilot, CodeWhisperer e Tabnine se conectam às ferramentas integradas do ambiente de desenvolvimento dos desenvolvedores e geram automaticamente código de aplicativo em resposta a um comentário ou uma linha de código. A Gartner prevê que, até 2027, 50% dos desenvolvedores usarão ferramentas de codificação alimentadas por ML, um aumento significativo em relação aos menos de 5% atualmente.
O design do aplicativo também será impactado pelo ML
O impacto da IA e do ML na engenharia de software não se limita a incorporar modelos em aplicativos; ele se estende às ferramentas que os designers usam para criar experiências do usuário para seus produtos digitais. A transferência automatizada de ativos e especificações de design dos designers UX para os engenheiros de software está demonstrando ser cada vez mais automatizada. A adoção crescente de sistemas de design ajudou a facilitar essa transferência. As perspectivas diferentes dos designers e desenvolvedores historicamente causaram problemas ao criar aplicativos com um UX impressionante. À medida que olhamos para o futuro do design do produto digital no mundo empresarial, líderes de equipe precisam ter habilidades tanto em design quanto em desenvolvimento. Um papel como “estrategista em design” deve surgir com o objetivo de liderar equipes convergentes entre designers e desenvolvedores a fim de fornecer melhores produtos digitais mais rapidamente, melhorando a qualidade das aplicações.
O teste do aplicativo pode ser otimizado pela IA
É possível que o ML influencie o processo de testes de aplicativos em áreas críticas como planejamento e priorização, criação e manutenção, geração de dados, testes visuais e análise defeituosa. Líderes da engenharia de software enfrentam falta de testadores experientes, especialmente aqueles com habilidades necessárias para criar testes programáveis. Ferramentas avançadas facilitam esses testes, aumentando a produtividade dos profissionais envolvidos e reduzindo o tempo de ciclo de testes. Vale ressaltar a quantidade significativa de valores que os dados das empresas podem agregar em previsões, modelos de pontuação e outras ferramentas valiosas para o aumento dos negócios, podendo se configurar como uma vantagem importante na prosperidade da empresa.
O impacto da IA e do ML na engenharia de software é significativo e a colaboração entre a área de ciência de dados e engenharia pode ser altamente benéfica no desenvolvimento de novas práticas melhores que proporcionem melhor desempenho empresarial. Analistas da Gartner fornecerão mais insights sobre as estratégias atuais na Cúpula da Gartner sobre Inovação em Aplicações Empresariais e Soluções Empresariais, que acontecerá em Las Vegas, EUA, em maio de 2023.
| Impacto do ML na Engenharia de Software | Detalhes |
|---|---|
| Codificação do aplicativo com uso do ML será aumentada | Ferramentas de criação automática de código habilitadas para ML se conectam às ferramentas integradas do ambiente de desenvolvimento dos desenvolvedores e geram automaticamente código de aplicativo em resposta a um comentário ou uma linha de código. |
| O design do aplicativo também será impactado pelo ML | A transferência automatizada de ativos e especificações de design dos designers UX para os engenheiros de software está demonstrando ser cada vez mais automatizado. A adoção crescente de sistemas de design ajudou a facilitar essa transferência. |
| O teste do aplicativo pode ser otimizado pela IA | Ferramentas avançadas facilitam testes, aumenta produtividade dos profissionais envolvidos e reduz o tempo de ciclo de testes. A quantidade significativa de valores que os dados das empresas podem agregar em previsões, modelos de pontuação e outras ferramentas valiosas para o aumento dos negócios, podendo se configurar como uma vantagem importante na prosperidade da empresa. |
Com informações do site TechRepublic.