Encontrar tempo e espaço para ser produtivo é um desafio constante. A pressão para estar sempre conectado e a alta produtividade exigida atualmente, junto com a invasão da inteligência artificial (IA) que replica pensamentos, torna essencial o tempo offline para reorganizar as ideias e conectar as tecnologias às necessidades dos clientes. Neste cenário, entender o futuro da IA para desenvolvimento de software é crucial.
A IA Impulsionando a Cadeia de Ferramentas
As alegações de fornecedores sobre desenvolvimento de software “orientado por IA” são comuns, mas existem diversas formas de IA já em uso. A AIOps, por exemplo, atua nos bastidores, analisando milhões de logs em busca de anomalias de segurança e ajustando perfis de infraestrutura para otimizar o desempenho automaticamente.
Os copilotos de código, que oferecem recomendações dentro das IDEs, estão se tornando mais sensíveis ao contexto das aplicações com a ajuda da IA. Além disso, a automação de testes e simulação, que já existe há mais de uma década, pode ser aprimorada pela IA para lidar com grandes volumes de cenários, permitindo que as equipes de controle de qualidade se concentrem nos problemas mais complexos.
A extensão de processos de negócios, que evoluiu a partir de espaços de desenvolvimento low-code e RPA, utiliza modelos de IA ajustados para lidar com fluxos de trabalho como detecção de ameaças de segurança, modernização de código e análises específicas para setores como detecção de fraudes e processamento de documentos.
A documentação e a explicação de código são tarefas negligenciadas em muitas empresas, e as LLMs (Large Language Models) podem agregar valor e aumentar a produtividade dos redatores técnicos. No cenário de dados, muitos fornecedores se posicionam como “o lar definitivo para dados de IA”, oferecendo complementos de consulta de IA e gerenciadores de dados, competindo com os serviços de hiperescala da AWS, Azure e GCS. É fundamental que os compradores avaliem os casos de uso que as empresas de desenvolvimento estão empregando.
A ascensão da IA generativa e da IA agentic (uma nova forma de bots de IA com autonomia) pode aumentar a produtividade dos desenvolvedores, mas a governança desses agentes se tornará um novo desafio à medida que se proliferam pela organização. Ferramentas de análise conversacional podem abstrair variações de SQL e outros tipos de consulta com linguagem natural, gerando relatórios e visualizações de alta qualidade.
IA Generativa não Substituirá Bons Desenvolvedores
A linguagem natural é útil para a comunicação humana e como interface com sistemas, mas não é a forma ideal de fornecer instruções a computadores. Ignorar as alegações exageradas sobre LLMs que criam jogos complexos em minutos é crucial. Frequentemente, esses sistemas apenas copiam projetos existentes, substituindo elementos sem considerar a atribuição ou os direitos de propriedade intelectual.
Para desenvolvedores e testadores experientes, o conhecimento do código gerado pela IA continua sendo essencial. Confiar demais na IA pode levar a uma “drenagem de conhecimento” na organização, especialmente quando surgem problemas nas aplicações.
Empresas que tentam incentivar a produtividade do desenvolvimento ou medir o valor pela quantidade de linhas de código escritas podem se deparar com um volume exponencialmente maior de código recursivo. A velocidade com que a IA gera código não agrega valor, assim como desenvolvedores que digitam mais rápido não são necessariamente mais valiosos. É importante ficar de olho nas atualizações do mercado, como a nova IA do Google e seu impacto na busca na internet.
O Cenário da Intellyx
Apesar do hype e do financiamento em torno da IA generativa e agentic, falhas no uso inadequado da IA levarão empresas e empregadores a repensar suas estratégias de incorporação de ferramentas de desenvolvimento de IA. O sucesso na adoção da IA dependerá da governança. Empresas inteligentes estabelecerão uma missão clara para a IA, documentarão políticas e automatizarão a detecção de uso e o gerenciamento de mudanças, tudo sob a autoridade de um conselho de governança de IA interdepartamental.
A adoção bem-sucedida do futuro da IA para desenvolvimento dependerá da governança. Empresas sábias implementarão uma declaração de missão de IA clara, políticas documentadas e ferramentas automatizadas de detecção de uso e gerenciamento de mudanças, sob a supervisão de um conselho de governança de IA interdepartamental (ou similar).
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.
Via SD Times