Software 2.0: Desenvolvimento de software na era da IA

Bataresh e colaboradores, a inteligência artificial tem desempenhado um papel significativo no SDLC desde pelo menos 1975. Cada estágio da engenharia de software (requisitos, design, desenvolvimento, teste, lançamento e manutenção) tem algo a ganhar com a inteligência artificial.

Mesmo soluções sem código como o Bubble colherão os benefícios de IAs mais refinadas, já que a base dessas ferramentas é criar algoritmos baseados em um conjunto específico de parâmetros escolhidos pelo usuário. Os resultados podem ser limitados, mas com a IA eventualmente veremos ferramentas mais dinâmicas que se adaptam e constroem código de forma mais flexível.

Aqui estão algumas maneiras pelas quais a inteligência artificial pode ajudar os engenheiros de software.

Automatizando requisitos

Os desenvolvedores de software baseiam os objetivos iniciais de seus projetos em 2 conjuntos de requisitos: as necessidades estabelecidas pela visão do cliente e a natureza dos dados. Por exemplo, um aplicativo que coleta e trabalha com dados não estruturados é totalmente diferente daquele que obtém informações de um banco de dados relacional.

As IAs são um grande trunfo para a coleta de informações, o que, por sua vez, as torna uma adição incrível nesta fase. Tomemos como exemplo o PNL (Processamento de Linguagem Natural). Uma IA poderia usá-lo para ajudar os desenvolvedores de software a analisar suas entrevistas com seus clientes, sinalizando palavras-chave importantes que, por sua vez, podem ajudar a prever recursos e desafios que podem surgir no futuro.

Por outro lado, se o projeto envolver uma grande quantidade de dados não estruturados, pode ser difícil para o desenvolvedor codificar para todas as eventualidades, e revisar os dados pode não ser humanamente possível.

Nesses casos, a IA pode analisar e categorizar os dados e mostrar irregularidades que podem causar muitas dores de cabeça no longo prazo.

Design de software

Todo projeto de desenvolvimento de software requer codificação e, como qualquer desenvolvedor experiente pode atestar, trabalhar com código é gratificante, mas às vezes também extremamente frustrante. Nada é tão enlouquecedor quanto deixar de compilar o código apenas para perceber que você perdeu um ponto e vírgula em algum lugar.

IDEs poderosos como Visual Studio Code e PyCharm já estão implementando sugestões de codificação assistida por IA, oferecendo feedback imediato ao desenvolvedor sobre erros e sugerindo alterações no código.

Além disso, temos complementos como o Codota, que usam aprendizado profundo para verificar projetos de código aberto em toda a web e aprender padrões de codificação. Simplificando, a IA compara nosso código com os padrões vistos em toda a web e completa heuristicamente o código automaticamente, economizando tempo e energia.

O gerenciamento de erros é outra área em que a IA pode fornecer ajuda. Por exemplo, é um fato bem conhecido que o gerenciamento de memória em C++ pode ser um grande problema, mesmo para desenvolvedores experientes. As IAs podem executar simulações com o código e criar previsões sobre o comportamento do programa para evitar problemas como estouro de pilha.

IAs treinadas podem detectar erros em blocos de código de forma mais rápida e eficiente do que até mesmo os melhores desenvolvedores de software. Eles podem verificar a sintaxe predefinida, comparar o projeto com guias de código documentados, verificar os logs do sistema e sinalizar erros antes de serem finalizados.

No futuro, os desenvolvedores estão buscando assistentes inteligentes que não apenas sinalizem o código, mas que também reescrevam ou refatorem o código e iterem até encontrar a solução mais eficiente.

Testando seu software

Teste de unidade é como um cano de esgoto: ninguém gosta, mas todos concordamos que é uma necessidade. Nenhum desenvolvedor de software pode levar em consideração todas as variáveis ​​ao escrever código. Mais cedo ou mais tarde, um bug não será verificado, esperando que aquele cenário extremo apareça.

Mesmo que sejamos extremamente cuidadosos, há um limite para o que podemos nos preparar. Criar testes e executá-los leva tempo, tanto que alguns desenvolvedores fazem codificação defensiva e escrevem seu software levando em consideração o pior cenário, apenas para estarem seguros desde o início.

As IAs podem executar centenas, senão milhares de testes em um piscar de olhos, e podem usar força bruta em seus testes, tentando de tudo até que o programa seja interrompido. Eles podem até sinalizar heuristicamente comportamentos estranhos e construir sua estratégia de teste em torno deles.

Como afirmamos antes, com refinamento suficiente, o software poderia potencialmente se tornar autossustentável, aprendendo com os testes e reescrevendo-se para resolver os bugs e reduzir o tempo de inatividade ao mínimo.

Prevendo comportamentos

Tanto o Amazon Web Services quanto o Azure possuem ferramentas para previsão de orçamento. Com base em variáveis ​​muito simples, você pode obter uma estimativa de quanto poder de processamento seu software precisará e quanto custará.

Ferramentas semelhantes podem ser desenvolvidas para prever orçamentos mais precisos. Por exemplo, se você estiver projetando um aplicativo da web e tiver informações sobre o padrão de tráfego de sua base de usuários, poderá ter uma ideia bastante decente de quanta largura de banda precisará mês a mês.

O agendamento preditivo é outro aspecto que é bem atendido pelas IAs. Imagine um assistente que possa analisar sua infraestrutura e prever quando você precisará escalar ou reinicializar seus servidores para otimizar o desempenho sem afetar sua base de usuários ou uma IA que lida automaticamente com o balanceamento de disco. O céu é o limite.

É uma revolução…

IA é um campo que tem crescido exponencialmente e a cada ano vemos modelos mais refinados. Não demorará muito para começarmos a ver programas inteligentes que trabalham lado a lado com desenvolvedores de software para desenvolver projetos melhores em menos tempo. Isso, ou talvez tenhamos que nos ajoelhar diante dos nossos novos senhores do computador.

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