Coisas que esperamos que simplifiquem a vida às vezes a complicam. Instalar um novo sistema de segurança residencial baseado em aplicativo pode exigir aprender a usar ferramentas diferentes ou lidar com alarmes falsos. Se você adquirir um veículo elétrico, terá custos de combustível mais baixos para seu trajeto, mas pode precisar se ajustar a novos controles e estar atento ao alcance. Às vezes, efeitos colaterais inesperados são consequências da adoção de algo novo.
A IA, ainda incipiente, leva esse conceito de "complicação" para o próximo nível. Até mesmo desenvolvedores experientes em tecnologia podem sentir que alguém está mexendo no queijo deles . A IA promete simplificar o trabalho para desenvolvedores, e simplifica para tarefas repetitivas, mas não é sem compensações ou preocupações existenciais sobre segurança e carreiras.
Uma pergunta que ouço frequentemente é se os assistentes de código de IA aumentarão o fluxo de trabalho atual de um desenvolvedor ou se o desenvolvedor precisará se adaptar a uma nova maneira de trabalhar. A resposta, como eu vejo, é ambas. Há uma curva de aprendizado para humanos e ferramentas de IA usando grandes modelos de linguagem. No entanto, os assistentes de código de IA explorarão modelos especializados mais adaptados aos fluxos de trabalho dos desenvolvedores ao longo do tempo.
Adote uma abordagem holística para a implementação de IA
Os desenvolvedores precisam estar atentos à delegação de estratégia para a IA. Embora aplicar a IA a todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software seja benéfico, você não deve confiar apenas na IA sem um humano fornecendo supervisão cuidadosa. As capacidades de um assistente de IA estão diretamente ligadas à qualidade do código em que ele se baseia.
Implementar IA não é tão simples quanto apertar um interruptor. Para aproveitar suas eficiências de forma segura e estratégica, as organizações devem adotar uma abordagem gradual, começando com áreas de baixo risco para evitar armadilhas e permitir que as equipes de desenvolvedores experimentem como a IA e outras ferramentas se encaixam em seus fluxos de trabalho. Pode haver uma queda temporária na produtividade antes de perceber ganhos de eficiência a longo prazo, e a liderança deve se preparar para isso.
Para começar, as organizações devem adotar uma abordagem holística para a implementação de IA, considerando como as mudanças em uma área podem afetar outras ao longo da linha. Os desafios comuns na adoção de IA incluem resistência à mudança, bem como um declínio potencial na qualidade do código à medida que o volume de código orientado por IA aumenta. Entender como todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software se beneficia da IA é essencial para uma adoção bem-sucedida.
As organizações podem então começar a implementar guardrails e políticas para uso de IA, incluindo diretrizes para funcionários, práticas de higienização de dados, divulgações no produto e recursos de moderação. Além disso, elas devem participar ativamente de programas de detecção e remediação de vulnerabilidades bem testados.
O caminho para melhorar o desenvolvimento de software envolve avaliação e ajuste contínuos de ferramentas de IA para garantir que elas ofereçam os benefícios de eficiência desejados.
Apontando para os resultados certos
Uma pesquisa recente do GitLab mostrou que os desenvolvedores gastam apenas 25% do seu dia escrevendo código; o resto é dedicado a corrigir erros, resolver problemas de segurança e atualizar sistemas legados. Automatizar essas tarefas com IA permite que os desenvolvedores usem sua expertise de forma mais eficaz e se concentrem na resolução de problemas em vez de recriar o código existente. Isso não apenas impulsiona a inovação, mas também aumenta a satisfação no trabalho.
Do ponto de vista empresarial, objetivos como melhorar a produtividade do desenvolvedor e produzir código melhor e mais seguro são KPIs comuns. Reduzir a complexidade para equipes de desenvolvimento inclui eliminar esforços desperdiçados, como duplicação de código. Esses refinamentos aprimoram a experiência do desenvolvedor e podem levar a tempos de ciclo amplamente melhorados.
Essas são melhorias tangíveis, mas outros desafios permanecem. Veja a revisão de código, que demonstrou melhorar o código, mas frequentemente impede o progresso enquanto os desenvolvedores esperam pela revisão. A IA melhora as revisões de código e cria cenários de teste abrangentes, aumentando a confiabilidade do código e reduzindo bugs, o que leva à melhoria da qualidade do software e maior satisfação do cliente.
Além disso, a IA pode prever gargalos de desenvolvimento e automatizar tarefas de rotina, levando a ciclos de lançamento mais previsíveis e entrada mais rápida no mercado. Sua capacidade de adaptar o software de forma rápida e precisa ao feedback do usuário garante que os produtos atendam às necessidades e expectativas do cliente de forma mais eficaz.
Combatendo fogo com fogo: IA e segurança cibernética
Manter o foco no que importa não se aplica apenas à automação da revisão de código e à melhoria dos ciclos de desenvolvimento. Reduzir a complexidade no desenvolvimento de software também produz benefícios significativos de segurança.
Os desenvolvedores reconhecem que a IA é necessária para combater fogo com fogo. O volume e a sofisticação cada vez maiores dos ataques cibernéticos, combinados com a complexidade das pilhas de tecnologia das organizações, contribuem significativamente para as frustrações de segurança.
Embora alguma complexidade seja inevitável ao construir sistemas de software grandes e multifacetados, as organizações devem tomar medidas para evitá-la, como repositórios de código difíceis de manter e dependências redundantes. Essa complexidade desnecessária cria uma superfície de ataque maior e gera mais descobertas de segurança para as equipes classificarem, priorizarem e abordarem.
A IA pode fornecer proteções de segurança para evitar problemas, como injetar respostas prejudiciais em um grande modelo de linguagem, ao mesmo tempo em que auxilia proativamente os desenvolvedores a criar softwares mais seguros e compatíveis.
Por exemplo, a nova geração de ferramentas de desenvolvimento alimentadas por IA avalia o código para garantir que ele não introduza vulnerabilidades e pode ajudar a explicá-las se forem introduzidas. Com a análise preditiva de ameaças, a IA pode escanear o código em busca de ameaças de segurança e aplicar patches automaticamente ou reconfigurar as configurações de segurança em resposta a vulnerabilidades emergentes. O monitoramento de conformidade é outro fardo que as ferramentas de desenvolvimento de IA podem ajudar a aliviar para as equipes de engenharia de software.
A automação acelerará a inovação da IA à medida que as equipes de desenvolvimento implementam ferramentas que progridem de explicações de código para sugestões de código. Enquanto isso, ao transferir tarefas repetitivas de desenvolvimento para a IA, os desenvolvedores podem lidar com problemas complexos e abordar oportunidades, direcionando e supervisionando o que as ferramentas de IA produzem e intervindo quando necessário.
Ao abordar a IA com intenção e fornecer às equipes de desenvolvimento o treinamento e o tempo adequados para experimentar, as organizações podem motivá-las a desempenhar um papel ativo na integração da IA em seus fluxos de trabalho, o que, em última análise, alcançará o resultado ideal: complexidade reduzida.
