Como a IA afetará os fluxos de trabalho do desenvolvedor

Como os fluxos de trabalho do desenvolvedor podem ser aprimorados com inteligência artificial?

A IA generativa está evoluindo rapidamente e todos estão avaliando os fluxos de trabalho internos e como essa tecnologia pode melhorar suas tarefas diárias. Temos que pensar como a IA afeta os processos de codificação, segurança e plataformas de low code. 

As tecnologias emergentes criam uma onda de adoção em massa, mas para os desenvolvedores, eles estão na vanguarda da adoção dessas novas ferramentas. 

Com a recente atenção intensificada às possibilidades aparentemente ilimitadas de IA generativa como o ChatGPT, tem havido um medo comum à espreita sob todo o hype. 

Dada a incerteza causada pela volatilidade econômica, mudanças no mercado de trabalho e demissões em tecnologia, muitas pessoas temem que a IA possa tirar seus empregos. 

Estamos aqui para acalmar esses medos, mas também para apontar as maneiras muito reais que a IA já tem e afetará no futuro os trabalhos e fluxos de trabalho dos desenvolvedores de software. Abaixo estão alguns 

IA generativa no ciclo de vida do desenvolvimento de software

A IA generativa pode ajudar a acelerar o ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC). Os trabalhadores gastam em média 40% de seu tempo realizando tarefas manuais e repetitivas; isso é cerca de dois dias inteiros de trabalho por semana. 

Para desenvolvedores, a IA pode ajudar a automatizar tarefas como geração de código, revisão de código, teste e depuração. Isso reduzirá tempo e custos, o que permitirá que os desenvolvedores se concentrem em tarefas mais complexas, exclusivas e criativas, como projetar interfaces de usuário e desenvolver algoritmos. 

Embora a IA leve tempo e esforço para treinar e precise de supervisão contínua, o aumento da produtividade nos fluxos de trabalho dos desenvolvedores valerá a pena.

O uso da IA ​​ajudará a quebrar os silos departamentais dentro de uma organização. À medida que mais empresas mudam para o DevSecOps, uma mentalidade cultural e a adesão da liderança serão essenciais para integrar essas equipes. 

Em última análise, isso permite mais tempo para as tarefas mais granulares necessárias para serem executadas pelos desenvolvedores. Também dá aos líderes mais tempo para se concentrar em habilidades mais suaves, como desenvolvimento de projetos e equipes. 

A IA será uma ferramenta crucial, mas a intervenção humana sempre será necessária. 

No entanto, a quantidade de intervenção humana necessária deve diminuir com o tempo, embora a IA ainda precise de monitoramento, pois a IA ajuda a remover e corrigir erros em tempo real, tornando a intervenção necessária menos cansativa para o desenvolvedor.

IA e medidas de segurança

Medidas de segurança devem ser incorporadas ao desenvolvimento para criar um software viável. Devido às demissões, há menos pessoas capazes de garantir que os sistemas estejam à altura. 

Menos pessoas nas equipes de segurança significam menos verificações de sistema, o que deixa as empresas mais vulneráveis ​​a possíveis violações de segurança cibernética. 

É aqui que a IA pode realmente facilitar e melhorar os fluxos de trabalho para equipes de segurança já sobrecarregadas e ajudá-las a manter a cabeça acima da água. 

O processo de desenvolvimento já evoluiu com a introdução da IA ​​nas ferramentas de desenvolvimento, como o IntelliCode. O IntelliCode usa IA para preenchimento automático preditivo de código, o que é especialmente útil para reduzir o tempo de codificação. 

À medida que a IA se torna mais madura e integrada a várias ferramentas de desenvolvedor, essa evolução continuará e acelerará ainda mais os processos de desenvolvimento e a eficiência geral. 

Haverá mais do que apenas uma facilitação das tarefas administrativas manuais. Além das verificações de código, a IA também pode ajudar na comunicação da equipe. 

As comunicações das equipes internas podem ser otimizadas e simplificadas com IA. Por exemplo, a IA pode redigir e editar e-mails para reduzir a correspondência entre projetos. Outra maneira de economizar tempo sintetizando e resumindo ponto chave de artigos, e-mails ou notas. 

A IA pode ser usada para reforçar as medidas de segurança, fazendo análises automatizadas de código em busca de vulnerabilidades de software e possíveis ameaças não intencionais. 

Além disso, também pode ser utilizado para tarefas administrativas importantes, como verificação de código. Testes de segurança automatizados podem ser feitos além de sistemas de monitoramento para detectar anomalias que possam surgir durante o processo. 

Dentro do SDLC, as equipes podem utilizar IA para tarefas mais rotineiras nas quais normalmente não se concentram totalmente. 

Quando os desenvolvedores optam por priorizar outras tarefas importantes, especialmente aquelas que não podem ser automatizadas, isso pode deixar as organizações vulneráveis ​​a ameaças de segurança. A IA é uma ferramenta útil nesse caso, pois permitirá que as equipes equilibrem suas prioridades e garantam a segurança do código. 

A IA também pode ser usada para identificar possíveis vulnerabilidades de segurança, problemas de desempenho e bugs no código – que podem ser integrados a vários repositórios de código. 

O código pode ser continuamente aprimorado com essas verificações de IA, permitindo que alguns erros que ocorrem com frequência (sintaxe, lógica e erros de teste) sejam detectados antes que se tornem um problema. 

Influência da IA ​​em plataformas Low-code/No-code

A IA pode ajudar a influenciar os SDKs de low code, acelerando o desenvolvimento e o lançamento de novos recursos e produtos, aumentando a estabilidade e a escalabilidade das ferramentas e auxiliando na criação automatizada de documentação e tutoriais. 

Os SDKs e as atualizações do SDK estarão disponíveis mais rapidamente, pois o SDLC é continuamente reduzido e simplificado com IA e ferramentas de low code e no code. 

Já estamos em um ponto em que os desenvolvedores cidadãos podem perguntar e ditar que tipo de programa desejam construir, e o sistema não apenas o construirá para eles, mas também explicará como o construiu. 

Ainda estamos nos estágios iniciais de desenvolvimento, mas é inovador que essa tecnologia tenha o potencial de criar novos recursos e capacidades em questão de segundos. 

A ascensão de desenvolvedores cidadãos também pode aliviar equipes de desenvolvimento pressionadas e auxiliá-las no desenvolvimento de um projeto. A IA também pode ajudar o uso de desenvolvedores cidadãos para verificar seu trabalho antes de integrá-lo totalmente a um programa. 

Obviamente, a supervisão humana e o papel dos desenvolvedores serão necessários para o gerenciamento e a criatividade geral, mas é emocionante ver onde isso pode se desenvolver. 

Por fim, os desenvolvedores não perderão seus empregos para a IA generativa tão cedo. 

Haverá um ajuste nas expectativas e uma mudança de responsabilidades à medida que as empresas e a indústria de tecnologia como um todo descobrirem a melhor forma de utilizar a tecnologia de IA. 

A ética do uso de ferramentas de IA é um tópico de discussão necessário à medida que a IA se torna mais avançada, mas a IA não é algo para se temer. 

Estamos nos primeiros dias de seu desenvolvimento, mas as possibilidades de avanço são ilimitadas.

Conclusão

Em resumo, a inteligência artificial generativa tem o potencial de aprimorar significativamente os fluxos de trabalho dos desenvolvedores de software.

Ao automatizar tarefas repetitivas, acelerar o ciclo de vida do desenvolvimento de software, fortalecer medidas de segurança e impulsionar as plataformas de low code/no code, a IA permite que os desenvolvedores se concentrem em tarefas mais complexas, criativas e estratégicas.

Embora a intervenção humana continue sendo essencial, a IA oferece uma oportunidade para melhorar a eficiência, a produtividade e a segurança no desenvolvimento de software.

À medida que a tecnologia amadurece, as possibilidades de avanço são ilimitadas, abrindo caminho para um futuro mais ágil e inovador.