7 maneiras pelas quais a IA generativa pode ajudar a melhorar o desenvolvimento de software

A IA generativa pode ajudar a escrever sonetos no estilo de Shakespeare, mas também mudar de rumo e elaborar um plano de negócios viável com base em dados brutos e análises. Com as entradas e o treinamento certos, a IA generativa pode até ajudar a criar um conceito de produto, um jingle publicitário cativante, um logotipo e um plano de marketing completo com recomendações de preços. Portanto, não é exagero ter a IA generativa auxiliando equipes de desenvolvimento de software em todo o ciclo de vida do desenvolvimento ou mesmo escrevendo código em Java, C++, JavaScript, SQL ou qualquer outra linguagem que sua organização preferir.

Para o sistema de IA generativa, codificar não é diferente de escrever um poema com um esquema de rima e métrica específicos em inglês, espanhol ou latim. E usar a IA generativa para auxiliar no processo de desenvolvimento de software representa uma grande oportunidade: analistas da PwC afirmam que, ao trabalhar com ferramentas de geração de código de IA generativa, uma equipe de desenvolvimento pode obter benefícios de desempenho de 20% a 50% imediatamente. Vamos ver como funciona.

O que é IA generativa?

A inteligência artificial generativa, ou IA generativa, é uma tecnologia em rápida evolução que pode ajudar a criar conteúdo por meio da extrapolação de dados de treinamento. Os modelos de IA generativa funcionam criando e utilizando uma rede neural artificial codificada em software. Muitas redes neurais compreendem bilhões ou até trilhões de parâmetros específicos, ou valores, que são “treinados” por meio do processamento de grandes quantidades de materiais. Felizmente, modelos mais eficientes podem se tornar excelentes programadores, uma vez treinados com um conjunto razoavelmente grande e diversificado de exemplos de código funcional, seguro e eficiente.

Ao aprender a escrever código durante o processo de treinamento, que resulta em um grande modelo de linguagem, ou LLM, o sistema de IA generativa tenta prever qual deve ser o próximo comando. Em seguida, ele testa essa previsão: se estiver correta, os parâmetros neurais são ajustados de acordo. Se a previsão for ruim, os parâmetros são ajustados de outra maneira. Com iterações suficientes, o sistema de IA generativa se torna bom em gerar resultados com base em seus dados de treinamento. Então, quando a precisão é suficiente para o propósito, o sistema de IA generativa é encarregado de gerar um novo código com base nos parâmetros de entrada, ou prompts. Se ele fizer um bom trabalho, você estará pronto para começar. Se não, é hora dos cientistas de IA descobrirem o que deu errado.

A boa notícia: você não precisa criar seu próprio LLM focado em código. Isso já foi feito para você pelos principais fornecedores de ferramentas.

Principais conclusões

• A IA generativa é muito eficaz no aprendizado de linguagens de programação com gramática e regras rígidas.
• O treinamento é caro e consome muitos recursos, mas, após ser implementada, o sistema pode usar muito menos recursos.
• As ferramentas de desenvolvimento baseadas em IA generativa podem atuar como assistentes para desenvolvedores de software individuais ou como membros da equipe.

IA generativa no desenvolvimento de software explicada

No momento em que este artigo foi escrito, não espere descrever um programa complexo nem ter um sistema de IA generativa que gere uma aplicação completa e pronta para uso com base no prompt. Ainda não chegamos lá. No entanto, as ferramentas de IA generativa estão sendo usadas para aprimorar o trabalho das equipes de desenvolvimento empresarial, ajudando a melhorar a qualidade do código, bem como a produtividade individual. Você pode pensar na IA generativa como um membro da equipe que desempenha uma ou mais funções.

• As equipes podem usar a IA generativa de propósito geral para a descrever um problema e criar um plano de projeto que deverá ser seguido pelos desenvolvedores.
• Um humano pode orientar a IA generativa a gerar casos de teste, que podem ser usados para avaliar a qualidade do código escrito por humanos.
• Um sistema de IA generativa pode gerar código padrão ou trechos de código que os desenvolvedores humanos podem personalizar, completar ou incorporar em outros módulos de código.
• Um uso popular da IA generativa é ajudar na garantia de qualidade, revisando o código em busca de bugs ou falhas de segurança antes que ele seja verificado no sistema de gerenciamento de configuração de software. O sistema pode revisar as bases de código em relação a critérios externos, como padrões de codificação corporativa ou a lista OWASP Top 10 de vulnerabilidades de segurança e destacar problemas.
• O sistema de IA generativa pode projetar a arquitetura de um sistema complexo, como aquele que usa microsserviços.
• A IA generativa pode ajudar a revisar o código existente para sugerir melhorias de desempenho ou outras ideias de refatoração. Ela também pode examinar o código “confuso” legado e ajudar a descrever como ele funciona.
• Quando o código implementado não está funcionando corretamente, o prompt certo pode ajudar a IA generativa a encontrar a causa raiz da falha e oferecer soluções.
• A IA generativa pode ajudar desenvolvedores individuais a melhorar suas habilidades, discernindo quando eles cometem erros e, em seguida, ensinando técnicas melhores.

Por que a IA generativa é importante para o desenvolvimento de software?

A IA generativa é importante para o desenvolvimento de software porque torna as equipes de desenvolvimento mais produtivas em todas as etapas do ciclo de vida do software. Isso é essencial porque as empresas modernas utilizam software, não há dúvida disso. Grande parte desse software, incluindo processadores de texto, planilhas e sistemas de contabilidade e RH, são produtos comerciais. Mas, a vantagem competitiva vem da criação de software personalizado para operações de backend, sites, bancos de dados, aplicativos móveis e muito mais.

O desafio: criar código de alta qualidade exige tempo e conhecimento especializado, seja com uma equipe de desenvolvimento ou freelancers. Quando novas aplicações são necessárias para aproveitar uma oportunidade ou enfrentar um desafio, geralmente há uma fila de projetos pendentes. Contratar mais desenvolvedores é um processo lento, assim como integrá-los à equipe. E tempo é dinheiro. Com a IA generativa, novas ideias podem ser colocadas em produção mais rapidamente, o que ajuda a gerar ou economizar dinheiro, melhorar a satisfação dos funcionários e clientes e, de outras formas, ajudar a organização a cumprir sua missão.

Benefícios potenciais da IA generativa no desenvolvimento de software

A IA generativa pode ser um fator importante para equipes de desenvolvimento de software corporativo e, assim como acontece com ferramentas que auxiliam desenvolvedores, sua organização pode definir, mensurar e avaliar essas melhorias. Todas as plataformas de desenvolvimento que utilizam tecnologias modernas, como GitHub ou sistemas de gerenciamento de código-fonte, coletam rotineiramente métricas sobre o desempenho de desenvolvedores e equipes, como linhas de código por dia e qualidade do código.

As equipes de desenvolvimento que incorporam a IA generativa em todo o ciclo de vida do projeto, desde o planejamento e design arquitetônico até a análise de código e controle de qualidade, frequentemente descobrem que trabalham significativamente mais rápido. Veja algumas das maneiras pelas quais a IA generativa pode ajudar:

• Maior produtividade. O código e os casos de teste podem ser gerados por IA e revisados ​​por humanos mais rapidamente do que se fossem realizados sozinhos.
• Menos erros. Os sistemas de IA generativa podem ajudar a gerar código com menos falhas, como usar um nome de variável incorreto ou esquecer de inicializar um ponteiro. Isso é especialmente verdadeiro em tarefas repetitivas e rotineiras, nas quais desenvolvedores experientes podem ficar entediados.
• Melhor qualidade do código. A IA generativa pode auxiliar nas revisões de código, identificando erros lógicos, falhas de segurança ou pontos em que o código pode não refletir os requisitos do caso de uso da empresa.
• Prototipagem rápida. A IA generativa pode ajudar a criar códigos de protótipo que talvez não sejam utilizáveis ​​em produção, mas que podem servir como prova de conceito para apresentar às partes interessadas.
• Maior acessibilidade ao desenvolvimento para não desenvolvedores.. A IA generativa oferece a possibilidade de permitir que pessoas sem conhecimento de programação criem programas simples, digitando seus requisitos, em linguagem natural, em um chat.

Como a IA generativa pode auxiliar no desenvolvimento de software?

A IA generativa pode auxiliar o desenvolvimento de software empresarial, melhorando a produtividade de desenvolvedores individuais e equipes, permitindo criar software de melhor qualidade mais rapidamente. Ela é particularmente útil na definição de arquiteturas de software, na elaboração de planos de produto e na geração de código.

A IA generativa também se destaca na execução de tarefas repetitivas e na geração do chamado código boilerplate, genérico para diversos programas, que um desenvolvedor humano pode personalizar, completar ou reutilizar em outros projetos. Além disso, a IA Generativa pode auxiliar na revisão do código-fonte do software em busca de falhas e problemas potenciais, como vulnerabilidades de segurança e situações em que a funcionalidade do código possa divergir dos requisitos do usuário ou dos padrões corporativos.

7 maneiras pelas quais a IA generativa pode ajudar a melhorar o desenvolvimento de software

Existem muitas áreas em que as ferramentas de desenvolvimento baseadas em IA generativa podem atuar como assistentes para desenvolvedores de software individuais ou como membros integrais da equipe. Aqui estão alguns dos locais mais comuns em que a tecnologia pode ajudar hoje, desde o design até a implementação de software.

1. Detecção e depuração de bugs. Os sistemas de IA generativa podem ajudar com eficiência a identificar e corrigir ou sugerir correções para erros no código. É claro que existe toda uma indústria construída em torno da correção de defeitos, ferramentas de código aberto e comerciais podem analisar o código-fonte em busca de defeitos de segurança ou funcionais, incluindo erros sutis que podem ocorrer apenas se o sistema estiver sobrecarregado ou se houver vazamentos de memória, problemas com execução multithread, tentativas de acesso à memória protegida e muito mais.

A IA generativa pode agregar valor à correção de bugs de diversas maneiras. Primeiro, poderia usar prompts para analisar se o código fará o que o desenvolvedor ou a parte interessada pretendia, porque mesmo que o código compile e execute corretamente, ele pode não realizar a ação correta ou retornar o resultado desejado. Em segundo lugar, a IA generativa pode ajudar a resumir relatórios de defeitos de ferramentas tradicionais, auxiliando equipes de teste e desenvolvedores a entender erros sutis, encontrar padrões de código com erros e sugerir correções.

2. Geração de código. A IA generativa pode automatizar a escrita de código com base em instruções ou especificações. Conforme mencionado, é improvável que a IA generativa gere uma aplicação empresarial complexa tão cedo. No entanto, pode ajudar a criar código padrão que os desenvolvedores podem completar, bem como trechos de código que podem implementar um algoritmo complexo, fazer uma chamada de procedimento difícil ou acessar recursos externos.

Por exemplo, muitos desenvolvedores sabem como usar SQL para ler, gravar e atualizar informações de banco de dados. No entanto, existe uma técnica para escrever procedimentos armazenados em SQL que podem lidar com tabelas de banco de dados complexas e serem executados de forma eficiente em conjuntos de dados muito grandes, por exemplo. As ferramentas da IA generativa podem usar instruções para ajudar o programador a expressar os requisitos de acesso ao banco de dados e, em seguida, fornecer uma chamada SQL ou procedimento sugerido que pode ser copiado e colado na aplicação.

3. Revisão de código. A IA generativa pode ajudar a revisar a qualidade do código, a segurança e a conformidade com as melhores práticas. As revisões de código são uma parte essencial do processo de desenvolvimento de software, onde uma equipe analisa um código complexo em grupo, projetado em uma tela ou monitor grande, com o objetivo de validar seu funcionamento correto e sugerir áreas para melhoria. Os desenvolvedores podem achar as revisões de código estressantes, especialmente quando estão na presença de engenheiros de software mais experientes que só encontram falhas. Além disso, essas verificações costumam ser muito demoradas, e o desejo de concluí-las rapidamente pode resultar em falta de diligência.

A IA generativa pode ajudar orientando os desenvolvedores em uma revisão preliminar de código para identificar erros óbvios. Isso ajuda os desenvolvedores menos experientes a aprender e pode acelerar as sessões de revisão presenciais. A IA generativa também pode atuar como membro participante da equipe de revisão de código, destacando áreas que exigem atenção especial e até mesmo oferecendo orientações sobre a melhor forma de implementar melhorias.

4. Documentação. A IA também pode criar ou otimizar automaticamente a documentação de bases de código. Mesmo com as melhores intenções, os desenvolvedores tendem a se perguntar, ao revisar o software que escreveram apenas alguns meses antes: "O que eu estava pensando?". Por isso, a documentação é tão importante em diversos níveis, desde a arquitetura de todo o projeto até os módulos ou microsserviços individuais. Dentro de módulos e serviços, a documentação pode explicar as decisões tomadas em relação a bibliotecas, APIs e algoritmos, especialmente quando o desenvolvedor tem opções. Havia um motivo, mas qual era? A IA generativa pode ajudar nesse processo, incentivando o desenvolvedor a explicar suas decisões durante a codificação e, em seguida, transformando essas explicações em uma documentação fácil de entender.

Além disso, quando a IA generativa é usada para ajudar a gerar o próprio código (ver nº 2 acima), ela pode escrever uma documentação completa que explica o que o trecho de código ou microsserviço faz e como usá-lo corretamente.

5. Aprendizado e treinamento. A IA generativa pode ajudar a fornecer exemplos e explicações instantâneas para melhorar as habilidades dos desenvolvedores. Os desenvolvedores de software, mesmo (ou talvez principalmente) os programadores mais talentosos, estão sempre aprendendo. Sempre há novas tecnologias, como IA e microsserviços, surgindo, bem como novas ferramentas, novos recursos de linguagem, novos padrões de design, novas vulnerabilidades de segurança, novos padrões corporativos e melhores práticas, e até mesmo novos requisitos de conformidade.

Embora existam inúmeros cursos e treinamentos, além de programas internos de treinamento e mentoria, o suporte contínuo é valioso. A IA generativa ajuda a detectar quando um desenvolvedor está com dificuldades, como quando há tentativas de usar um recurso obsoleto ou uma API desatualizada, e fornecer treinamento instantâneo e personalizado. Ela também pode, por meio de prompts, ajudar a fornecer orientação instantânea quando o desenvolvedor não sabe ou não se lembra como realizar uma tarefa nova ou raramente usada. É como uma tela de ajuda, mas personalizada para essa situação específica.

6. Refatoração. Otimizar e reestruturar o código existente para obter melhor desempenho é algo em que a IA generativa pode ajudar. A refatoração é uma parte essencial do ciclo de vida do desenvolvimento de software: é quando você pega uma seção do código e, sem alterar sua funcionalidade, faz com que ele funcione melhor. Isso pode significar melhorar sua velocidade e escalabilidade, reduzir seu consumo de memória, atualizar um algoritmo, aproveitar um novo atalho do microprocessador ou usar uma nova instrução de linguagem. Os desenvolvedores usam métricas de tempo de execução para identificar áreas do código que são lentas, consomem muitos recursos ou causam atrasos de ponta a ponta e as direcionam para refatoração.

A refatoração pode ser um lugar ideal para a geração de código de IA generativa, onde os desenvolvedores alimentam o código problemático no sistema e, essencialmente, perguntam: “Você pode criar uma versão que funcione mais rápido?”. Este é um exemplo simples de uso, mas ao observar o código e como ele funciona, você pode usar os recursos preditivos da IA ​​generativa para encontrar abordagens melhores. Além disso, como o código antigo e o código refatorado podem ser comparados e avaliados, é fácil determinar os benefícios do processo de refatoração, bem como verificar se, de fato, a funcionalidade subjacente não mudou.

7. Testes. A IA generativa pode ajudar a criar casos de teste, automatizar processos de teste e simular casos especiais. Diferentes metodologias têm suas próprias visões exclusivas do processo de teste de software. Por exemplo, o desenvolvimento orientado a testes (TDD) defende que, antes de escrever uma única linha de código, você deve criar casos de teste para verificar se o que você escreveu funciona corretamente. Em outras metodologias, a equipe de desenvolvimento pode fazer testes no final de um sprint; em outras, uma equipe de testes dedicada faz os testes. O papel das partes interessadas nos testes é essencial e varia de acordo com a metodologia: às vezes, as partes interessadas estão constantemente envolvidas e, em outros casos, elas revisam apenas os candidatos à liberação.

A IA generativa pode desempenhar várias funções para ajudar nos testes e no gerenciamento de testes. Mencionamos a detecção de bugs, mas a IA generativa também pode ajudar a escrever scripts que podem ser usados como ferramentas de automação de testes, um processo que muitos desenvolvedores consideram tedioso. Essas ferramentas aprimoradas pela IA generativa também podem ajudar a testar casos extremos, ou seja, situações improváveis, mas que ainda assim devem ser tratadas adequadamente por um módulo de código, procedimento armazenado ou microsserviço. Além disso, a IA generativa pode ajudar a revisar casos de teste, incluindo aqueles escritos por humanos, para determinar se são bons testes e se abrangem todas as situações prováveis, incluindo condições de erro e tentativas de hackear o código durante a execução.

O futuro da IA generativa no desenvolvimento de software

“É difícil fazer previsões, especialmente sobre o futuro”, disse o grande jogador de beisebol Yogi Berra. A IA generativa é um campo novo: os primeiros exemplos da tecnologia surgiram apenas no início da década de 2020, com produtos como o ChatGPT, focado na geração de texto, e o DALL-E, para a criação de imagens. Muitos consumidores e executivos de empresas começaram a se interessar pela IA generativa em meados de 2022, há apenas dois anos.

Não importa como você veja a IA generativa, estamos apenas nos estágios iniciais da tecnologia e, sem dúvida, encontraremos novos casos de uso comercial em áreas como o desenvolvimento de software.

Mas vamos fazer uma aposta: o que podemos esperar nos próximos anos?

Para começar, que a IA generativa faça tudo o que faz hoje, mas melhor, em termos de suporte às equipes de desenvolvimento com geração de código, garantia de qualidade, documentação e criação de casos de teste. A IA generativa pode se tornar mais conversacional e mais capaz de interagir com desenvolvedores, e não desenvolvedores, para guiá-los no processo de definição de requisitos e, em seguida, transformar esses requisitos em planos de projeto, documentação, casos de teste e código.

Se olharmos para o futuro, talvez alguns softwares nem precisem ser escritos. Os usuários de negócios poderão simplesmente dizer ao sistema de IA generativa o que desejam realizar, e o software criará aplicações sob medida que executam exatamente essa tarefa. Seja qual for o futuro da IA generativa no desenvolvimento de software, provavelmente terá um valor imenso para as empresas que a adotarem.

Aproveite o poder da IA generativa no desenvolvimento com a Oracle

A IA generativa da Oracle está disponível hoje com recursos incríveis incorporados em aplicações de negócios, como Fusion e NetSuite, e incorporados ao Oracle Database 23ai.

Uma área interessante a ser explorada é como usar a IA generativa e o Oracle APEX para o desenvolvimento de aplicações low-code usando um novo recurso, o APEX AI Assistant, que pode ajudar os desenvolvedores em tarefas complexas. De maneira mais ampla, você pode se inscrever para uma conta da Oracle Cloud Infrastructure (OCI) e obter créditos gratuitos na nuvem para experimentar os serviços de IA da Oracle, incluindo a IA generativa. Comece já gratuitamente.

Para uma tecnologia tão nova, as aplicações da IA generativa ao desenvolvimento de software são infinitas. É provável que seus desenvolvedores considerem a IA generativa uma assistente valiosa e, talvez, um membro essencial da equipe.

Perguntas frequentes sobre a IA generativa no desenvolvimento de software

Como posso usar a IA generativa na codificação?

A IA generativa pode ser usada em diversas etapas do processo de desenvolvimento de software. Para a codificação, ela precisa ser treinada na linguagem de programação específica usada no seu projeto. Forneça ao sistema comandos bem específicos, chamados de prompts, sobre o que você deseja fazer, e ele deverá ser capaz de gerar um código-fonte finalizado, pronto para ser compilado e executado ou adicionado ao seu sistema de gerenciamento de código-fonte ou repositório online, como o GitHub.

Posso criar um software usando IA?

Você pode criar software usando a IA generativa de várias formas. Ela pode ajudar a gerar código, embora, neste estágio de desenvolvimento da tecnologia, esse código execute apenas funções relativamente simples. O valor real da IA generativa, pelo menos por enquanto, é auxiliar sua equipe de desenvolvimento em tarefas como planejamento de projetos, design de arquitetura, geração de casos de teste, revisão de código e redação de documentação.

Como a IA será um desafio no desenvolvimento de software?

A IA generativa ainda é uma tecnologia recente, especialmente para uso em equipes de desenvolvimento. O maior desafio será, sem dúvida, a aceitação da tecnologia por desenvolvedores céticos, que se sentem confortáveis ​​com o status quo e resistem a mudanças em suas metodologias, ferramentas e processos. Alguns podem até enxergar a IA generativa como uma possível ameaça às suas carreiras.

Além disso, cada organização precisará construir confiança no software de IA generativa. O código é sólido, seguro e eficiente? Os casos de teste são precisos e oferecem cobertura completa do código? A documentação atende aos requisitos? Os estágios iniciais do desenvolvimento de software assistido por IA generativa serão, em grande parte, de experimentação. Os resultados, se a tecnologia for aplicada corretamente, devem ser um aumento significativo na produtividade dos desenvolvedores, levando softwares melhores à produção mais rapidamente e a um custo menor, ajudando a organização a cumprir sua missão.

Por fim, a legislação ainda está em evolução no que diz respeito à propriedade e à proteção do código gerado por IA. É possível registrar direitos autorais em um software cujo código foi gerado por IA? Se estiver usando um sistema comercial de IA generativa, os Termos de Serviço exigem que você licencie qualquer resultado gerado ao proprietário do modelo? Você deve investigar essas questões antes de começar a usar a IA generativa no desenvolvimento de software.