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, depois mudar de marcha e elaborar um plano de negócios acionável com base em dados brutos e análises. Dadas as entradas e o treinamento certos, a IA generativa pode até ajudar a criar um conceito de produto, um jingle de publicidade atraente, um logotipo e um plano de marketing completo com consultoria de preços. Portanto, não é exagero ter IA generativa para auxiliar equipes de desenvolvimento de software em todo o ciclo de vida de desenvolvimento ou até mesmo escrever código em Java, C++, JavaScript, SQL ou qualquer linguagem que sua organização prefira.

Para o sistema de IA generativa, a codificação não é diferente de escrever um poema com um esquema de rima específico e medidor em inglês, espanhol ou latim. E usar a IA generativa para ajudar no processo de desenvolvimento de software representa uma tremenda oportunidade: os analistas do PwC dizem que, ao trabalhar com ferramentas de geração de código da IA generativa, uma equipe de desenvolvimento pode ver benefícios de desempenho de 20% a 50% no momento. Vamos ver como funciona.

O que é IA generativa?

A inteligência artificial generativa, ou GenAI, é uma tecnologia em rápida evolução que pode ajudar a criar novos conteúdos extrapolando dados de treinamento. Os modelos de IA generativa funcionam criando e usando uma rede neural artificial codificada em software. Muitas redes neurais compreendem bilhões ou mesmo trilhões de parâmetros específicos, ou valores, que são "treinados" através do processamento de grandes quantidades de materiais. Felizmente, modelos mais eficientes podem se tornar excelentes programadores quando são treinados com um conjunto razoavelmente grande e diversificado de exemplos de código funcional, seguro e eficiente.

Quando está aprendendo a escrever código durante o processo de treinamento, o que resulta em um grande modelo de idioma, ou LLM, o sistema de IA generativa tenta prever qual deve ser o próximo comando. Em seguida, ele testa essa previsão; se for bom, os parâmetros neurais são ajustados de uma maneira. Se a previsão for ruim, os parâmetros serão ajustados de outra forma. Com iterações suficientes, o sistema de IA generativa ajuda a gerar resultados com base em seus dados de treinamento. Em seguida, quando a precisão for suficiente para o propósito, o sistema de IA generativa será encarregado de gerar um novo código com base em parâmetros de entrada ou prompts. Se ele faz um bom trabalho, você está pronto para seguir adiante. Se não, bem, é hora de os 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 na aprendizagem de linguagens de codificação com gramática e regras rigorosas.
• O treinamento da IA generativa é caro e requer muitos recursos, mas uma vez implementado, o sistema pode usar muito menos recursos.
• As ferramentas de desenvolvimento baseadas na IA generativa podem atuar como assistentes para desenvolvedores de software individuais ou como membros completos da equipe.

IA generativa no desenvolvimento de software explicada

Neste texto, não espere descrever um programa complexo e ter uma saída de sistema de IA generativa de 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 aumentar o trabalho das equipes de desenvolvimento empresarial, ajudando-as a melhorar a qualidade do código e a produtividade individual. Você pode pensar em IA generativa como membro da equipe que atende a uma ou mais funções.

• As equipes podem usar a IA generativa de uso geral para ajudar a descrever um problema e criar um plano de projeto a ser seguido pelos desenvolvedores.
• Um ser humano pode direcionar a IA generativa para gerar casos de teste, que podem ser usados para avaliar a qualidade do código escrito por humanos.
• Um sistema de IA generativa pode ajudar a gerar código padronizado ou trechos de código que os desenvolvedores humanos podem personalizar, concluir ou incorporar em outros módulos de código.
• Um uso popular da IA generativa está ajudando na garantia de qualidade, revisando o código para bugs ou falhas de segurança antes de fazer check-in 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 ajudar a projetar a arquitetura de um sistema complexo, como um que usa microsserviços.
• A IA generativa pode ajudar a rever o código existente para sugerir melhorias de desempenho ou outras ideias de refatoração. Ela também pode olhar para o código legado "spaghetti" e ajudar a descrever como ele funciona.
• Quando o código implementado não está funcionando corretamente, o prompt correto pode ajudar a IA generativa a encontrar a causa raiz da falha e oferecer correções.
• A IA generativa pode ajudar os desenvolvedores individuais a melhorar suas habilidades, discernindo quando cometem erros e, em seguida, ensinando-lhes melhores técnicas.

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

A IA generativa é importante para o desenvolvimento de software porque pode ajudar a tornar as equipes de desenvolvimento mais produtivas em todas as etapas do ciclo de vida do desenvolvimento de software. Isso é crítico porque as empresas modernas funcionam com software – não há dúvida sobre isso. Muitos desses softwares, incluindo processadores de texto, planilhas e sistemas de contabilidade e RH, estão prontos. Mas uma vantagem competitiva vem da criação de software personalizado para operações de back-end, sites, bancos de dados, aplicativos móveis e muito mais.

O desafio lá: código de alta qualidade leva tempo e experiência para criar, seja com pessoal de desenvolvimento ou contratados. Quando novas aplicações são necessárias para aproveitar uma oportunidade ou enfrentar um desafio, muitas vezes há um backlog de projetos na fila. Contratar mais desenvolvedores é um processo lento, assim como integrá-los. E tempo é dinheiro. Com a IA generativa, novas ideias podem ser colocadas em produção mais cedo, o que ajuda a fazer ou economizar dinheiro, melhorar a satisfação dos funcionários e clientes e, de outra forma, ajudar a organização a cumprir sua missão.

Benefícios potenciais da IA generativa no desenvolvimento de software

A IA generativa pode ser uma adição valiosa às equipes de desenvolvimento de software corporativo e, como é comum com ferramentas que ajudam os desenvolvedores, sua organização pode definir, medir e avaliar essas melhorias. Todas as plataformas de desenvolvimento que usam tecnologias modernas, como GitHub ou sistemas de gerenciamento de código-fonte, coletam rotineiramente métricas sobre o desempenho do desenvolvedor e da equipe, como linhas de código por dia e qualidade do código.

As equipes de desenvolvimento que incorporam a IA generativa para todo o ciclo de vida, desde o planejamento do projeto até o design arquitetônico e a análise de código e perguntas e respostas, muitas vezes acham que funcionam significativamente mais rápido. Estas são algumas das maneiras pelas quais a IA generativa pode ajudar:

• Aumento da produtividade. Os casos de código e teste geralmente podem ser gerados pela IA e, em seguida, revisados por humanos mais rápido do que os humanos poderiam fazer o processo sozinho.
• Menos erros. Os sistemas de IA generativa podem ajudar a gerar códigos que podem ter menos falhas, como usar o nome de variável errado ou esquecer de inicializar um ponteiro. Isso é especialmente verdadeiro com tarefas repetitivas e rotineiras em que desenvolvedores experientes podem ficar entediados.
• Qualidade de código melhor. A IA generativa pode ajudar com revisões de código, identificando erros lógicos, falhas de segurança ou pontos em que o código pode não refletir requisitos de casos de uso de negócios.
• Prototipagem rápida. A IA generativa pode ajudar a criar um código de modelo que talvez não seja utilizável para produção, mas pode servir como prova de conceito para mostrar às partes interessadas.
• Aumento da acessibilidade ao desenvolvimento para não desenvolvedores. A IA generativa oferece o potencial de permitir que não-desenvolvedores criem programas simples, digitando seus requisitos, em linguagem simples, em uma janela de chat.

Como a IA generativa pode ajudar no desenvolvimento de software?

A IA generativa pode ajudar no desenvolvimento de software corporativo, ajudando a melhorar a produtividade de desenvolvedores e equipes individuais, ajudando-os a criar software de melhor qualidade mais rapidamente. Áreas em que é particularmente útil incluem a definição de arquiteturas de software, a criação de planos de produtos e a geração de código.

A IA generativa também é forte em ajudar com tarefas repetitivas e gerar o chamado código de texto padronizado que é genérico para muitos programas, que um desenvolvedor humano pode personalizar e concluir ou usar em outro lugar. A IA generativa também pode ajudar a analisar o código-fonte do software em busca de falhas e possíveis problemas, como vulnerabilidades de segurança e onde a funcionalidade do código pode se desviar dos requisitos do usuário ou dos padrões corporativos.

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

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

1. Detecção e depuração de bugs. Os sistemas da IA generativa podem ajudar com eficiência a identificar e corrigir ou sugerir correções para erros no código. Claro, há toda uma indústria construída em torno de remediação de defeitos; open source e ferramentas comerciais podem escanear código-fonte para segurança ou defeitos funcionais, incluindo erros sutis que só podem ocorrer se o sistema é fortemente carregado, ou se há vazamentos de memória, problemas com execução multithreaded, tentativas de acessar a memória protegida, e muito mais.

A IA generativa pode agregar valor à correção de bugs de várias maneiras. Primeiro, ela poderia usar prompts para ajudar a analisar se o código fará o que o desenvolvedor ou a parte interessada pretendia, porque mesmo que o código seja compilado e executado corretamente, ele pode não fazer a ação certa ou retornar o resultado desejado. Em segundo lugar, a IA generativa pode ajudar a resumir relatórios de defeitos de ferramentas tradicionais para ajudar as equipes de teste e os desenvolvedores a entender erros sutis, encontrar padrões de código errôneo e sugerir correções.

2. Geração de código. A IA generativa pode automatizar a gravação de código com base em prompts ou especificações. Como mencionado, é improvável que a IA generativa gere uma aplicação de negócios complexa em breve. No entanto, ela pode ajudar a criar um código padronizado que os desenvolvedores podem concluir, 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 do banco de dados. Mas existe uma arte de criar 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 de IA generativa podem usar prompts para ajudar o programador a expressar os requisitos de acesso ao banco de dados e, em seguida, fornecer uma chamada ou procedimento SQL sugerido que possa 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 adesão às melhores práticas. As revisões de código são uma parte essencial do processo de desenvolvimento de software, onde uma equipe analisa o código complexo em uma configuração de grupo – projetada em uma tela ou em um monitor grande – com o objetivo de validar sua funcionalidade adequada e sugerir áreas para melhoria. Os desenvolvedores podem achar as revisões de código estressantes, especialmente quando estão na presença de engenheiros de software mais seniores que não encontram nada além de falha. As revisões de código também são muito demoradas e muitas pessoas simplesmente querem terminá-las rapidamente, o que pode resultar em falta de diligência.

A IA generativa pode ajudar guiando os desenvolvedores por uma revisão de código preliminar para detectar erros óbvios. Isso ajuda os desenvolvedores juniores a aprender e pode fazer com que as sessões de revisão presenciais sejam mais rápidas. A IA generativa também pode atuar como membro participante da equipe de revisão de código do grupo, destacando áreas que exigem atenção extra, até mesmo oferecendo sua própria orientação sobre a melhor maneira de fazer melhorias.

4. Documentação. A IA pode gerar ou melhorar automaticamente a documentação de bases de código. Mesmo com a melhor das intenções, os desenvolvedores são propensos a perguntar: "O que no mundo eu estava pensando?" ao revisar o software que eles escreveram apenas alguns meses antes. É por isso que a documentação é tão importante em muitos níveis, inclusive para a arquitetura completa do projeto e os propósitos de módulos ou microsserviços específicos. Dentro de módulos e serviços, a documentação pode explicar as decisões tomadas para bibliotecas, APIs e algoritmos, especialmente quando o desenvolvedor tem uma escolha. Havia uma razão – agora, o que era? A IA generativa pode ajudar pedindo ao desenvolvedor, enquanto a codificação está em andamento, para explicar essas decisões e, em seguida, expandir essas explicações em documentação fácil de entender.

Além disso, quando a IA generativa é usada para ajudar a gerar o próprio código (consulte o Nº 2 acima), ela pode escrever uma documentação completa que explique 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 do desenvolvedor. Os desenvolvedores de software – mesmo, ou talvez especialmente, os programadores de rock star – estão aprendendo continuamente. Há sempre novas tecnologias, como IA e microsserviços, sendo implementadas, bem como novas ferramentas, novos recursos de linguagem, novos padrões de design, novas vulnerabilidades de segurança, novos padrões corporativos e melhores práticas e até novos requisitos de conformidade.

Embora existam inúmeros cursos e aulas, bem como treinamento interno e orientação, a ajuda contínua é valiosa. A IA generativa oferece o potencial para ajudar a detectar quando um desenvolvedor está com dificuldades, como quando há tentativas de usar um recurso obsoleto ou API desatualizada, e fornecer treinamento instantâneo e personalizado. Ela também pode, através de prompts, ajudar a fornecer orientação instantânea quando o desenvolvedor não sabe ou se lembra de como executar uma tarefa nova ou raramente usada. É como uma tela de ajuda, mas personalizada para essa situação exata.

6. Refatoração. Otimizar e reestruturar o código existente para um melhor desempenho é algo que a IA generativa pode ajudar. Refatoração é uma parte essencial do ciclo de vida de desenvolvimento de software: é onde você pega uma seção de 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 de microprocessador ou usar uma nova instrução de idioma. Os desenvolvedores usam métricas de tempo de execução para identificar áreas de código lentas, consumir muitos recursos ou causar atrasos de ponta a ponta e direcioná-las para refatoração.

Refatoração pode ser um lugar ideal para a geração de código de IA generativa, em que os desenvolvedores alimentam o código problemático no sistema e, essencialmente, perguntam: "Você pode fazer uma versão que seja executada mais rápido?" Estamos simplificando demais, mas ao ver o que o código faz e como ele funciona, os recursos preditivos da IA generativa muitas vezes podem permitir que ele encontre uma abordagem melhor. Além disso, como o código antigo e o código refatorado podem ser comparados e comparados, 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 de borda. Diferentes metodologias têm suas próprias visões exclusivas do processo de teste de software. O desenvolvimento orientado por teste (TDD), por exemplo, insiste em que, antes de escrever uma única linha de código, você crie casos de teste para garantir que tudo o que escrever funcionará corretamente. Em outras metodologias, a equipe de desenvolvimento pode fazer testes no final de um sprint; em outros, uma equipe de teste dedicada faz 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 ajudando no gerenciamento de testes e 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 teste, um processo que muitos desenvolvedores acham tedioso. Essas ferramentas aprimoradas pela IA generativa também podem ajudar a testar casos de borda, ou seja, situações que provavelmente não ocorrerão, mas ainda deverão 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 eles são bons testes e se eles cobrem todas as situações prováveis, incluindo condições de erro e tentativas de hackear o código no runtime.

O futuro da IA generativa no desenvolvimento de software

"É difícil fazer previsões, especialmente sobre o futuro", disse o grande Yogi Berra. A IA generativa é um novo campo: os primeiros exemplos da tecnologia surgiram apenas no início do 2020s com produtos como ChatGPT, que se concentravam na geração de texto e DALL-E para criar imagens. Muitos consumidores e executivos corporativos começaram a se adaptar à IA generativa por volta de 2022, há apenas três anos.

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

Mas vamos fazer um balanço: o que podemos esperar nos próximos anos?

Para começar, para a IA generativa fazer tudo o que pode fazer hoje, mas melhor, em termos de suporte a 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 orientá-los no processo de definição de requisitos e, em seguida, transformá-los em planos de projeto, documentação, casos de teste e código.

Se realmente olharmos para a bola de cristal, talvez algum software não precise ser escrito. Os usuários corporativos podem simplesmente dizer ao sistema de IA generativa o que desejam realizar, e o software criará aplicações ad-hoc que executam essa tarefa exata. Seja qual for o futuro da IA generativa no desenvolvimento de software, ele provavelmente terá um tremendo valor para as empresas que o adotam.

Aproveite o poder IA generativa em 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 desenvolvimento de aplicações low-code usando um novo recurso, o APEX AI Assistant, que pode ajudar os desenvolvedores com tarefas complexas. De forma mais ampla, você pode se inscrever em uma conta da Oracle Cloud Infrastructure (OCI) e obter créditos de nuvem gratuitos para experimentar os serviços de IA da Oracle, incluindo IA generativa. Comece já gratuitamente.

Para uma tecnologia tão nova, as aplicações da IA generativa para o desenvolvimento de software são infinitas. As chances são de que seus desenvolvedores considerem a IA generativa um assistente valioso e, talvez, um membro essencial da equipe.

Perguntas frequentes sobre IA generativa no desenvolvimento de software

Como posso usar a IA generativa na codificação?

A IA generativa pode ser usada durante muitas partes do processo de desenvolvimento de software. Para codificação, a IA generativa deve ser treinada na linguagem de programação específica usada para seu projeto. Dê ao sistema comandos muito específicos, chamados prompts, para o que você deseja fazer, e ele deve ser capaz de gerar código-fonte acabado que está pronto para ser compilado e executado ou adicionado ao seu sistema de gerenciamento de código-fonte ou repositório online, como o Github.

Posso criar software usando IA?

Você pode criar software usando IA generativa de várias maneiras. Pode ajudar a gerar código, embora nessa fase do desenvolvimento da tecnologia, que o código executa apenas funções relativamente simples. O valor real da IA generativa, pelo menos agora, é ajudar sua equipe de desenvolvimento com tarefas como planejamento de projetos, design de arquitetura, geração de casos de teste, execução de revisões de código e redação de documentação.

Como a IA será um desafio no desenvolvimento de software?

A IA generativa ainda é nova, especialmente para uso em uma equipe de desenvolvimento. Indiscutivelmente, o maior desafio será a aceitação da tecnologia por desenvolvedores céticos que se sentem confortáveis com o status quo e resistentes a mudanças em suas metodologias, cadeias de ferramentas e processos. Também pode haver alguns que veem a IA generativa como uma ameaça potencial para suas carreiras.

Além disso, cada organização precisará criar confiança no software gerado por IA. O código é sólido, seguro e tem bom desempenho? Os casos de teste são precisos e oferecem cobertura completa de código? A documentação atende aos requisitos? Os estágios iniciais do desenvolvimento de software assistido por IA generativa serão em grande parte experimentação. Os resultados, se a tecnologia for aplicada corretamente, devem ser bastante aprimorados na produtividade do desenvolvedor, trazendo melhores softwares para a produção mais rapidamente e com menor custo, para ajudar a organização a cumprir sua missão.

Finalmente, a lei ainda está evoluindo quanto à propriedade e proteção do código gerado pela IA. Você pode registrar um copyright em software onde a IA foi usada para gerar parte do código? Se estiver usando um sistema de IA generativa comercial, os Termos de Serviço exigem que você licencie de volta qualquer saída para o proprietário do modelo? Você deve investigar esses problemas antes de embarcar no uso da IA generativa no desenvolvimento de software.