A inteligência artificial é o combustível para o que conhecemos como a quinta revolução industrial. Suas capacidades de impactar e interromper inúmeras indústrias são praticamente incomparáveis. Não é menos verdadeiro em relação ao desenvolvimento e teste de software.
Embora o código de escrita automática ainda não seja uma tecnologia amplamente comercializada, a automação é mais prevalente na escrita e teste de software. Essa abordagem se torna ainda mais forte com a crescente adoção da IA.
Podemos treinar processos de IA para monitorar software, executar tarefas de forma autônoma e fazer ajustes automatizados com base nos padrões aprendidos. Esses aplicativos influenciam várias áreas no desenvolvimento e teste de software, desde o design até a implantação.
O papel da IA no desenvolvimento de software
A inteligência artificial e o aprendizado de máquina no desenvolvimento de software assumem várias formas. Os usos populares envolvem aumentar os processos automáticos com a capacidade de tomar decisões com base em entradas ou saídas específicas. Por exemplo, podemos vincular scripts de implantação a serviços de monitoramento de erros. Se ocorrer um erro em uma ramificação de produção, ela poderá reverter ou encaminhar a confirmação para garantir a estabilidade dos servidores de produção. A intervenção manual não será necessária. Ele sozinho representa o impacto dramático nos SLAs, pois não é mais necessário manter a equipe de plantão para responder a pequenos problemas de servidor e tempos de inatividade.
Muitas áreas de desenvolvimento e teste de software já se beneficiaram da introdução e uso da IA. Este artigo apresentará apenas alguns exemplos de como a IA está mudando essa área em vários aspectos.
Design de software
A maioria das soluções de software começa com a fase de descoberta. Existem inúmeras reuniões com clientes ou clientes para discutir requisitos. Além disso, os desenvolvedores interpretarão essas demandas ao projetar um novo sistema ou conjunto de recursos. As demandas dos clientes podem ser entregues e interpretadas de várias maneiras. Se não organizarmos bem os processos, o trabalho pode rapidamente se tornar uma bagunça. e
Graças à evolução do Processamento de Linguagem Natural, a IA pode interpretar a documentação com requisitos em relação aos padrões, como o INCOSE Guide for Writing Requirements. Ao detectar elementos ausentes, ambíguos ou inconsistentes em um documento, ele os sinalizará imediatamente.
Essa abordagem pode potencialmente economizar muito tempo e dinheiro. Requisitos incompreendidos ou conflitantes são a fonte mais comum de problemas de design de software. Tais problemas podem afetar todos os processos de desenvolvimento. Por isso, é fundamental eliminá-los o quanto antes.
Geração automática de código
Os desenvolvedores passam muito tempo escrevendo códigos clichê. Mesmo com ferramentas que economizam tempo, como frameworks, scripts de construção e pré-processadores, eles ainda precisam escrever toneladas de código repetitivo. O recurso Smart Compose do Gmail sugere os testes com base no conteúdo do e-mail. A mesma abordagem se aplica a IDEs e outras ferramentas de desenvolvedor. As sugestões de código baseadas em IA ajudam os desenvolvedores a escrever novos componentes para software existente de forma rápida e fácil, com base nas estruturas das soluções anteriores.
Ele faz mais do que economizar tempo escrevendo o código. Dessa forma, garante a consistência do código em um projeto. Alguns projetos incluem um linter ou formatador para melhorar a consistência no processo de construção. No entanto, as ferramentas de sugestão de código baseadas em IA podem dar um passo adiante. Eles impõem padrões de design específicos acima e além da formatação de código. Então, o processo de desenvolvimento se torna mais rápido e o código mais consistente.
Teste de software automatizado
O teste de software é um processo demorado para a equipe de controle de qualidade. Ele também pode carregar os próprios desenvolvedores (algo que às vezes pode se tornar uma batalha). Escrever, executar e manter testes consome muito tempo. Claro, existem estruturas de teste. Eles ajudam fornecendo uma estrutura sólida para testes e eliminando a necessidade de escrever muitos códigos clichê. No entanto, os testes aprimorados por IA podem criar testes autogerados, incluindo a geração de dados de teste.
A IA pode sinalizar novos bugs em potencial assim que eles forem confirmados. Primeiro, ele pode aprender a base de código do projeto e todos os seus dados de bugs e regressão. Em seguida, ele desenvolve insights sobre onde os bugs provavelmente ocorrerão. Em seguida, se ele descobrir o código que provavelmente causará erros, ele sinalizará o commit. Essa abordagem pode reduzir os processos de teste demorados, como o teste de regressão. Ele pode identificar bolsas antes que elas ocorram.
Controle de implantação
Outra área aprimorada pela IA é a implantação de software. É um estágio único no processo de desenvolvimento que às vezes pode conter erros que você pode perder durante os testes. O software de monitoramento aprimorado por IA pode detectar implantações interrompidas e reverter ou encaminhar o código colocado na ramificação de produção automaticamente para evitar que código incorreto entre no ambiente ativo.
Reduz o tempo de restauração se as coisas derem errado. Além disso, ajuda a reduzir os custos com pessoal para manter as pessoas de plantão.
Os processos alimentados por IA também podem ser aplicados à análise das configurações de tempo de execução do software e à otimização das configurações do ambiente. Assim, você pode reduzir os custos e obter aplicativos mais eficientes. O software será otimizado automaticamente para usar o mínimo de recursos necessário e alocar muito melhor os recursos do servidor.
A IA já está mudando a forma como os desenvolvedores de software trabalham
O desenvolvimento nas áreas de IA e ML avança rapidamente. O aprendizado de máquina se aplica a cada vez mais processos. Testes de software, processos de implantação e ferramentas de monitoramento lidam com o software implantado continuamente. Eles coletam e analisam o uso de dados em tempo real e respondem a erros.
A implementação da IA no desenvolvimento e teste de software está em sua relativa infância. Mas está crescendo. Todas as novas tecnologias são adotadas rapidamente pelas equipes de desenvolvimento se oferecerem maneiras de maximizar os recursos e facilitar as tarefas de desenvolvimento. Git, o padrão da indústria em controle de versão, ganhou destaque em 2005. Node.js, uma revolução na operação JavaScript, apareceu em 2009. Linguagens populares como Go e Rust são ainda mais novas.
Todas essas ferramentas se tornaram comuns no desenvolvimento de software. A adoção da IA aos processos existentes provavelmente seguirá esse nível de aceitação. Consideramos conveniências, como sugestões de código e monitoramento de implantação. Em seguida, aplica-se à automatização dos processos de desenvolvimento, como a geração de testes. A IA oferece uma trajetória única para uso futuro. Além disso, quanto mais o usamos, mais dados ele coleta e analisa. Em seguida, ele pode aprender mais sobre como usar esses dados.
Aprimoramento e automação
A IA está atualmente em um estágio muito inicial na maioria dos projetos. Normalmente, os desenvolvedores o aplicam para aprimorar os processos existentes. Ele também pode destacar possíveis problemas, que ainda estão frequentemente sujeitos a revisão por um desenvolvedor. Aqui, a IA pode fazer parte do processo de revisão de código junto com a revisão manual pelos desenvolvedores.
No futuro, à medida que a indústria de IA continuar a melhorar e os desenvolvedores se familiarizarem com ela, esses processos permitirão tomar decisões com base na própria análise da IA.
Atualmente, a depuração baseada em IA identifica possíveis bugs ou gargalos em uma base de código. Com o tempo, ele pode aprender com esses bugs e correções para corrigir automaticamente os bugs que encontrar. Já podemos ver isso em recursos de processamento de texto, como autocorreção. A mesma funcionalidade detectaria erros simples comumente cometidos por desenvolvedores (faltar uma declaração de variável, esquecer um ponto e vírgula, etc.) e corrigi-los. Os desenvolvedores não precisarão fazer nada, e isso é apenas o começo.
O futuro da IA no desenvolvimento de software
Agora, a IA é um recurso relativamente novo. Os desenvolvedores costumam usá-lo em conjunto com a revisão manual ou aplicá-lo para simplificar a tomada de decisões. No futuro, esses processos amadurecerão. A IA se tornará mais capacitada para tomar decisões por conta própria.
A IA não reduzirá os papéis de desenvolvedores ou testadores. Isso apenas reduzirá suas tarefas tediosas e permitirá que as pessoas apliquem suas habilidades em áreas mais essenciais e criativas.
