L'IA è da tempo la tecnologia dirompente più promettente e la sua applicazione diventerà presto onnipresente nel settore.
Lo studio globale sull'intelligenza artificiale di PwC lo conferma: si prevede che l'IA contribuirà all'economia globale con fino a 15,7 trilioni di dollari nel 2030.
L'intelligenza artificiale è destinata a diventare la fonte chiave di trasformazione in quasi tutti i settori. Continuerà ad evolversi e a risolvere le carenze in termini di efficienza, accuratezza e produttività.
Anche i team di sviluppo software possono sfruttare gli strumenti basati sull'IA per diventare più produttivi ed efficienti.
L'IA può automatizzare attività ripetitive come la generazione di codice, il testing e il debugging per funzionalità comuni. Ciò consente agli sviluppatori di concentrarsi sugli aspetti creativi della risoluzione dei problemi e della progettazione di soluzioni innovative.
L'IA è anche in grado di analizzare grandi codebase per identificare potenziali errori, problemi di sicurezza o aree di miglioramento, consentendo agli sviluppatori di risparmiare tempo e lavoro. Continua a leggere per scoprire altri casi d'uso ed esempi di come l'IA può aiutare nello sviluppo del software.
Comprendere l'IA nello sviluppo del software
No, l'IA non sostituirà gli ingegneri del software! Né è la soluzione miracolosa per superare tutte le sfide esistenti nello sviluppo del software.
Al contrario, viene utilizzata come un potente strumento che dà forma al futuro del settore. I leader tecnologici che adottano strumenti di codifica IA e deep learning possono migliorare la produttività e l'efficienza dei propri team, traducendole in un vantaggio competitivo in un panorama tecnologico in continua evoluzione.
Fin dalla fase iniziale di progettazione, i sistemi di IA possono aiutare i team a creare soluzioni efficaci e sostenibili. Man mano che gli strumenti di IA accelerano il processo decisionale, la codifica, la documentazione e la consegna, l'intero ciclo di vita dello sviluppo del software diventa più fluido.
Il debugging è destinato a diventare obsoleto, poiché l'IA aiuta a identificare e analizzare il codice per risolvere più rapidamente i problemi. Ciò porta a un lancio più rapido delle funzionalità/funzioni, a una risoluzione più rapida dei bug e a un ciclo di sviluppo più reattivo.
Per comprendere le applicazioni pratiche dell'IA, esaminiamo le tendenze dell'ingegneria del software e i casi d'uso.
Come utilizzare l'IA nello sviluppo di software per diversi casi d'uso
L'IA offre diverse opportunità per lo sviluppo di software, ma per utilizzare questi strumenti in modo efficace è necessario sapere quando e come integrarli nel flusso di lavoro. Approfondiamo le applicazioni più promettenti dell'IA e dell'apprendimento automatico, che daranno forma al futuro del processo di codifica e dello sviluppo dei prodotti.
1. Revisione e test automatizzati del codice
La garanzia della qualità nell'era pre-IA si basava su un processo altamente ripetitivo di frequenti revisioni del codice e controlli manuali. L'IA rende questo processo più efficiente automatizzando gran parte del processo di test.
Ad esempio, gli strumenti di revisione del codice basati sull'IA come Codacy sono un ottimo modo per migliorare la qualità del codice e semplificare il processo di sviluppo. Si integrano con piattaforme di sviluppo popolari come GitHub, Gitlab e Bitbucket.
Questi strumenti utilizzano algoritmi di apprendimento automatico addestrati su enormi set di dati di codice per analizzare il codice di base alla ricerca di vari problemi, come code smell, potenziali bug e vulnerabilità di sicurezza.
In sostanza, l'IA integra i test umani per ottenere una copertura più completa. Può anche condurre test A/B, confrontando le variazioni dei programmi per identificare la soluzione ottimale.
2. Generazione di documentazione
Generare documentazione chiara come report visivi, aiutando gli sviluppatori a individuare i problemi e garantendo la coerenza durante tutto il ciclo di vita del progetto.
Ad esempio, DocuWrite.ai è uno strumento basato sull'IA che aiuta gli sviluppatori a generare in modo semplice e veloce una documentazione API completa direttamente dal loro codice base. Esegue la scansione del codice alla ricerca di definizioni di funzioni, comandi di codice e strutture di dati; quindi, sulla base dell'analisi, genera una documentazione API che include descrizioni chiare, esempi di codice, dettagli dei parametri e valori di ritorno.
3. Debugger
I debugger sono strumenti potenti che consentono ai programmatori di analizzare e risolvere i problemi del loro codice, eliminando i bug e garantendo il corretto funzionamento del programma. Tuttavia, possono anche richiedere molto tempo, soprattutto in codici complessi.
SinCode, uno strumento di IA, può aiutarti ad analizzare le tracce di esecuzione del codice e individuare la riga esatta che causa un comportamento imprevisto. Utilizza l'apprendimento automatico per correlare le modifiche al codice con gli errori successivi, aiutando gli sviluppatori a comprendere la causa principale in modo più efficace, soprattutto per i bug intermittenti o difficili da riprodurre.
4. Rifattorizzazione
Migliorate la leggibilità, la manutenibilità e le prestazioni del codice con il refactoring. Il refactoring non aggiunge nuove funzionalità né modifica il funzionamento del programma. Si tratta di rendere il codice esistente più pulito, più efficiente e più facile da gestire nel lungo periodo.
Come sviluppatore di software, puoi utilizzare Sourcery, che analizza il tuo codice e suggerisce opportunità di refactoring basate sulle best practice e sui modelli comuni. È in grado di identificare le aree in cui è possibile eliminare la duplicazione del codice, semplificare le funzioni o rendere più descrittivi i nomi delle variabili. Sourcery fornisce agli sviluppatori spiegazioni chiare ed esempi di codice per i refactoring suggeriti, consentendo loro di migliorare la qualità del codice in modo efficiente.
5. Manutenzione del codice legacy
La manutenzione del codice legacy si riferisce al processo continuo di mantenimento funzionale e aggiornato di un codice di base più vecchio. Questo codice di base potrebbe essere scritto in un linguaggio di programmazione obsoleto, utilizzare librerie obsolete o semplicemente mancare dell'organizzazione e della chiarezza che le moderne pratiche di codifica enfatizzano.
Per la manutenzione del codice legacy, gli sviluppatori di software possono utilizzare DeepCode, uno strumento basato sull'IA progettato per assistere gli sviluppatori nella manutenzione e nel miglioramento dei codici legacy. Sfrutta modelli di machine learning addestrati su vasti set di dati di codice per analizzare il codice alla ricerca di code smell, bug e vulnerabilità nel codice open source. Fornisce inoltre informazioni contestuali per ogni problema, inclusi riferimenti al codice e potenziali correzioni.
Ad esempio, Synk utilizza un processo unico nel settore per creare la base di conoscenza DeepCode IA che alimenta Snyk Code. Combinando IA simbolica e generativa, diversi metodi di apprendimento automatico e l'esperienza dei ricercatori di sicurezza di Snyk, garantiscono un elevato livello di accuratezza senza allucinazioni.
6. Integrazione dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
Con l'IA, è possibile scrivere codice semplicemente descrivendo ciò che si desidera che faccia! Gli strumenti NLP colmano il divario tra il linguaggio umano e il codice. Gli sviluppatori possono sfruttare questi strumenti per convertire i requisiti del linguaggio naturale in codice funzionale, riducendo la necessità di codifica manuale e abbassando la barriera all'ingresso per i nuovi sviluppatori di linguaggi di programmazione.
Ad esempio, l'integrazione della PNL potrebbe consentire di descrivere una funzionalità desiderata, come una schermata di accesso che richiede un nome utente e una password per l'autenticazione, e lo strumento potrebbe tradurre questa descrizione nel codice corrispondente per creare tale schermata di accesso.
Gli sviluppatori di software possono sfruttare Microsoft Copilot (da non confondere con GitHub Copilot), uno strumento basato sull'IA che integra l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per diventare il miglior compagno di scrittura degli sviluppatori. Comprende il codice che scrivi. Non si limita ad analizzare righe e funzioni, ma coglie la logica e l'intento alla base della tua creazione.
Lo strumento utilizza la potenza del NLP per tradurre la tua spiegazione in una documentazione chiara, concisa e ben strutturata. Supponiamo che tu stia rifattorizzando una sezione del codice e voglia assicurarti di aver mantenuto tutto intatto.
Copilot è in grado di analizzare le modifiche e prevedere potenziali effetti collaterali. Utilizza la sua comprensione delle relazioni e delle dipendenze del codice per evidenziare le aree in cui potrebbero verificarsi conseguenze indesiderate.
7. Strumenti Copilot
Gli strumenti di copilotaggio IA fungono da assistenti di codifica intelligenti. Sono come avere un collaboratore che capisce il tuo stile di codifica, ricorda il contesto del tuo progetto e può prevedere ciò di cui potresti aver bisogno in seguito.
I copiloti analizzano il codice esistente, la struttura del progetto e lo stile di codifica per suggerire frammenti di codice, chiamate di funzione e nomi di variabili pertinenti durante la digitazione. Questa intelligenza contestuale riduce significativamente le possibilità di errori e attività di codifica ripetitive.
Tali strumenti sono in grado di comprendere lo scopo del codice e proporre righe o persino blocchi di codice che si adattano perfettamente al progetto. Ciò può essere particolarmente utile quando si lavora con librerie o framework sconosciuti, poiché uno strumento di copilotaggio può suggerire la sintassi e l'utilizzo corretti in base alla sua comprensione del contesto.
Alcuni strumenti di copilotaggio popolari che puoi utilizzare:
- GitHub Copilot (basato su OpenAI Codex)
- USP: perfetta integrazione con GitHub, completamento del codice contestualizzato e assistenza multilingue
- Recensione: "Il più delle volte mi suggerisce codice che dovrei comunque scrivere, se il suggerimento è sbagliato inizio semplicemente a digitare quello che voglio e di solito lo capisce abbastanza rapidamente." – MasterEvanK, Reddit
- Tabnine
- USP: Suggerimenti di codice personalizzati basati sul tuo stile di codifica e sul contesto del progetto, funzionalità offline e integrazione con vari IDE
- Recensione: "Si adatta rapidamente al mio stile di codice e formatta, aggiornandosi per adattarsi alle variabili e alle funzioni che ho definito. Estrapola rapidamente la direzione che sta prendendo il codice e offre suggerimenti contestuali. Ha accelerato i miei tempi di sviluppo e mi ha aiutato ad imparare nuovi linguaggi. Mi piace anche il fatto che funzioni con tutti gli IDE" – David C, G2
- Codeium
- USP: Si concentra sulla qualità e la manutenibilità del codice; analizza il codice alla ricerca di potenziali problemi, suggerisce opportunità di refactoring e genera automaticamente la documentazione
- Recensione: "Codeium è molto facile da usare e fornisce suggerimenti davvero utili. Poiché è tutto on-premise, è super veloce, anche per chi lavora da remoto, è impercettibile. "– Eric Y. , G2
8. Bot IA specializzati
I modelli di IA e gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere addestrati sui dati specifici della vostra organizzazione: repository di codice, sistemi di controllo delle versioni, piattaforme di gestione delle conoscenze e altro ancora. Potete creare "bot" IA personalizzati che comprendono il vostro sistema unico.
Ad esempio, democratizzando l'IA per gli sviluppatori, piattaforme come ChatGPT Playground e Hugging Face stanno abbattendo le barriere all'ingresso. Queste piattaforme offrono modelli e strumenti di IA pre-addestrati che gli sviluppatori possono utilizzare per costruire i propri modelli personalizzati. Ciò consente agli sviluppatori di andare oltre le soluzioni predefinite e adattare le funzionalità dell'IA alle esigenze specifiche delle loro applicazioni.
Questi bot possono accedere e analizzare informazioni in linguaggio naturale. I nuovi assunti, e persino gli ingegneri esperti, possono porre domande e ottenere indicazioni preziose.
Bloccato con i suggerimenti di codice? Il bot può analizzare il tuo codice e suggerirti soluzioni o documentazione pertinente. Hai un problema di prestazioni di produzione? Il bot può indirizzarti verso gli ingegneri o le risorse giuste per risolvere il problema.
I bot generativi basati sull'IA colmano il divario di conoscenze lasciato dalla documentazione obsoleta e dalla perdita di conoscenze istituzionali, aiutando gli ingegneri di tutti i livelli di esperienza a navigare nei loro sistemi, trovare risposte ed essere più produttivi.
Alibaba, la più grande azienda di e-commerce cinese, utilizza cinque chatbot IA per gestire le interazioni con i clienti su Taobao, che rappresentano circa il 75% delle consultazioni online di Alibaba e il 40% delle consulenze telefoniche. I primi risultati mostrano che i chatbot hanno aumentato la soddisfazione dei clienti del 25% e hanno fatto risparmiare all'azienda oltre 150 milioni di dollari all'anno.
Alibaba riconosce che l'IA, nonostante i risultati ottenuti, non è in grado di sostituire completamente il servizio clienti umano. Per domande semplici, l'IA è in grado di rispondere senza difficoltà agli utenti.
Tuttavia, in situazioni complesse come le controversie, l'IA interviene automatizzando le attività manuali (raccolta dei dettagli relativi ai ricorsi/voucher e offerta di soluzioni preliminari). Gli esseri umani esaminano quindi i risultati dell'IA insieme a informazioni aggiuntive per emettere i giudizi finali.
Per ottimizzare questa collaborazione, Alibaba investe continuamente in un'interazione uomo-macchina senza soluzione di continuità. I loro bot IA monitorano costantemente le interazioni, identificando i problemi dei clienti e i limiti del supporto IA.
9. Analisi predittiva e project management
Destreggiarsi tra attività, risorse e scadenze strette spesso sembra un numero da funamboli. Pertanto, una pianificazione strategica e un'esecuzione impeccabile sono fondamentali. Fortunatamente, però, l'IA sta entrando nella fase di project management, offrendo strumenti potenti per semplificare il flusso di lavoro e aumentare i profitti.
L'IA è in grado di analizzare l'allocazione delle risorse e i dati storici dei progetti, fungendo da sfera di cristallo per prevedere le sequenze temporali future, le esigenze di risorse e i potenziali ostacoli. Grazie a queste informazioni, i project manager possono prendere decisioni informate, allocare le risorse in modo efficiente e mitigare i rischi in modo proattivo.
Ad esempio, Odin è uno strumento generativo basato sull'IA per la produttività aziendale che si integra con ClickUp e semplifica la collaborazione sui progetti e la gestione delle risorse.
L'IA è in grado di identificare le attività ripetitive che rallentano il lavoro del team. Automatizzando queste attività, libera tempo prezioso che gli sviluppatori possono dedicare alle iniziative di codifica fondamentali.
Vediamo come può cambiare la vita di uno sviluppatore di software con una soluzione di project management basata sull'IA!
Utilizzo del software IA per lo sviluppo di software (con ClickUp)
Il software IA sta diventando sempre più un punto di svolta nello sviluppo del software, e un software in grado di fornire una soluzione all-in-one per gli sviluppatori è ClickUp!
Vediamo come ClickUp e la sua tecnologia IA proprietaria, Clickup Brain, migliorano le capacità dei team di sviluppo software:
1. Piattaforma centralizzata basata sull'IA
La piattaforma di project management per team software di ClickUp offre un intervallo di strumenti innovativi per migliorare l'efficienza dello sviluppo:
- Collaborate senza soluzione di continuità con il vostro team utilizzando roadmap, sprint e backlog, il tutto all'interno di un'unica piattaforma intuitiva
- ClickUp Dashboards è il tuo hub centrale per la reportistica, che offre una visibilità completa dei progetti
- ClickUp Sprints facilita il flusso di lavoro con la prioritizzazione automatizzata e la gestione delle attività. Monitora lo stato di avanzamento con facilità e visualizza i risultati del tuo team con chiari grafici Burndown e Burnup
- I grafici dinamici Gantt di ClickUp organizzano i tuoi sprint, monitorano le attività cardine e si adattano senza sforzo agli ostacoli o alle modifiche delle sequenze con aggiornamenti rapidi
In combinazione con ClickUp Brain, la piattaforma offre tutto ciò di cui ogni sviluppatore ha bisogno: dalle funzionalità di automazione delle attività, ai controlli di qualità del codice, ai modelli di tracciamento dei bug, fino a pratici strumenti di IA.
ClickUp Brain elimina il lavoro noioso dagli aggiornamenti settimanali degli sprint. Questo assistente intelligente va oltre: può semplificare in modo significativo l'intero processo di sviluppo del software:
- Documentazione automatizzata: genera istantaneamente documenti con specifiche tecniche, risparmiando tempo prezioso
- Revisione più rapida del codice: accelera la revisione e il test del codice con la generazione rapida di casi di test
- Aumenta l'efficienza: libera il tempo del tuo team lasciando che gli strumenti di IA gestiscano le attività di routine, come generare aggiornamenti per gli standup, rispondere ai commenti e riepilogare/riassumere le note, il tutto in pochi secondi
2. Efficienza automatizzata per uno sviluppo migliore dei progetti
Aumenta la tua efficienza e dai priorità alle attività importanti utilizzando le automazioni di ClickUp. Scegli tra oltre 100 automazioni predefinite per semplificare i flussi di lavoro, gestire le attività di routine e facilitare le transizioni dei progetti.
È anche possibile creare automazioni personalizzate in inglese semplice tramite ClickUp Brain.
Utilizza le integrazioni ClickUp per connetterti senza soluzione di continuità con strumenti esterni come GitHub, GitLab e BitBucket e centralizzare lo sviluppo software all'interno di un'unica piattaforma.
È possibile raccogliere bug e richieste di assistenza con i moduli ClickUp e poi convertirli in attività tracciabili che il team potrà classificare in base alle priorità. È anche possibile collegare problemi correlati, aggiungere tag e gestire il backlog con campi personalizzati, stati e rollup.
Oltre alle funzionalità/funzioni sopra indicate, utilizza il modello di progetto software ClickUp per gestire al meglio il tuo prossimo progetto.
I progetti software possono rapidamente diventare complessi. Ma se esistesse un modo per semplificare il processo e ottenere un esito positivo? Questo modello ti consente di:
- Stabilisci una struttura chiara e completa del progetto, assicurandoti che tutti siano sulla stessa pagina
- Tieni traccia dello stato di avanzamento con facilità e assicurati che tutte le attività cardine siano completate in tempo
- Ottimizza il lavoro di squadra tra colleghi e stakeholder con stati personalizzati, strumenti di IA e visualizzazioni flessibili
3. Modelli predefiniti per semplificare i flussi di lavoro
Utilizza ClickUp Brain per generare modelli per vari progetti di sviluppo software o utilizza quelli predefiniti da una libreria di modelli di sviluppo software. Semplifica e velocizza la pianificazione degli sprint, gli eventi sprint, l'agile scrum, le roadmap, le user story, lo sviluppo di app e altro ancora.
Modello di sviluppo software ClickUp
Ad esempio, il modello di sviluppo software ClickUp semplifica il project management dei progetti software dall'inizio alla fine, il tutto in un unico posto.
Hai bisogno di aiuto per gestire più strumenti per i tuoi team di prodotto, progettazione, ingegneria, controllo qualità e DevOps? Questo modello all-in-one fornisce tutto ciò di cui il tuo team ha bisogno per iniziare a lavorare con ClickUp.
Utilizzatelo per:
- Creare e mantenere una roadmap chiara del prodotto, assicurando che tutti siano allineati sulla visione del prodotto
- Fornite le funzionalità/funzioni dei prodotti in modo efficiente con flussi di lavoro semplificati e visualizzazioni flessibili
- Adottare metodologie agili (Scrum o Kanban) per affrontare i bug e le sfide di sviluppo come un team unificato
Modello di registro delle modifiche del software ClickUp
E se avete bisogno di aiuto per inviare le modifiche al registro e organizzarle in un unico spazio? Il modello di registro delle modifiche software di ClickUp semplifica questo processo, mantenendovi in completo controllo grazie alla creazione di un hub centrale per tutte le vostre attività software.
Aiuterà il vostro team a:
- Mantenete una registrazione chiara di ogni modifica al software, garantendo trasparenza e un processo di evoluzione fluido in una vista tabella simile a un foglio di calcolo
- Creare e assegnare attività relative a ciascuna modifica e monitorarne lo stato in tempo reale con una chiara visualizzazione della sequenza
- Brainstorming e perfezionamento delle idee con le parti interessate utilizzando i documenti e le lavagne online integrati
- Classificate le attività per un facile monitoraggio e visualizzate lo stato di avanzamento con una chiara organizzazione in Scrum o ClickUp Kanban View
- Automatizza le notifiche per rimanere aggiornato su ogni passaggio del processo di cambiamento, eliminando le lacune di comunicazione
- Discuti lo stato di avanzamento e risolvi i problemi durante le riunioni in modo semplice utilizzando la visualizzazione chat di ClickUp o le integrazioni con Google Workspace o Zoom
- Monitorate e analizzate le attività per identificare i colli di bottiglia e massimizzare la produttività complessiva del vostro team utilizzando un dashboard
Il futuro dell'IA nello sviluppo software (e ClickUp)
L'IA è destinata a diventare un potente collaboratore, e non un concorrente, degli ingegneri del software. Mentre l'IA eccelle nell'automazione delle attività e nella gestione degli aspetti ripetitivi della codifica, il tocco umano rimane insostituibile nella progettazione, nella risoluzione creativa dei problemi e nel processo decisionale etico.
Il futuro dell'IA nello sviluppo di software è brillante. Promette di semplificare i flussi di lavoro, elevare la qualità del software e creare esperienze utente eccezionali.
Non sai da dove cominciare? Migliora le superpoteri del tuo team di sviluppo software con strumenti basati sull'IA e software di project management come ClickUp.