A IA tem sido a tecnologia disruptiva mais promissora há algum tempo, e sua aplicação logo se tornará onipresente na indústria.
O Estudo Global de Inteligência Artificial da PwC confirma isso: espera-se que a IA contribua com até US$ 15,7 trilhões para a economia global em 2030.
A inteligência artificial está prestes a se tornar a principal fonte de transformação em praticamente todos os setores. Ela continuará a evoluir e a resolver problemas de eficiência, precisão e produtividade.
As equipes de desenvolvimento de software também podem aproveitar as ferramentas baseadas em IA para se tornarem mais produtivas e eficientes.
A IA pode automatizar tarefas repetitivas, como geração de código, testes e depuração para funcionalidades comuns. Isso libera os desenvolvedores para se concentrarem nos aspectos criativos da resolução de problemas e no projeto de soluções inovadoras.
A IA também pode analisar grandes bases de código para identificar possíveis erros, problemas de segurança ou áreas a serem melhoradas, economizando tempo e esforço valiosos dos desenvolvedores. Continue lendo para descobrir mais casos de uso e exemplos de como a IA pode ajudar no desenvolvimento de software.
Entendendo a IA no desenvolvimento de software
Não, a IA não vai substituir os engenheiros de software! Nem é a solução milagrosa para eliminar todos os desafios existentes no desenvolvimento de software.
Em vez disso, ela está sendo usada como uma ferramenta poderosa para moldar o futuro do domínio. Os líderes de tecnologia que adotam ferramentas de codificação de IA e aprendizado profundo podem melhorar a produtividade e a eficiência de suas equipes, o que se traduz em uma vantagem competitiva no cenário tecnológico em constante evolução.
Desde a fase inicial de design, os sistemas de IA podem ajudar as equipes a criar soluções eficazes e sustentáveis. À medida que as ferramentas de IA aceleram a tomada de decisões, a codificação, a documentação e a entrega, todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software se torna mais suave.
Espera-se que a depuração se torne obsoleta, uma vez que a IA ajuda a identificar e analisar código para corrigir problemas mais rapidamente. Isto leva a lançamentos de funcionalidades mais rápidos, correção mais rápida de bugs e um ciclo de desenvolvimento mais responsivo.
Para entender as aplicações práticas da IA, vamos examinar as tendências e os casos de uso da engenharia de software.
Como usar a IA no desenvolvimento de software para diferentes casos de uso
A IA apresenta várias oportunidades para o desenvolvimento de software, mas para utilizar essas ferramentas de forma eficaz é necessário saber quando e como integrá-las em seu fluxo de trabalho. Vamos nos aprofundar nas aplicações mais promissoras da IA e do aprendizado de máquina, que moldarão o futuro do processo de codificação e do desenvolvimento de produtos.
1. Revisão e teste automatizados de código
A garantia de qualidade na era pré-IA dependia de um processo altamente repetitivo de revisões frequentes de código e verificações manuais. A IA injeta eficiência nesse processo, automatizando grande parte do processo de teste.
Por exemplo, ferramentas de revisão de código baseadas em IA, como o Codacy, são uma ótima maneira de melhorar a qualidade do código e otimizar o processo de desenvolvimento. Ele se integra a plataformas de desenvolvimento populares, como GitHub, GitLab e Bitbucket.
Essas ferramentas utilizam algoritmos de aprendizado de máquina treinados em enormes conjuntos de dados de código para analisar sua base de código em busca de vários problemas, como code smells, identificação de possíveis bugs e vulnerabilidades de segurança.
Em essência, a IA complementa os testes humanos para alcançar a cobertura mais abrangente. Ela também pode realizar testes A/B, comparando variações do programa para identificar a solução ideal.
2. Geração de documentação
Gere documentação clara, como relatórios visuais, ajudando os desenvolvedores a identificar problemas e garantir a consistência ao longo do ciclo de vida do projeto.
Por exemplo, o DocuWrite.ai é uma ferramenta alimentada por IA que ajuda os desenvolvedores a gerar de forma rápida e fácil documentação API abrangente diretamente a partir de sua base de código. Ele verifica seu código em busca de definições de funções, comandos de código e estruturas de dados; então, com base na análise, gera documentação API que inclui descrições claras, exemplos de código, detalhes de parâmetros e valores de retorno.
3. Depuradores
Os depuradores são ferramentas poderosas que permitem aos programadores analisar e corrigir seus códigos, eliminando bugs e garantindo o bom funcionamento dos programas. No entanto, eles também podem ser demorados, especialmente em bases de código complexas.
O SinCode, uma ferramenta de IA, pode ajudá-lo a analisar traços de execução de código e identificar a linha exata que está causando um comportamento inesperado. Ele usa aprendizado de máquina para correlacionar alterações de código com erros subsequentes, ajudando os desenvolvedores a entender a causa raiz de forma mais eficaz, especialmente para bugs intermitentes ou difíceis de reproduzir.
4. Refatoração
Melhore a legibilidade, a manutenção e o desempenho do código com refatoração. A refatoração não adiciona novos recursos nem altera o que o programa faz. Trata-se de tornar o código existente mais limpo, mais eficiente e mais fácil de gerenciar a longo prazo.
Como desenvolvedor de software, você pode usar o Sourcery, que analisa seu código e sugere oportunidades de refatoração com base nas melhores práticas e padrões comuns. Ele pode identificar áreas onde a duplicação de código pode ser eliminada, funções podem ser simplificadas ou nomes de variáveis podem ser tornados mais descritivos. O Sourcery fornece aos desenvolvedores explicações claras e exemplos de código para as refatorações sugeridas, permitindo que eles melhorem a qualidade do código de forma eficiente.
5. Manutenção de código legado
A manutenção de código legado refere-se ao processo contínuo de manter uma base de código mais antiga funcional e atualizada. Essa base de código pode ter sido escrita em uma linguagem de programação desatualizada, usar bibliotecas obsoletas ou simplesmente carecer da organização e clareza que as práticas modernas de codificação enfatizam.
Para manter o código legado, os desenvolvedores de software podem usar o DeepCode, uma ferramenta alimentada por IA projetada para auxiliar os desenvolvedores na manutenção e melhoria de bases de código legadas. Ela aproveita modelos de aprendizado de máquina treinados em vastos conjuntos de dados de código para analisar seu código em busca de problemas, bugs e vulnerabilidades em código-fonte aberto. Ela também fornece informações contextuais para cada problema, incluindo referências de código e possíveis correções.
Por exemplo, a Synk emprega um processo exclusivo do setor para criar a base de conhecimento DeepCode AI que alimenta o Snyk Code. Ao combinar IA simbólica e generativa, vários métodos de aprendizado de máquina e a experiência dos pesquisadores de segurança da Snyk, eles garantem um alto nível de precisão sem alucinações.
6. Integração do processamento de linguagem natural (NLP)
Com a IA, você pode escrever código simplesmente descrevendo o que deseja que ele faça! As ferramentas de PNL preenchem a lacuna entre a linguagem humana e o código. Os desenvolvedores podem aproveitar essas ferramentas para converter requisitos de linguagem natural em código funcional, reduzindo a necessidade de codificação manual e diminuindo a barreira de entrada para novos desenvolvedores de linguagens de programação.
Por exemplo, a integração de NLP pode permitir que você descreva um recurso desejado, como uma tela de login, que requer um nome de usuário e senha para autenticação, e a ferramenta pode traduzir essa descrição no código correspondente para construir essa tela de login.
Os desenvolvedores de software podem aproveitar o Microsoft Copilot (não confundir com o GitHub Copilot), uma ferramenta alimentada por IA que integra o Processamento de Linguagem Natural (NLP) para se tornar o melhor companheiro de escrita do desenvolvedor. Ele entende o código que você escreve. Ele não analisa apenas linhas e funções, mas compreende a lógica e a intenção por trás da sua criação.
A ferramenta usa seu poder de NLP para traduzir sua explicação em uma documentação clara, concisa e bem estruturada. Digamos que você esteja refatorando uma seção do código e queira garantir que tudo permaneça intacto.
O Copilot pode analisar suas alterações e prever possíveis efeitos colaterais. Ele usa seu entendimento das relações e dependências do código para destacar áreas onde podem surgir consequências indesejadas.
7. Ferramentas Copilot
As ferramentas de copiloto de IA atuam como assistentes de codificação inteligentes. É como ter um colaborador que entende seu estilo de codificação, lembra-se do contexto do seu projeto e pode prever o que você pode precisar a seguir.
Os copilotos analisam seu código existente, estrutura de projeto e estilo de codificação para sugerir trechos de código, chamadas de função e nomes de variáveis relevantes enquanto você digita. Essa inteligência contextual reduz significativamente as chances de erros e tarefas repetitivas de codificação.
Essas ferramentas podem entender o objetivo do seu código e propor linhas ou até mesmo blocos de código que se encaixam perfeitamente no seu projeto. Isso pode ser particularmente útil ao trabalhar com bibliotecas ou estruturas desconhecidas, pois uma ferramenta copiloto pode sugerir a sintaxe e o uso corretos com base em sua compreensão do contexto.
Algumas ferramentas populares de copiloto que você pode usar:
- GitHub Copilot (baseado no OpenAI Codex)
- USP: Integração perfeita com o GitHub, autocompletar código com reconhecimento de contexto e suporte a vários idiomas
- Avaliação: “Na maioria das vezes, ele sugere códigos que eu teria que escrever de qualquer maneira. Se a sugestão estiver errada, basta começar a digitar o que desejo e ele geralmente descobre rapidamente.” – MasterEvanK, Reddit
- Tabnine
- USP: Sugestões de código personalizadas com base no seu estilo de codificação e contexto do projeto, funcionalidade offline e integração com vários IDEs
- Avaliação: “Adapta-se rapidamente ao meu estilo e formatos de código, atualizando-se para acomodar as variáveis e funções que defini. Extrapolando rapidamente a direção que seu código está tomando e oferecendo sugestões contextuais. Acelerou meu tempo de desenvolvimento e me ajudou a aprender novas linguagens. Também gosto do fato de funcionar com todos os IDEs” – David C, G2
- Codeium
- USP: Foca na qualidade e manutenção do código; analisa o código em busca de possíveis problemas, sugere oportunidades de refatoração e gera documentação automaticamente.
- Avaliação: “O Codeium é muito fácil de usar e oferece sugestões realmente úteis. Como é tudo local, é super rápido, mesmo para quem trabalha remotamente, é imperceptível.”– Eric Y., G2
8. Bots de IA especializados
Modelos de IA e algoritmos de aprendizado de máquina podem ser treinados com os dados específicos da sua organização — repositórios de código, sistemas de controle de versão, plataformas de gerenciamento de conhecimento e muito mais. Você cria “bots” de IA personalizados que entendem seu sistema exclusivo.
Por exemplo, ao democratizar a IA para desenvolvedores, plataformas como ChatGPT Playground e Hugging Face estão quebrando as barreiras de entrada. Essas plataformas oferecem modelos e ferramentas de IA pré-treinados que os desenvolvedores podem usar para construir seus modelos personalizados. Isso permite que os desenvolvedores vão além das soluções pré-construídas e adaptem as funcionalidades de IA às necessidades específicas de suas aplicações.
Esses bots podem acessar e analisar insights de linguagem natural. Novos contratados — e até mesmo engenheiros experientes — podem fazer perguntas e obter orientações valiosas.
Está com dificuldades com sugestões de código? O bot pode analisar sua base de código e sugerir soluções ou documentação relevante. Está enfrentando um problema de desempenho de produção? O bot pode indicar os engenheiros ou recursos certos para solucionar o problema.
Os bots de IA generativa preenchem a lacuna de conhecimento deixada por documentação desatualizada e conhecimento institucional perdido para ajudar engenheiros de todos os níveis de experiência a navegar em seus sistemas, encontrar respostas e ser mais produtivos.
A Alibaba, maior empresa de comércio eletrônico da China, usa cinco chatbots com IA para lidar com as interações com os clientes no Taobao, que representam cerca de 75% das consultas online da Alibaba e 40% das consultas por telefone. Os resultados iniciais mostram que os chatbots aumentaram a satisfação dos clientes em 25% e economizaram mais de US$ 150 milhões por ano para a empresa.
A Alibaba reconhece que a IA, apesar de suas conquistas, não substitui completamente o atendimento ao cliente humano. Para perguntas simples, a IA pode responder aos usuários sem esforço.
No entanto, em situações complexas, como disputas, a IA intervém automatizando tarefas manuais (reunindo detalhes de recursos/vouchers e oferecendo soluções preliminares). Os seres humanos então revisam as conclusões da IA juntamente com informações adicionais para emitir julgamentos finais.
Para otimizar essa colaboração, a Alibaba investe continuamente na interação perfeita entre humanos e máquinas. Seus bots de IA monitoram constantemente as interações, identificando os problemas dos clientes e as limitações do suporte de IA.
9. Análise preditiva e gerenciamento de projetos
Conciliar tarefas, recursos e prazos apertados muitas vezes parece um ato de equilibrismo. Portanto, o planejamento estratégico e a execução impecável são fundamentais. Mas, felizmente, a IA está entrando no cenário do gerenciamento de projetos, oferecendo ferramentas poderosas para otimizar o fluxo de trabalho e aumentar os lucros.
A IA pode analisar a alocação de recursos e os dados históricos do projeto, atuando como uma bola de cristal para prever cronogramas futuros, necessidades de recursos e possíveis obstáculos. Com essas informações, os gerentes de projeto podem tomar decisões informadas, alocar recursos com eficiência e mitigar riscos de forma proativa.
Por exemplo, o Odin é uma ferramenta de produtividade empresarial baseada em IA generativa que se integra ao ClickUp e simplifica a colaboração em projetos e o gerenciamento de recursos.
A IA pode identificar tarefas repetitivas que sobrecarregam sua equipe. Ao automatizar essas tarefas, ela libera tempo valioso para que os desenvolvedores se concentrem em iniciativas essenciais de codificação.
Vamos ver como a vida de um desenvolvedor de software pode mudar com uma solução de gerenciamento de projetos baseada em IA!
Usando software de IA para desenvolvimento de software (com ClickUp)
O software de IA está se tornando cada vez mais um divisor de águas no desenvolvimento de software, e um software que pode fornecer uma solução completa para desenvolvedores é o ClickUp!
Vejamos como o ClickUp e sua tecnologia de IA proprietária, o Clickup Brain, melhoram as capacidades das equipes de software:
1. Plataforma centralizada com tecnologia de IA
A plataforma de gerenciamento de projetos de equipes de software da ClickUp oferece uma variedade de ferramentas inovadoras para aumentar a eficiência do desenvolvimento:
- Colabore perfeitamente com sua equipe usando roadmaps, sprints e backlogs — tudo em uma única plataforma intuitiva
- O ClickUp Dashboards é o seu centro de relatórios, oferecendo visibilidade completa do projeto.
- O ClickUp Sprints facilita seu fluxo de trabalho com priorização automatizada e gerenciamento de tarefas. Monitore o progresso com facilidade e visualize as conquistas de sua equipe com gráficos claros de Burndown e Burnup.
- Os gráficos dinâmicos de Gantt do ClickUp organizam seus sprints, acompanham marcos e se adaptam facilmente a obstáculos ou mudanças nos cronogramas com atualizações rápidas.
Combinada com o ClickUp Brain, a plataforma tem algo para atender às necessidades de todos os desenvolvedores — desde recursos de automação de tarefas, verificações de qualidade de código e modelos de rastreamento de bugs até ferramentas úteis de IA.
O ClickUp Brain elimina o trabalho pesado das suas atualizações semanais de sprint. Este assistente inteligente vai além — ele pode simplificar significativamente todo o seu processo de desenvolvimento de software:
- Documentação automatizada: gere documentos de especificações técnicas instantaneamente, economizando seu valioso tempo
- Revisões de código mais rápidas: agilize a revisão e o teste de código com a geração rápida de casos de teste
- Aumente a eficiência: libere o tempo da sua equipe, permitindo que as ferramentas de IA lidem com tarefas rotineiras — gerando atualizações para reuniões, respondendo a comentários e resumindo notas — tudo em questão de segundos.
2. Eficiência automatizada para um melhor desenvolvimento de projetos
Aumente sua eficiência e priorize tarefas importantes usando o ClickUp Automations. Escolha entre mais de 100 automações pré-construídas para simplificar fluxos de trabalho, lidar com tarefas rotineiras e facilitar transições de projetos.
Você pode até mesmo criar automações personalizadas em inglês simples através do ClickUp Brain.
Use as integrações do ClickUp para se conectar perfeitamente a ferramentas externas como GitHub, GitLab e BitBucket e centralizar o desenvolvimento de software em uma única plataforma.
Você pode coletar solicitações de bugs e problemas com os formulários do ClickUp e, em seguida, convertê-las em tarefas rastreáveis para sua equipe priorizar. Você também pode vincular problemas relacionados, adicionar tags e gerenciar seu backlog com campos personalizados, status e rollups.
Além dos recursos acima, use o modelo de projeto de software ClickUp para gerenciar melhor seu próximo projeto.
Os projetos de software podem rapidamente se tornar complexos. Mas e se houvesse uma maneira de simplificar o processo e alcançar o sucesso? Este modelo permite que você:
- Estabeleça uma estrutura de projeto clara e completa, garantindo que todos estejam em sintonia
- Acompanhe o progresso com facilidade e garanta que todas as metas sejam cumpridas dentro do prazo
- Otimize o trabalho em equipe entre colegas e partes interessadas com status personalizados, ferramentas de IA e visualizações flexíveis
3. Modelos pré-construídos para simplificar os fluxos de trabalho
Use o ClickUp Brain para gerar modelos para diversos projetos de desenvolvimento de software ou use modelos pré-construídos de uma biblioteca de modelos de desenvolvimento de software. Simplifique e acelere o planejamento de sprints, eventos de sprints, agile scrum, roadmaps, histórias de usuários, desenvolvimento de aplicativos e muito mais.
Modelo de desenvolvimento de software ClickUp
Por exemplo, o modelo de desenvolvimento de software ClickUp simplifica o gerenciamento de projetos de software do início ao fim, tudo em um só lugar.
Precisa de ajuda para gerenciar várias ferramentas para suas equipes de Produto, Design, Engenharia, Controle de Qualidade e DevOps? Este modelo completo oferece tudo o que sua equipe precisa para começar a trabalhar no ClickUp.
Use-a para:
- Crie e mantenha um roteiro claro para o produto, garantindo que todos estejam alinhados com a visão do produto.
- Entregue recursos de produto com eficiência com fluxos de trabalho simplificados e visualizações flexíveis
- Adote metodologias ágeis (Scrum ou Kanban) para lidar com bugs e desafios de desenvolvimento como uma equipe unificada.
Modelo de registro de alterações de software ClickUp
E se você precisar de ajuda para enviar alterações de log e organizá-las em um único espaço? O modelo de log de alterações de software do ClickUp simplifica esse processo, mantendo você no controle total ao criar um hub central para todas as suas atividades de software.
Isso ajudará sua equipe a:
- Mantenha um registro claro de todas as alterações de software, garantindo transparência e um processo de evolução tranquilo em uma visualização de tabela semelhante a uma planilha.
- Crie e atribua tarefas relacionadas a cada mudança e monitore o progresso em tempo real com uma visualização clara do cronograma
- Faça brainstorming e refine ideias com as partes interessadas usando os recursos integrados Docs e Whiteboards
- Categorize tarefas para facilitar o acompanhamento e visualizar o progresso com uma organização clara no Scrum ou na visualização Kanban do ClickUp.
- Automatize notificações para mantê-lo atualizado sobre cada etapa do processo de mudança, eliminando falhas de comunicação
- Discuta o progresso e resolva questões em reuniões de forma integrada usando o ClickUp Chat View ou integrações com o Google Workspace ou Zoom.
- Monitore e analise tarefas para identificar gargalos e maximizar a produtividade geral da sua equipe usando um painel de controle
O futuro da IA no desenvolvimento de software (e no ClickUp)
A IA está prestes a se tornar uma poderosa colaboradora — e não uma concorrente — dos engenheiros de software. Embora a IA seja excelente na automação de tarefas e no tratamento de aspectos repetitivos da codificação, o toque humano continua insubstituível no design, na resolução criativa de problemas e na tomada de decisões éticas.
O futuro da IA no desenvolvimento de software é brilhante. Ela promete simplificar os fluxos de trabalho, elevar a qualidade do software e criar experiências excepcionais para o usuário.
Não sabe por onde começar? Aumente os superpoderes da sua equipe de desenvolvimento de software com ferramentas baseadas em IA e software de gerenciamento de projetos como o ClickUp.
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