O software desempenha uma função vital nos negócios modernos, seja ele integrado a aplicativos ou produtos corporativos. As equipes de software estão sob pressão para entregar mais, mais rápido e com a qualidade esperada, o que significa que o ritmo da evolução tecnológica na engenharia de software está apenas acelerando. Elas continuam lutando com a cobertura de testes de qualidade, defeitos funcionais e técnicos, vulnerabilidades de segurança cibernética e falta de especialização.
Nos últimos anos, a engenharia de software testemunhou uma mudança significativa em direção a mais automação e simplificação – da automação de DevOps a plataformas low code – acelerando muitos processos de desenvolvimento para facilitar a vida dos desenvolvedores.
A IA generativa é a evolução mais recente e, de longe, a mais inovadora. Graças ao surgimento de poderosos modelos de linguagem de grande porte, ela foi catapultada para o cenário mundial e promete elevar a maneira como fazemos tudo, inclusive a engenharia de software.
O impacto da IA generativa vai muito além dos assistentes de codificação
Usando linguagem simples, os desenvolvedores podem descrever a funcionalidade pretendida para o novo software e, em seguida, observar como a IA generativa dá vida às suas ideias. Andrej Karpathy, da OpenAI, recentemente chamou a atenção ao dizer que: “a nova linguagem de programação mais quente é o inglês”, resumindo a importância desse avanço.
O melhor de tudo é que esse recurso extraordinário pode ser integrado em todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC), desde a análise das necessidades de negócios e a redação de histórias de usuários ágeis até o design, a codificação (e a documentação retroativa), o empacotamento, a implantação, o teste e o monitoramento do software, aumentando a multiplicidade de tarefas que os engenheiros de software realizam.
A IA generativa é a tecnologia de crescimento mais rápido que já vimos, e os CIOs estão ansiosos para explorar a oportunidade e colher os benefícios: mais produtividade, melhor qualidade e tempo acelerado para obter valor. No entanto, eles devem reconhecer os riscos de confidencialidade e de propriedade intelectual envolvidos, os possíveis custos do uso descontrolado da IA generativa e como a tecnologia pode afetar a estrutura, o conjunto de habilidades e as formas de trabalho de suas equipes de engenharia de software.
