O desenvolvimento de software é uma área onde já estamos vendo impactos significativos das ferramentas generativas de IA. Os benefícios são muitos e ganhos de produtividade significativos estão atualmente disponíveis para as empresas que adotam estas ferramentas. Um estudo da McKinsey afirma que os desenvolvedores de software podem concluir tarefas de codificação até duas vezes mais rápido com IA generativa.
A pesquisa da empresa de consultoria descobriu, sem surpresa, que tarefas complexas de codificação não foram severamente afetadas pelo uso de IA generativa, portanto, as preocupações com a substituição dos desenvolvedores pela IA podem ser deixadas de lado com segurança. No entanto, existem casos de uso “mais fáceis de alcançar” em que a IA pode acelerar drasticamente a produtividade da equipe e melhorar a experiência do desenvolvedor.
Mas antes de entrarmos em como as ferramentas generativas de IA podem causar impacto, vamos falar de forma mais geral sobre como melhorar a produtividade do desenvolvedor com metodologias, estruturas e práticas recomendadas. A IA generativa é apenas uma ferramenta no conjunto de ferramentas.
Medindo e melhorando a produtividade do desenvolvedor
Medir a produtividade do desenvolvedor, um subconjunto da produtividade dos funcionários, representa um desafio multifacetado. As métricas tradicionais, como linhas de código escritas ou horas trabalhadas, muitas vezes não conseguem capturar as complexidades de fluxos de trabalho complexos. Podem não refletir adequadamente a qualidade ou o impacto mais amplo do trabalho de um desenvolvedor, e uma avaliação adequada pode exigir a incorporação de fatores externos, como a satisfação do cliente. É crucial reconhecer que a produtividade do desenvolvedor vai além da mera geração de código; abrange a entrega de resultados de alta qualidade que satisfazem consistentemente os clientes, ao mesmo tempo que mitigam o risco de esgotamento. Um desenvolvedor esgotado geralmente é improdutivo.
As métricas de pesquisa e avaliação de DevOps (DORA), abrangendo métricas como frequência de implantação, lead time e tempo médio de recuperação, servem como parâmetros para avaliar a eficiência da entrega de software. Essas métricas de produtividade do desenvolvedor capacitam gerentes de engenharia e diretores de tecnologia (CTOs) a avaliar com precisão o desempenho individual e da equipe.
Ferramentas de gerenciamento de projetos, como o amplamente adotado Jira, acompanham o progresso, gerenciam tarefas e facilitam a análise de contribuições. A implementação da estrutura SPACE – engenharia de software, produtividade, análise, colaboração e eficiência – oferece uma abordagem holística para o desenvolvimento de software. Os principais indicadores de desempenho (KPIs), como pontos de história e ferramentas de produtividade em tempo real, servem como referência para medir e melhorar consistentemente a produtividade do desenvolvedor de software.
Diversificar a medição da produtividade além do desempenho individual exige uma compreensão abrangente da dinâmica da equipe. Plataformas de colaboração como o GitHub atuam como catalisadores para uma cultura de comunicação aberta, revisões colaborativas de código e solicitações pull facilmente facilitadas. Essas plataformas não apenas permitem que os membros da equipe aprendam uns com os outros, mas também fornecem um espaço coletivo para aprimoramento de habilidades. A introdução estratégica de novos recursos e a entrega consistente de código de alta qualidade não apenas reforçam a competitividade do produto, mas também contribuem significativamente para a satisfação do usuário final.
O DevOps surgiu como uma metodologia transformadora que integra perfeitamente práticas de desenvolvimento e operações, otimizando a eficiência do ciclo de vida de desenvolvimento de software. Ao promover a colaboração entre desenvolvedores e equipes de operações, o DevOps visa agilizar processos, minimizar o lead time e aumentar a frequência de implantação. Ao fazê-lo, abre caminho para um ambiente propício à inovação e melhoria contínuas. O DevOps ajuda a resolver gargalos e gerenciar proativamente dívidas técnicas, o que permite um ambiente de trabalho que mantém os desenvolvedores satisfeitos e trabalhando.
Os gerentes de engenharia podem realizar análises regulares de contribuições e usar essas informações para integrar novas ferramentas e abordar preocupações sobre a experiência dos funcionários, criando um ambiente propício para a produtividade do desenvolvedor. A adoção do modelo YES (Your Engineering Success) ressalta a importância de cultivar uma cultura positiva e de apoio dentro da equipe, fomentando um ambiente que estimule a inovação e a criatividade. Essa abordagem holística garante que a produtividade do desenvolvedor seja medida e otimizada de uma maneira que não apenas melhore o desempenho individual e da equipe, mas também estimule o bem-estar geral da força de trabalho de desenvolvimento.
Como a IA generativa pode ajudar
Existem várias maneiras pelas quais a IA pode agilizar os fluxos de trabalho de desenvolvimento. Aqui estão alguns casos de uso mais comuns:
Eliminando tarefas repetitivas
A codificação geralmente envolve tarefas simples, às vezes tediosas, e é aqui que as ferramentas generativas de IA tendem a brilhar. Trabalho repetitivo e rotineiro, como digitar funções padrão, pode ser agilizado com recursos de preenchimento automático. Ferramentas como o Codex da OpenAI podem sugerir linhas de código ou funções inteiras com base em descrições em linguagem natural. A documentação do código pode ser acelerada ajudando os desenvolvedores a aderir automaticamente a formatos de documentação específicos.
Interfaces de linguagem natural
A IA generativa pode facilitar interfaces de linguagem natural para ferramentas de desenvolvimento de software. Os desenvolvedores podem ser capazes de interagir com ambientes de desenvolvimento, depuração e sistemas de controle de versão usando comandos de linguagem natural, tornando-os mais acessíveis para aqueles sem amplo conhecimento de programação.
Sugestão de código
A IA generativa também pode ajudar os iniciantes, fornecendo sugestões, explicações e orientações baseadas no contexto enquanto eles escrevem o código. Isto pode acelerar a curva de aprendizagem de novos desenvolvedores e democratizar o acesso ao desenvolvimento de software.
Melhoria de código
A IA generativa pode sugerir melhorias no código existente, identificando partes redundantes ou ineficientes. Isso pode ajudar a manter a qualidade e o desempenho do código ao longo do tempo. Problemas que podem ter sido difíceis de identificar podem ser encontrados e corrigidos muito mais rapidamente através da implementação de soluções sugeridas pela IA, o que pode até ser feito automaticamente.
Tradução de código
A IA generativa também pode traduzir código de uma linguagem para outra, agilizando a conversão de código ou projetos de modernização de aplicativos, como a atualização de aplicativos legados, transformando COBOL em Java.
Teste de código
A IA generativa pode ser empregada na criação automática de casos de teste. Ele pode analisar código e gerar entradas de teste, ajudando a melhorar a cobertura dos testes e a identificar possíveis problemas no início do processo de desenvolvimento.
Detecção de bugs
Ao analisar grandes bases de código, a IA generativa pode ajudar as equipes de desenvolvimento de software a identificar e até mesmo corrigir bugs automaticamente. Isso pode levar a softwares mais robustos e confiáveis, bem como a ciclos de desenvolvimento mais rápidos.
Ambientes de desenvolvimento personalizados
A IA generativa pode ajudar a criar ambientes de desenvolvimento personalizados que se adaptam às preferências individuais dos desenvolvedores e aos estilos de codificação. Isso aumentaria a produtividade e tornaria a experiência de codificação mais confortável para os programadores.
Documentação aprimorada
A IA generativa pode auxiliar as equipes de engenharia na geração de documentação, resumindo funcionalidades de código, explicando algoritmos e fornecendo contexto. Isso pode ser útil para manter a documentação do projeto clara e atualizada.
Como funciona a IA generativa para software de codificação
A IA generativa na codificação funciona aproveitando modelos de aprendizado de máquina treinados em grandes conjuntos de dados de código. Esses modelos são capazes de compreender a estrutura e sintaxe das linguagens de programação.
Pré-treinar o modelo
Os modelos generativos de IA são pré-treinados em enormes conjuntos de dados contendo diversos exemplos de código escrito em várias linguagens de programação. Durante o pré-treinamento, o modelo aprende a prever a próxima palavra ou token em uma sequência de código com base no contexto das palavras anteriores. Este processo permite que o modelo capture a sintaxe, a semântica e os padrões inerentes às diferentes linguagens de programação.
Compreendendo o contexto
Quando apresentado a um prompt ou consulta de codificação, o modelo generativo de IA processa a entrada e usa o conhecimento aprendido para compreender o contexto e a intenção. O modelo considera os relacionamentos entre diferentes elementos de código, como variáveis, funções e estruturas de controle, para gerar código relevante e sintaticamente correto.
Geração de código
Usando os padrões aprendidos e a compreensão contextual, o modelo generativo de IA gera trechos de código como saída. O código gerado é baseado no prompt de entrada e segue a estrutura e estilo das linguagens de programação nas quais o modelo foi treinado.
Adaptando-se ao feedback do usuário
Os modelos generativos de IA geralmente possuem mecanismos para se adaptar e melhorar com base no feedback do usuário. Os desenvolvedores podem fornecer feedback sobre o código gerado, ajudando o modelo a refinar sua compreensão e melhorar resultados futuros. Esse ciclo de feedback iterativo contribui para a capacidade do modelo de gerar código mais preciso e contextualmente relevante ao longo do tempo.
Embora a IA generativa na codificação seja uma ferramenta poderosa, ela não substitui a criatividade, a resolução de problemas e a experiência de domínio dos desenvolvedores humanos. Ele serve como uma ferramenta de aumento, auxiliando os desenvolvedores nas tarefas de codificação, fornecendo sugestões e potencialmente acelerando determinados aspectos do processo de desenvolvimento. Os desenvolvedores devem usar a IA generativa de forma responsável, validar minuciosamente o código gerado e complementar seus resultados com sua própria experiência e compreensão.
Um caso de uso hipotético
Imagine um programador encarregado de implementar um recurso complexo para um projeto de aplicação web. Enfrentando o desafio da complexa manipulação de dados e da renderização dinâmica de conteúdo, ela decide integrar a IA generativa em seu fluxo de trabalho de desenvolvimento para agilizar o processo de codificação. Ela começa definindo cuidadosamente os requisitos do novo recurso, encapsulando a lógica e a estrutura principais em um prompt de codificação. Aproveitando uma ferramenta de IA generativa treinada em um conjunto diversificado de dados de código de desenvolvimento web, ela insere seu prompt de codificação, solicitando que o modelo gere autonomamente um trecho de código preliminar alinhado com os requisitos especificados. Este código gerado inclui funções para processamento de dados, manipulação de eventos e renderização dinâmica de conteúdo.
Ela entra em um processo iterativo de refinamento e ajuste fino do código gerado. Por meio dessa interação, ela garante que o código gerado pela IA siga as convenções de codificação e nuances arquitetônicas do projeto. Com o código gerado agora satisfazendo sua satisfação, ela o integra à base de código existente do aplicativo web. Apesar do processo de desenvolvimento acelerado facilitado pela IA generativa, ela reconhece o papel indispensável da validação humana em testes completos para garantir a correção, capacidade de resposta e confiabilidade do recurso.
A integração da IA generativa em seu fluxo de trabalho não apenas agiliza o processo de codificação, mas também permite que ela aloque mais tempo para aspectos de design de nível superior, considerações sobre a experiência do usuário e testes abrangentes. Este caso de uso exemplifica como a IA generativa serve como um aliado valioso, aumentando as capacidades dos desenvolvedores e contribuindo para a eficiência geral e a qualidade do ciclo de vida de desenvolvimento de software.
Começando
O IBM watsonx Code Assistant aproveita a IA generativa para acelerar o desenvolvimento, mantendo os princípios de confiança, segurança e conformidade em sua essência. Os desenvolvedores e operadores de TI podem acelerar os esforços de modernização de aplicativos e gerar automação para dimensionar rapidamente os ambientes de TI. O watsonx Code Assistant é desenvolvido com os modelos básicos do IBM Granite, que incluem modelos de linguagem grande de última geração projetados para código, voltados para ajudar as equipes de TI a criar código de alta qualidade usando recomendações geradas por IA com base em solicitações de linguagem natural ou fonte existente código.
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