4 modi in cui l’intelligenza artificiale migliora lo sviluppo del software

Affermare che l’IA nello sviluppo del software sta cambiando diversi aspetti della vita di uno sviluppatore sarà un eufemismo, in effetti, secondo un recente Rapporto Deloitte  processi di sviluppo software potenziati dall’IA potrebbero aiutare lo sviluppatore medio a essere 10 volte più produttivo di quanto non sarebbero da soli.

La realtà di oggi è quella Intelligenza artificiale (AI) La tecnologia viene attivamente applicata in diversi settori e sta migliorando l’efficienza aziendale in tutto il mondo.

In altre parole, la tecnologia AI ha già, per numerose industrie, una rivoluzione nel modo in cui le cose vengono fatte e il settore dello sviluppo del software non fa eccezione.

In effetti, il settore dello sviluppo del software potrebbe essere uno dei settori in cui la tecnologia AI potrebbe aver già avviato una rivoluzione completa. Man mano che vengono esplorate sempre più applicazioni innovative, si prevede che la tecnologia AI cambierà completamente il modo in cui gli sviluppatori scrivono e manterranno il codice.

Alcuni esperti, come Pete Warden, un autore, uno scienziato e un ingegnere di ricerca su Google, credono che grazie all’apprendimento automatico e alle tecnologie di intelligenza artificiale, il Lavori software del futuro non coinvolgerà nemmeno la programmazione.

Sebbene questa nozione sia una questione di dibattito, fornisce una visione realistica dell’entità dell’impatto della tecnologia AI nello sviluppo del software.

Ecco quattro puntatori che spiegano il ruolo dell’IA nello sviluppo del software nel miglioramento dei processi di sviluppo del software:

Come l’IA cambierà lo sviluppo e le applicazioni del software e l’impatto che ha attualmente

Lifecicli di sviluppo software più breve

Un processo di sviluppo del software consiste in diversi passaggi. Sfortunatamente, molti di questi passaggi richiedono molto tempo, rendendo lento l’intero processo di sviluppo del software pronto per il mercato.

Ora, questo processo potrebbe non essere necessariamente lento, ma le richieste di mercato spesso richiedono ai team di sviluppo del software di lavorare con scadenze quasi irrealistiche. È qui che diventano importanti l’apprendimento automatico, l’apprendimento profondo e l’intelligenza artificiale nel software.

Mentre c’è ancora un po ‘di tempo prima che l’IA venga integrata nell’intero processo di sviluppo del software, molti team di tutto il mondo hanno già iniziato a utilizzare l’apprendimento profondo e l’apprendimento automatico per accelerare uno dei passaggi più importanti ma che richiedono più tempo del processo di sviluppo del software: test.

Tradizionalmente, i test del software miravano a trovare bug prima che la fase di distribuzione dovesse essere eseguita manualmente. Questo non è stato solo dispendioso in termini di tempo, ma ha anche comportato un enorme ambito di errore umano. Di conseguenza, molti utenti troverebbero bug nel software dopo essere stati lanciati sul mercato.

Al giorno d’oggi, i test del software sono completamente diversi. Vengono distribuiti algoritmi di apprendimento automatico e di apprendimento profondo che conducono test automatizzati e continui, liberando numerose ore preziose ai giorni tipici dello sviluppatore. Vale anche la pena notare che l’uso di algoritmi di apprendimento automatico e di apprendimento profondo consente ai team di sviluppo del software di testare più scenari e trovare più bug, minimizzando le possibilità di un utente pagante trovare un bug.

In altre parole, abilitato ai Test del software Consente ai team di sviluppo di ridurre i tempi di sviluppo e ridurre comunque il loro tasso di fallimento e produrre un prodotto privo di bug.

L’avvento degli assistenti di programmazione

Gli assistenti virtuali basati sull’intelligenza artificiale stanno trovando applicazioni in una varietà di settori, incluso lo sviluppo. Sfortunatamente, gli sviluppatori di software moderni devono leggere e cercare riferimenti da una lunga documentazione e spendere un codice di debug non realistico.

Gli assistenti di programmazione possono aiutare a ridurre il tempo impiegato per completare tali processi. I moderni assistenti di programmazione, come il codota per Java e Kite per Python, offrono superbe funzionalità di risparmio di tempo come consigli e aiuto in tempo ridotto, funzionalità di completamento automatico per il codice e persino esempi di codice. Un altro assistente di codifica AI è Tabnine, uno strumento di completamento del codice basato sull’intelligenza artificiale che supporta oltre 30 linguaggi di programmazione. Tabnine è forse uno degli assistenti di sviluppo alimentare più popolari, con oltre un milione di utenti attivi.

Programmi come Tabnine e Codota sono persino in grado di “apprendere” dalle esperienze passate. Con questa capacità, questi strumenti possono identificare possibili errori ed evidenziarli in tempo reale quando è in corso il processo di sviluppo. Gli esperti credono che presto la tecnologia dell’IA possa essere utilizzata per identificare automaticamente gli errori e apportare le modifiche necessarie senza intervento umano.

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Produrre stime precise

Non è un segreto che le tecnologie di intelligenza artificiale possiedano la capacità di “apprendere” dai dati che vengono alimentati a loro. Questa capacità viene utilizzata attivamente per produrre stime di budget e sequenza temporale per i progetti di sviluppo del software. Non sorprende che le stime prodotte siano incredibilmente precise.

Al fine di produrre una previsione realistica, una comprensione approfondita del contesto e della competenza in materia. Entrambe queste cose possono essere “insegnate” a un’intelligenza artificiale. Di conseguenza, le tecnologie di intelligenza artificiale possono prevedere accuratamente blocchi stradali che possono emergere durante l’intervallo del processo di sviluppo del software. Può anche prevedere con precisione la quantità di tempo, lo sforzo e il denaro richiesti per completare un progetto software specifico.

Questa capacità di produrre stime accurate ha serie implicazioni. Ad esempio, ciò può aiutare le agenzie di sviluppo a pianificare il numero di progetti software che possono prendere e regolare i loro prezzi di conseguenza. Inoltre, ciò può comportare un’esperienza migliore per i clienti delle agenzie di sviluppo in quanto saranno in grado di avviare progetti con aspettative realistiche che sono altamente probabilmente soddisfatte in futuro.

AI nello sviluppo del software che aiuta nel refactoring del codice

Al fine di migrare in modo efficiente a migliori tecnologie, mantenere un codice pulito è fondamentale. Tuttavia, è un compito impegnativo nel panorama di sviluppo di oggi, quando molteplici collaboratori stanno collaborando sugli stessi progetti software.

Di conseguenza, la maggior parte dei progetti software passano attraverso più mani, anche nella fase di manutenzione. Di conseguenza, il refattori del codice è diventato necessario per le organizzazioni che vogliono passare a tecnologie più recenti e migliori. Questo compito che richiede tempo e difficile è reso più semplice ed efficiente con l’aiuto della tecnologia di apprendimento automatico. Con l’applicazione dell’apprendimento automatico, il refattori del codice può essere automatizzato in larga misura. Ciò ottimizzerà in modo efficiente il codice per le prestazioni e faciliterà l’interpretazione.

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Sfide e limitazioni dell’intelligenza artificiale nello sviluppo del software

Mentre l’IA sta rivoluzionando lo sviluppo del software, viene anche fornito con la sua quota di sfide e limitazioni che devono essere affrontate per garantire un’integrazione responsabile ed efficace.

I modelli di intelligenza artificiale spesso ereditano pregiudizi dai dati di addestramento, portando a previsioni imperfette e risultati sleali, influendo sulla qualità e l’affidabilità del codice. Mentre AI aiuta la generazione di codice, la supervisione umana rimane cruciale per l’adesione agli standard, alla sicurezza e alle pratiche etiche. Inoltre, le elevate esigenze computazionali e le sfide di integrazione aumentano i costi e complicano i flussi di lavoro, in particolare per le organizzazioni più piccole. Gli esperti suggeriscono inoltre che il eccessivo affidamento sui rischi di intelligenza artificiale può ridurre le capacità degli sviluppatori e creare vulnerabilità di sicurezza.

Affrontando queste sfide attraverso implementazione ponderata, collaborazione e considerazioni etiche, gli sviluppatori e le organizzazioni possono sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale nello sviluppo del software, mitigando i suoi rischi.

Strumenti e piattaforme AI nello sviluppo del software

L’adozione di AI nello sviluppo del software è in gran parte guidata dalla disponibilità di strumenti e piattaforme avanzate che semplificano i processi, migliorano la produttività e consentono soluzioni innovative. Dall’assistenza con la generazione di codice all’automazione dei test, questi strumenti stanno trasformando il modo in cui gli sviluppatori si avvicinano alla creazione di software.

Strumenti e piattaforme chiave AI a supporto degli sviluppatori

1. Github Copilot

Github Copilot, alimentato dal codice di Openi, funge da assistente di codifica alimentato dall’IA. Fornisce suggerimenti sul codice consapevole del contesto, funzioni automatiche di completamento e persino genera codice a calcia, risparmiando tempo significativo agli sviluppatori durante il processo di codifica.

2. Tabnine

Un assistente di codifica AI molto popolare, Tabnine supporta oltre 30 linguaggi di programmazione. Imparando dai progetti specifici dell’utente, offre previsioni precise del codice e aiuta a ridurre le attività di codifica ripetitiva.

3. IBM Watsonx Code Assistant

IBM Watsonx Code Assistant porta il supporto AI di livello aziendale agli sviluppatori. Si concentra sulla generazione di frammenti di codice, automatizzando la documentazione e miglioramento della collaborazione del team offrendo soluzioni affidabili e scalabili.

4. Tensorflow e Pytorch

Tensorflow e Pytorch sono framework leader nel regno dell’apprendimento automatico e dell’apprendimento profondo. Questi strumenti forniscono biblioteche robuste per la costruzione e la formazione di reti neurali, consentendo lo sviluppo di applicazioni basate sull’IA con funzionalità complesse.

5. AI generativa per la codifica

Strumenti di intelligenza artificiale generativi sfruttano l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per aiutare gli sviluppatori a creare codice da semplici descrizioni delle lingue. Questi strumenti semplificano il processo di sviluppo, rendendolo più accessibile per gli utenti non tecnici.

6. piattaforme di test automatizzate

Le piattaforme di test alimentate dall’intelligenza artificiale consentono i test continui generando e eseguendo automaticamente casi di test. Queste piattaforme possono simulare gli scenari degli utenti, identificare i bug e ottimizzare la copertura dei test, riducendo il tempo richiesto per i test manuali.

7. Piattaforme di apprendimento automatico basato su cloud

Piattaforme come Google Cloud AI e Amazon SageMaker forniscono agli sviluppatori AI scalabili e strumenti di apprendimento automatico. Consentono agli sviluppatori di formare, distribuire e monitorare i modelli di intelligenza artificiale nel cloud, riducendo i costi e le complessità delle infrastrutture.

8. piattaforme senza codice/a basso codice

Le piattaforme senza codice e a basso codice alimentate dall’intelligenza artificiale stanno democratizzando lo sviluppo del software. Offrendo interfacce di drag-and-drop e modelli pre-costruiti, queste piattaforme consentono una prototipazione e uno sviluppo più veloci senza richiedere una vasta competenza di codifica.

9. Modelli interpretabili

Per gli sviluppatori che lavorano su applicazioni critiche, i modelli AI interpretabili aiutano a garantire la trasparenza. Questi modelli spiegano i loro processi decisionali, migliorando la fiducia e la responsabilità nei sistemi software.

Come gli strumenti AI stanno modellando il futuro dello sviluppo

Gli sviluppatori possono concentrarsi su aspetti creativi e strategici dello sviluppo del software, automatizzando le attività ripetitive e banali sfruttando questi strumenti e piattaforme di intelligenza artificiale. Ciò non solo accelera il processo di sviluppo, ma migliora anche la qualità e la scalabilità del prodotto finale.

Dai suggerimenti intelligenti di GitHub Copilot alle potenti capacità di apprendimento automatico di Tensorflow, gli strumenti AI stanno diventando indispensabili nello sviluppo moderno del software. La loro integrazione garantisce che gli sviluppatori possano soddisfare le esigenze del mercato con velocità, precisione e innovazione.

Conclusione

Mentre la tecnologia AI dovrebbe rivoluzionare il modo in cui il codice è scritto completamente; Non significherà che programmatori e professionisti che lavorano come sviluppatori di software diventeranno obsoleti. Significa semplicemente che le responsabilità fondamentali degli sviluppatori si trasformeranno per aiutare l’applicazione dell’emergere Esternalizzare l’intelligenza artificialetecnologia. In futuro, gli sviluppatori di software che possono lavorare in collaborazione con la tecnologia AI dovrebbero essere molto richiesti. L’implementazione completa della tecnologia AI consentirà alle aziende di accedere ad alta qualità Servizi di sviluppo software personalizzati a costi inferiori. Tali collaborazioni comportano molto meno seccatura della situazione attuale.

Domande frequenti

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