4 modi in cui l'intelligenza artificiale migliora lo sviluppo del software
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Affermare che l’intelligenza artificiale nello sviluppo software stia cambiando diversi aspetti della vita di uno sviluppatore sarebbe riduttivo, infatti, secondo un recente studio Rapporto Deloitte I processi di sviluppo software potenziati dall’intelligenza artificiale potrebbero aiutare lo sviluppatore medio a essere 10 volte più produttivo di quanto lo sarebbe da solo.
La realtà odierna è che la tecnologia dell’intelligenza artificiale (AI) viene applicata attivamente in diversi settori e sta migliorando l’efficienza aziendale in tutto il mondo.
In altre parole, la tecnologia dell’intelligenza artificiale ha già portato, per numerosi settori, una rivoluzione nel modo in cui vengono fatte le cose, e il settore dello sviluppo software non fa eccezione.
In effetti, il settore dello sviluppo software potrebbe essere uno dei settori in cui la tecnologia AI potrebbe aver già avviato una rivoluzione completa. Man mano che vengono esplorate applicazioni sempre più innovative, si prevede che la tecnologia AI cambierà completamente il modo in cui gli sviluppatori scrivono e gestiscono il codice.
Alcuni esperti, come Pete Warden, autore, scienziato e ingegnere ricercatore di Google, ritengono che grazie all’apprendimento automatico e alle tecnologie di intelligenza artificiale, il lavori software del futuro non implicherà nemmeno la programmazione.
Sebbene questa nozione sia oggetto di dibattito, fornisce una visione realistica dell’entità dell’impatto della tecnologia AI nello sviluppo del software.
Ecco quattro suggerimenti che spiegano il ruolo dell'intelligenza artificiale nello sviluppo del software nel miglioramento dei processi di sviluppo del software:
Come l'intelligenza artificiale cambierà lo sviluppo e le applicazioni del software e l'impatto che ha attualmente
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Cicli di vita dello sviluppo software più brevi
Un processo di sviluppo software è composto da diversi passaggi. Sfortunatamente, molti di questi passaggi richiedono molto tempo, rendendo lento l’intero processo di sviluppo di software pronto per il mercato.
Ora, questo processo potrebbe non essere necessariamente lento, ma le richieste del mercato spesso richiedono ai team di sviluppo software di lavorare con scadenze quasi irrealistiche. È qui che l’apprendimento automatico, il deep learning e l’intelligenza artificiale nel software diventano importanti.
Sebbene ci sia ancora del tempo prima che l’intelligenza artificiale venga integrata nell’intero processo di sviluppo del software, molti team in tutto il mondo hanno già iniziato a utilizzare il deep learning e il machine learning per accelerare una delle fasi più importanti ma allo stesso tempo più dispendiose in termini di tempo del processo di sviluppo del software: test.
Tradizionalmente, i test del software volti a individuare i bug prima della fase di distribuzione dovevano essere eseguiti manualmente. Ciò non solo richiedeva molto tempo, ma comportava anche un’enorme portata di errori umani. Di conseguenza, molti utenti avrebbero riscontrato bug nel software dopo essere stato lanciato sul mercato.
Al giorno d'oggi, il test del software è completamente diverso. Vengono implementati algoritmi di machine learning e deep learning che conducono test automatizzati e continui, liberando numerose ore preziose nella tipica giornata di uno sviluppatore. Vale anche la pena notare che l’utilizzo di algoritmi di machine learning e deep learning consente ai team di sviluppo software di testare più scenari e trovare più bug, riducendo al minimo le possibilità che un utente pagante trovi un bug.
In altre parole, i test del software abilitati all’intelligenza artificiale consentono ai team di sviluppo di ridurre i tempi di sviluppo e comunque di ridurre il tasso di fallimento e produrre un prodotto privo di bug.
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L'avvento degli assistenti di programmazione
Gli assistenti virtuali basati sull’intelligenza artificiale stanno trovando applicazioni in una varietà di settori, compreso lo sviluppo. Sfortunatamente, i moderni sviluppatori di software devono leggere e cercare riferimenti in una lunga documentazione e dedicare una quantità irrealistica di tempo al debug del codice.
Gli assistenti di programmazione possono aiutare a ridurre il tempo necessario per completare tali processi. I moderni assistenti di programmazione, come Codota per Java e Kite per Python, offrono straordinarie funzionalità per risparmiare tempo come consigli e assistenza just-in-time, funzionalità di completamento automatico per il codice e persino esempi di codice. Un altro assistente alla 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 allo sviluppo basati sull'intelligenza artificiale più popolari, con oltre un milione di utenti attivi.
Programmi come Tabnine e Codota sono addirittura in grado di “imparare” dalle esperienze passate. Grazie a questa capacità, questi strumenti possono identificare possibili errori ed evidenziarli in tempo reale quando il processo di sviluppo è in corso. Gli esperti ritengono che presto la tecnologia dell’intelligenza artificiale potrà essere utilizzata per identificare automaticamente gli errori e apportare le modifiche necessarie senza l’intervento umano.
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Produrre stime precise
Non è un segreto che le tecnologie di intelligenza artificiale possiedano la capacità di “imparare” dai dati che vengono loro forniti. Questa capacità viene utilizzata attivamente per produrre stime di budget e tempistiche per progetti di sviluppo software. Non sorprende che le stime prodotte siano incredibilmente precise.
Al fine di produrre una previsione realistica, una comprensione approfondita del contesto e delle competenze in materia. Entrambe queste cose possono essere “insegnate” a un’intelligenza artificiale. Di conseguenza, le tecnologie di intelligenza artificiale possono prevedere con precisione gli ostacoli che potrebbero emergere durante il processo di sviluppo del software. Può anche prevedere con precisione la quantità di tempo, impegno e denaro necessari per completare uno specifico progetto software.
Questa capacità di produrre stime accurate ha gravi implicazioni. Ad esempio, questo può aiutare le agenzie di sviluppo a pianificare il numero di progetti software che possono intraprendere e ad adeguare i loro prezzi di conseguenza. Inoltre, ciò potrebbe comportare una migliore esperienza per i clienti delle agenzie di sviluppo in quanto saranno in grado di avviare progetti con aspettative realistiche che molto probabilmente verranno soddisfatte in futuro.
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L'intelligenza artificiale nello sviluppo software aiuta nel refactoring del codice
Per migrare in modo efficiente verso tecnologie migliori, è fondamentale mantenere un codice pulito. Tuttavia, è un compito impegnativo nel panorama dello sviluppo odierno, quando più contributori collaborano agli stessi progetti software. Di conseguenza, la maggior parte dei progetti software passa attraverso più mani, anche nella fase di manutenzione.
Di conseguenza, il refactoring del codice è diventato necessario per le organizzazioni che desiderano passare a tecnologie più nuove e migliori. Questo compito difficile e dispendioso in termini di tempo viene reso più semplice ed efficiente con l’aiuto della tecnologia di apprendimento automatico. Con l’applicazione del Machine Learning, il refactoring del codice può essere in larga misura automatizzato. Ciò ottimizzerà in modo efficiente il codice per le prestazioni e lo renderà facile da interpretare.
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Conclusione
Sebbene si prevede che la tecnologia AI rivoluzionerà completamente il modo in cui il codice viene scritto; ciò non significherà che i programmatori e i professionisti che lavorano come sviluppatori di software diventeranno obsoleti. Significa semplicemente che le responsabilità principali degli sviluppatori si trasformeranno per favorire l’applicazione della tecnologia AI emergente. In futuro, si prevede che gli sviluppatori di software in grado di lavorare in collaborazione con la tecnologia AI saranno molto richiesti. L’implementazione completa della tecnologia AI consentirà alle aziende di accedere a servizi di alta qualità servizi di sviluppo software a costi inferiori. Tali collaborazioni comporteranno molti meno problemi rispetto alla situazione attuale.
Domande frequenti
Di seguito sono riportati alcuni degli effetti positivi dell'intelligenza artificiale sullo sviluppo del software:
– Raccolta requisiti
– Organizza lo sviluppo del software
– Lo sviluppo è semplificato
– Aiuta con i test
– La distribuzione è semplificata
– La manutenzione è ridotta
– Aumenta la sicurezza
Di seguito sono riportati alcuni modi in cui l’intelligenza artificiale cambierà lo sviluppo del software:
– La progettazione del software sarà semplificata
– La gestione del progetto sarà semplice
– Il debug sarà automatico
– Controllo sul processo di distribuzione
– Automatizzazione dei test
Sì, con l’aiuto di applicazioni autocodificate, l’intelligenza artificiale può affrontare le sfide della codifica. Ciò non solo consentirà ai programmatori di completare il lavoro in meno tempo, ma migliorerà anche la capacità di programmazione dello sviluppatore.
L’intelligenza artificiale avrà un impatto sul business dello sviluppo software nei seguenti modi:
– Maggiore sicurezza dei dati
– Rilevamento di bug ed errori in una fase iniziale
– Con il processo decisionale strategico, puoi creare software superiore
– La precisione delle stime sarà migliorata
L’intelligenza artificiale comporterà un aumento significativo della produttività. L’intelligenza artificiale aiuterà gli sviluppatori di software a sviluppare applicazioni di qualità superiore in modo più rapido ed efficiente. Non solo farà risparmiare tempo e fatica alle organizzazioni, ma potrebbe anche portare a procedure aziendali più creative.
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