A Inteligência Artificial (IA) é uma das tendências tecnológicas mais relevantes de 2022.
Responsável por simular um processamento de caráter cognitivo, com o intuito de interpretar dados, essa tecnologia analisa tendência de sistemas, dá suporte às decisões e a automatização de ações. Além disso, seu desempenho está associado a outras tecnologias, como o Aprendizado de Máquina e a Aprendizagem Profunda.
Em decorrência da pandemia do COVID-19, houve o aumento da demanda por serviços do setor de TI. Houve também a amplificação dos impactos dos problemas já existentes, como o déficit de profissionais e o desenvolvimento de softwares abaixo da qualidade estimada.
Diante desse cenário, o mercado tem explorado na Inteligência Artificial formas de melhorar o desenvolvimento de software, do Planejamento à Análise de Qualidade.
Conheça a seguir como a Inteligência Artificial pode aumentar a qualidade do desenvolvimento e ajudar times de TI:
1. Requisitos do Projeto
O gerenciamento dos requisitos de um projeto, ou seja, o processo de rastrear, reunir e validar as demandas dos usuários finais de um software, é uma das maiores fontes de falhas, em termos de custo, tempo e qualidade.
Com Inteligência Artificial é possível detectar imprecisões e identificar ambiguidades, verificar a documentação dos requisitos e, a partir disso, sugerir de que forma é possível aperfeiçoar o código.
Dessa forma, é possível reduzir o tempo de revisão dos requisitos do projeto em mais de 50%.
2. Codificação
Talvez a forma mais popular e inicial de se utilizar Inteligência Artificial para melhorar de forma pontual, mas positiva, o desenvolvimento de software: a complementação das linhas de código de forma automática.
Em grandes projetos essa discreta melhoria pode ajudar significativamente o tempo útil dos desenvolvedores e o uso da IA pode potencializar com uma previsão mais robusta, por exemplo e não apenas o autocomplete.
3. Revisão, detecção e resolução de bugs
Em uma das etapas mais importantes do desenvolvimento, o uso de IA pode auxiliar a identificar os bugs e sugerir melhorias, a partir da compreensão da intenção de um determinado código, assim como a identificação dos erros comuns e as suas variações, o que gera economia nos custos de correção dos bugs.
Além disso uma ferramenta de teste baseada em IA tem o potencial de executá-los de modo automático. Reduzindo o tempo dos testes de qualidade e, assim, fazendo com que mais cenários e mais funcionalidades sejam contempladas.
4. Implantação do projeto
Na maior parte dos casos, os defeitos do código de um software são identificados a partir da sua implementação no ambiente de execução.
Com o uso de IA é possível identificar defeitos de implantação com antecedência, a partir da análise dos dados do histórico do sistema. A partir disso, a análise da causa dos defeitos ocorre de forma mais rápida, assim como o reparo dos defeitos identificados.
O uso de IA no próprio ambiente de software tem um alto potencial de auxiliar organizações a desenvolver com maior qualidade – algo essencial no mercado atual.
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