In che modo l'intelligenza artificiale sta rimodellando l'ecosistema di sviluppo software?

Poche tecnologie sono all'altezza dell'intelligenza artificiale (AI) in termini di potenziale per guidare l'innovazione. Sta trasformando il settore bancario, l'intrattenimento, l'e-commerce, la sanità, il fitness e molti altri settori, con decine di nuovi affascinanti progressi in questi campi all'orizzonte.

L'intelligenza artificiale eccelle anche in vari aspetti dello sviluppo del software. Inoltre, questa particolare area potrebbe essere la più grande beneficiaria della tecnologia grazie alla sua competenza di autoapprendimento combinata con una capacità senza pari di analizzare ed estrarre rapidamente informazioni significative da enormi quantità di dati. Sta già aumentando la produttività, la velocità e la qualità del lavoro dei codificatori.

Non c'è dubbio che l'ulteriore penetrazione dell'IA nel mondo della programmazione continuerà a ridefinire il modo in cui il software nasce e cosa significa essere uno sviluppatore. Esaminiamo i cambiamenti rivoluzionari nell'ingegneria del software azionati dal tandem di uomini e macchine.

Gli sviluppatori possono concentrarsi maggiormente su attività creative e complesse

Sebbene a questo punto l'intelligenza artificiale difficilmente possa finalizzare da sola un ciclo di sviluppo completo, è già diventata indispensabile per eseguire flussi di lavoro ripetitivi e noiosi che richiedono molto tempo e impegno se eseguiti manualmente. Assistenti di codifica basati su AI come Tabnino e Codice OpenAI stanno guadagnando slancio in questo settore. Il loro input nel processo di programmazione si riduce principalmente al completamento automatico del codice basato su migliaia di progetti open source disponibili su GitHub e risorse simili.

Questo contributo non solo fa risparmiare agli ingegneri del software ore di digitazione e migliora l'accuratezza della routine di codifica, ma libera anche spazio di testa per concentrarsi sul perfezionamento del design, sui miglioramenti dell'esperienza utente, sulla risoluzione dei problemi e sull'aspetto creativo dei loro progetti.

La "partnership" sempre più stretta tra esseri umani e intelligenza artificiale susciterà un cambio di paradigma in cui i loro ruoli si completeranno a vicenda senza sovrapporsi direttamente. Il prossimo traguardo importante è che gli sviluppatori avranno più di una funzione di supervisione. L'intelligenza artificiale, a sua volta, farà la maggior parte del lavoro noioso in modo che il contributo delle persone sia limitato a dare gli ultimi ritocchi al processo.

Il tutoraggio per i nuovi sviluppatori è un altro ambito in cui le macchine manterranno e aumenteranno la loro presenza in futuro. Strumenti basati sull'intelligenza artificiale di questa categoria come Mendix Assist rendere le migliori pratiche di codifica accessibili agli appassionati di IT che non hanno le competenze per completare i progetti da soli. Ciò aprirà la strada alla democratizzazione di questo settore.

L'intelligenza artificiale rende più facile individuare precocemente i difetti del software

È risaputo che i test di garanzia della qualità sono un processo lungo e ad alta intensità di risorse con una serie di insidie. Poiché i fornitori di software possono dedicare un numero limitato di ore-uomo alla ricerca di imperfezioni nei loro prodotti, alcune righe di codice scadenti potrebbero passare inosservate e essere scoperte solo dopo che la soluzione è stata implementata nell'ambiente di un cliente.

L'intelligenza artificiale sta già rivoluzionando questo territorio. In effetti, il test del software è una delle applicazioni più promettenti di questa tecnologia in tutto lo spettro. Può attraversare enormi basi di codice per individuare errori di sintassi, incoerenze logiche, errori di compilazione e altri bug a una velocità che va oltre le capacità degli analisti umani e con altissima precisione.

Un esempio interessante di intelligenza artificiale che dà una spinta alla routine di garanzia della qualità è l'uso di immagini basate machine learning per testare l'interfaccia utente grafica di un programma attraverso confronti affiancati. Un'altra tecnica chiamata fuzzing differenziale introduce lo stesso codice in diversi ambienti software per osservare le discrepanze di runtime, il che aiuta a identificare sottili difetti semantici e logici. Oltre a eseguire test basati su scenari predefiniti, gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale possono imparare dai progetti passati e creare nuovi casi di test. Ciò riduce notevolmente i tempi di sviluppo e garantisce all'utente finale un prodotto di qualità decente.

La gestione automatizzata degli errori in tempo reale continuerà a crescere

Quando gli errori irrisolti nel software si accumulano nel tempo, questo crea ciò che viene chiamato debito tecnico. Questa è una situazione comune negli ecosistemi di sviluppo sempre frettolosi che danno priorità alla consegna del prodotto rispetto alla qualità. Trascurando di affrontare tali problemi oggi, i fornitori corrono il rischio di affrontare i tempi di inattività del software e glitch domani. Un altro grave ostacolo è che il prodotto potrebbe presentare falle di sicurezza che lo rendono suscettibile di facile compromissione. Per le organizzazioni che forniscono software-as-a-service, questi sono scenari particolarmente avversi perché incidono sulla loro reputazione e anche un breve periodo di inaccessibilità comporta perdite finanziarie.

L'intelligenza artificiale e gli algoritmi di apprendimento automatico possono riempire il vuoto. Trovano automaticamente gli errori, li classificano in base a una scala di gravità preimpostata e li correggono con un coinvolgimento umano minimo o nullo. Questa funzionalità è preziosa perché il costo per risolvere i bug aumenta sostanzialmente più avanti nel ciclo di vita del software.

L'efficienza di un approccio del genere deriva dalla capacità di queste tecnologie all'avanguardia di setacciare database molto grandi in pochi minuti e svelare codice grezzo o altre deviazioni dalla norma, suggerendo al contempo passaggi che aiutano gli ingegneri del software a correggerli. Anche l'elevata precisione è il lato positivo di questa tattica. Inoltre, l'intelligenza artificiale può trarre conclusioni dai dati analizzati in precedenza per perfezionare il rilevamento degli errori e il potere di gestione. Dati tutti i vantaggi, questa tendenza continuerà a guadagnare terreno nei circoli di sviluppo.

L'intelligenza artificiale arricchisce i progetti con il feedback continuo degli utenti

Per fornire un prodotto che soddisfi pienamente i requisiti del pubblico a cui è destinato, i professionisti IT dovrebbero mettere il feedback in primo piano. Questo approccio incentrato sul cliente fornisce informazioni utili su quali modifiche possono migliorare l'esperienza dell'utente, il che aiuta le applicazioni a estendere notevolmente la loro portata.

Poiché agli algoritmi di machine learning può essere insegnato a monitorare vari aspetti del modo in cui gli utenti interagiscono con un software in tempo reale, mantengono un ciclo di feedback coerente e risparmiano agli sviluppatori il fastidio di raccogliere e organizzare questi minuscoli pezzi del puzzle. Il flusso incessante di dati sul comportamento degli utenti aiuta a creare un'esperienza dinamica basata su diversi scenari di utilizzo. Ad esempio, tale software può regolare in modo flessibile la sua manifestazione dell'interfaccia utente in movimento, comprese le dimensioni e la posizione dei suoi elementi.

La gestione dei requisiti è un processo adiacente volto a raccogliere, convalidare e tenere traccia di ciò che gli utenti finali si aspettano da un'applicazione. Se non eseguita correttamente, questa attività può posticipare le scadenze, aumentare i costi o addirittura interrompere completamente i progetti. Le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale possono fare un ulteriore passo avanti. Formati sulle linee guida delle migliori pratiche in quest'area della gestione dei progetti, sfruttano l'elaborazione del linguaggio naturale per analizzare i requisiti, identificare le incoerenze e suggerire miglioramenti. 

Questi strumenti possono facilmente individuare clausole di salvaguardia, requisiti incompleti o composti e varie ambiguità, riducendo così al minimo i tempi di revisione. IBM Watson e Requisiti Visure ALM sono esempi degli strumenti più noti in questa nicchia.

La pianificazione e la stima dei costi diventano meno scoraggianti

Se conosci le sfumature di queste fasi preliminari di un progetto software, allora sai quale peso hanno imposto ai team di sviluppo. È come un'equazione con una serie di variabili che gli addetti IT spesso non riescono a risolvere correttamente. Per fortuna, l'intelligenza artificiale si è dimostrata incredibilmente abile nello stimare la tempistica e il budget richiesto.

Una previsione precisa consiste nel cogliere l'intero contesto di un progetto, compresi i requisiti dei clienti, gli ostacoli che tendono a sorgere durante lo sviluppo di un tipo specifico di software e la quantità di tempo necessaria per affrontarli. Le macchine possono essere addestrate per comprendere questi metadati sulla base di progetti passati e informazioni provenienti da fonti di terze parti verificate.

I dettagli su tutti questi meccanismi interni possono essere cruciali per decidere se accettare o meno un progetto. A volte è più giudizioso dire "No" piuttosto che accettare un lavoro destinato a durare imperdonabilmente a lungo. Non essere in grado di rispettare le scadenze è un catalizzatore della frustrazione del cliente, quindi è nel tuo interesse fornire stime accurate. Con l'analisi predittiva nel suo toolkit, l'intelligenza artificiale può essere la pallottola d'argento in questo senso e continuerà a essere una pietra angolare per prendere decisioni aziendali informate.

L'intelligenza artificiale aiuta a migliorare la sicurezza del codice

Dalle prime fasi di sviluppo al rilascio del prodotto e all'implementazione all'interno dell'infrastruttura di un cliente, la sicurezza dovrebbe essere al primo posto per gli sviluppatori. Una buona parte delle violazioni dei dati e degli attacchi ransomware si verificano a causa di errori di codifica che generano lacune sfruttabili nel software. L'unico modo per evitare questi disastri è trovare e correggere tali errori in modo proattivo. Questa strategia estremamente importante è nota come SecDevOps.

L'intelligenza artificiale è il miglior alleato di un programmatore in questo senso. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono utilizzare le informazioni provenienti da fonti disponibili al pubblico come il database CVE di MITRE per controllare ogni riga di codice alla ricerca di vulnerabilità note che trasformano un'applicazione in un frutto a basso impatto. La protezione si estende a tutte le fasi del ciclo di vita del software. Dopo l'implementazione, questi strumenti intelligenti possono rilevare minacce interne e attacchi zero-day basati su attività di rete sospette.

L'uso dell'intelligenza artificiale si inserisce nel contesto del principio sempre più popolare denominato "spostamento a sinistra", che mira a individuare e riparare le imperfezioni il prima possibile nel processo di sviluppo. Questa pratica riduce i costi e aiuta i fornitori di software a evitare la trappola derivante dal suddetto debito tecnico.

In una nota a margine, i criminali informatici stanno già utilizzando come arma questa tecnologia. Recenti rapporti di marmaglia abusando di ChatGPT per creare malware esemplificano la tendenza snervante. Detto questo, un'ulteriore implementazione dell'intelligenza artificiale per integrare la sicurezza nella pipeline CI/CD può far oscillare il pendolo a favore dei cappelli bianchi.

Andando avanti

L'intelligenza artificiale è già integrata nel tessuto dello sviluppo del software e questi legami continueranno ad avvicinarsi. Mentre alcuni analisti sostengono che questa tecnologia sta per rendere ridondanti i programmatori, tali previsioni sembrano essere inverosimili. Nei prossimi anni, l'evoluzione di questo settore seguirà molto probabilmente il percorso di una più profonda automazione di attività e processi ripetitivi in ​​cui il margine di errore umano è elevato. Le persone continueranno a scrivere software e l'intelligenza artificiale darà loro una mano amichevole.