Come l’Intelligenza Artificiale Sta Ridisegnando l’Ecosistema di Sviluppo del Software?

Pochissime tecnologie possono competere con l’intelligenza artificiale (AI) in termini di potenziale per guidare l’innovazione. Sta trasformando il settore bancario, l’intrattenimento, il commercio elettronico, la sanità, il fitness e molti altri settori, con una serie di nuove e affascinanti innovazioni all’orizzonte.

L’AI eccelle anche in vari aspetti dello sviluppo del software. Inoltre, questo particolare settore potrebbe essere il più grande beneficiario di questa tecnologia a causa della sua capacità di autoapprendimento combinata con una capacità senza precedenti di analizzare e estrarre informazioni significative da grandi quantità di dati. Sta già aumentando la produttività, la velocità e la qualità del lavoro dei programmatori.

Non c’è dubbio che l’ulteriore penetrazione dell’AI nel mondo della programmazione continuerà a ridefinire il modo in cui il software viene creato e cosa significa essere uno sviluppatore. Andiamo a vedere i cambiamenti rivoluzionari nello sviluppo del software proposti dalla combinazione di esseri umani e macchine.

Gli Sviluppatori Possono Concentrarsi su Compiti Creativi e Complessi

Sebbene l’AI non possa ancora completare un ciclo di sviluppo completamente autonomo, è già diventata indispensabile per eseguire flussi di lavoro ripetitivi e tediosi che richiedono molto tempo e sforzo quando eseguiti manualmente. Gli assistenti di codifica basati su AI come Tabnine e OpenAI Codex stanno guadagnando slancio in questo settore. Il loro contributo al processo di programmazione si riduce principalmente alla completamento automatico del codice basato su migliaia di progetti open-source disponibili su GitHub e risorse simili.

Non solo questo contributo salva agli ingegneri del software ore di digitazione e migliora l’accuratezza della routine di codifica, ma libera anche la mente per concentrarsi sul raffinamento del design, il miglioramento dell’esperienza utente, la risoluzione dei problemi e l’aspetto creativo dei loro progetti.

La sempre più stretta “partnership” tra esseri umani e intelligenza artificiale darà vita a un cambiamento di paradigma in cui i loro ruoli si completeranno a vicenda senza sovrapporsi direttamente. Il prossimo grande traguardo è che gli sviluppatori avranno una funzione più di supervisione. L’AI, a sua volta, eseguirà la maggior parte del lavoro tedioso in modo che il contributo degli esseri umani sia limitato a mettere la parola fine al processo.

La formazione per nuovi sviluppatori è un altro settore in cui le macchine manterranno e aumenteranno la loro presenza nel futuro. Gli strumenti basati su AI di questa categoria, come Mendix Assist, rendono le migliori pratiche di codifica accessibili agli appassionati di IT che non hanno l’esperienza necessaria per completare progetti da soli. Ciò aprirà la strada alla democratizzazione di questo settore.

L’AI Rende Più Facile Identificare i Difetti del Software Presto

È noto che i test di garanzia della qualità sono un processo lungo e dispendioso in termini di risorse, con un sacco di trabocchetti. Poiché i fornitori di software possono allocare solo un numero limitato di ore lavorative per cercare imperfezioni nei loro prodotti, alcuni difetti possono passare inosservati e venire scoperti solo dopo che la soluzione è stata distribuita nell’ambiente del cliente.

L’intelligenza artificiale sta già rivoluzionando questo territorio. In effetti, i test del software sono una delle applicazioni più promettenti di questa tecnologia in tutto lo spettro. Può attraversare enormi codebase per individuare errori di sintassi, incoerenze logiche, errori di compilazione e altri bug a una velocità che supera la capacità degli analisti umani, e con un’accuratezza altissima.

Un esempio interessante dell’AI che dà una spinta ai test di garanzia della qualità è l’uso dell’apprendimento automatico basato su immagini per testare l’interfaccia utente grafica di un programma attraverso confronti a lato a lato. Un’altra tecnica chiamata fuzzing differenziale introduce lo stesso codice in ambienti software diversi per osservare le discrepanze di runtime, aiutando a identificare sottili difetti semantici e logici. Oltre a eseguire test basati su scenari predefiniti, gli strumenti guidati dall’AI possono imparare da progetti passati e creare nuovi casi di test. Ciò riduce notevolmente il tempo di sviluppo e garantisce che l’utente finale ottenga un prodotto di qualità decente.

La Gestione degli Errori Automatizzata in Tempo Reale Continuerà a Crescere

Quando gli errori non risolti nel software si accumulano nel tempo, si crea ciò che viene chiamato debito tecnico. Questa è una situazione comune negli ecosistemi di sviluppo sempre più affrettati che danno priorità alla consegna del prodotto rispetto alla qualità. Trascurando di affrontare tali problemi oggi, i fornitori di software rischiano di dover affrontare tempi di inattività e glitch del software domani. Un altro ostacolo serio è che il prodotto potrebbe avere falle di sicurezza che lo rendono vulnerabile a compromissioni facili. Per le organizzazioni che forniscono software come servizio, queste sono scenari particolarmente avversi perché impattano sulla loro reputazione e anche un breve periodo di inaccessibilità comporta una perdita finanziaria.

L’intelligenza artificiale e gli algoritmi di apprendimento automatico possono colmare questo vuoto. Trovano automaticamente gli errori, li categorizzano in base a una scala di gravità preimpostata e li correggono con poco o nessun intervento umano. Questa funzionalità è preziosa perché il costo di risolvere i bug aumenta notevolmente più avanti nel ciclo di vita del software.

L’efficienza di un approccio del genere deriva dalla capacità di queste tecnologie all’avanguardia di scorrere enormi database in pochi minuti e rivelare codice grezzo o altre deviazioni dalla norma, suggerendo passi che aiutano gli ingegneri del software a correggerli. L’alta accuratezza è un altro vantaggio di questa tattica. Inoltre, l’AI può trarre conclusioni dai dati analizzati in precedenza per perfezionare la sua capacità di rilevamento e gestione degli errori. Considerati tutti i benefici, questa tendenza continuerà a guadagnare slancio negli ambienti di sviluppo.

L’AI Arricchisce i Progetti con un Feedback Continuo degli Utenti

Per consegnare un prodotto che soddisfi appieno le esigenze del suo pubblico destinato, gli professionisti IT dovrebbero porre il feedback al centro. Questo approccio orientato al cliente fornisce informazioni utili su quali ritocchi possono migliorare l’esperienza utente, aiutando le applicazioni a estendere notevolmente la loro portata.

Poiché gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere addestrati a monitorare vari aspetti di come gli utenti interagiscono con un pezzo di software in tempo reale, mantengono un ciclo di feedback costante e risparmiano agli sviluppatori il fastidio di raccogliere e organizzare questi piccoli pezzi del puzzle. Il flusso costante di dati sul comportamento degli utenti aiuta a creare un’esperienza dinamica basata su diversi scenari di utilizzo. Ad esempio, un tale software può adattare flessibilmente la sua manifestazione dell’interfaccia utente in movimento, compresa la dimensione e la posizione dei suoi elementi.

La gestione dei requisiti è un processo adiacente finalizzato alla raccolta, convalida e registrazione di ciò che gli utenti finali si aspettano da un’applicazione. A meno che non venga eseguito correttamente, questa attività può posticipare le scadenze, gonfiare i costi o addirittura interrompere completamente i progetti. Le soluzioni basate su AI possono migliorare questo aspetto. Addestrate sulle linee guida migliori in questo settore 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 escape, requisiti incompleti o composti e varie ambiguità, riducendo al minimo il tempo di revisione. IBM Watson e Visure Requirements ALM sono esempi degli strumenti più noti in questo settore.

La Pianificazione e la Stima dei Costi Diventano Meno Ardue

Se si è familiari con le sfumature di queste fasi preliminari di un progetto software, allora si sa quale peso rappresentino per i team di sviluppo. È come un’equazione con una serie di variabili che gli sviluppatori spesso non riescono a risolvere correttamente. Fortunatamente, l’intelligenza artificiale si è rivelata incredibilmente adatta a stimare la tempistica e il budget richiesto.

La previsione precisa è una questione di comprendere l’intero contesto di un progetto, inclusi i requisiti dei clienti, gli ostacoli che tendono a sorgere durante lo sviluppo di un tipo specifico di software e il tempo necessario per superarli. Le macchine possono essere addestrate a comprendere questi metadati in base a progetti passati e informazioni da fonti terze verificate.

I dettagli su tutti questi meccanismi interni possono essere cruciali per decidere se accettare o meno un progetto. A volte è più saggio dire “No” che accettare un lavoro che è condannato a durare in modo inescusabile. Non riuscire a rispettare le scadenze è un catalizzatore per la frustrazione del cliente, quindi è nel vostro interesse fornire stime accurate. Con l’analisi predittiva nel suo set di strumenti, l’AI può essere il proiettile d’argento in questo senso e continuerà a essere un angolo di sostegno per prendere decisioni aziendali informate.

L’AI Aiuta a Migliorare la Sicurezza del Codice

Dalle prime fasi di sviluppo alla release del prodotto e alla sua distribuzione all’interno dell’infrastruttura del cliente, la sicurezza dovrebbe essere al centro dell’attenzione degli sviluppatori. Un gran numero di violazioni dei dati e attacchi di ransomware si verificano a causa di errori di codifica che generano lacune sfruttabili nel software. L’unico modo per evitare queste catastrofi è trovare e correggere tali errori proattivamente. Questa strategia estremamente importante è conosciuta come SecDevOps.

L’AI è il miglior alleato del programmatore in questo senso. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono utilizzare informazioni da fonti pubbliche come il database CVE di MITRE per controllare ogni riga di codice in cerca di vulnerabilità note che trasformano un’applicazione in un bersaglio facile. La protezione si estende a tutte le fasi del ciclo di vita del software. Dopo la distribuzione, questi strumenti intelligenti possono rilevare minacce interne e attacchi zero-day basati su attività di rete sospette.

L’uso dell’AI si adatta al contesto del principio sempre più popolare chiamato “shift left”, che mira a individuare e riparare le imperfezioni il più presto possibile nel processo di sviluppo. Questa pratica riduce i costi e aiuta i fornitori di software a evitare la trappola derivante dal debito tecnico sopra menzionato.

A margine, i cybercriminali stanno già sfruttando questa tecnologia. Recentemente, sono stati segnalati casi di abuso di ChatGPT per creare malware, esempi di una tendenza inquietante. Detto questo, un’ulteriore implementazione dell’AI per integrare la sicurezza nella pipeline CI/CD può far pendere l’ago della bilancia a favore dei “cappelli bianchi”.

Verso il Futuro

L’intelligenza artificiale è già integrata nel tessuto dello sviluppo del software e questi legami continueranno a stringersi. Mentre alcuni analisti sostengono che questa tecnologia sta per rendere gli sviluppatori ridondanti, tali previsioni sembrano essere lontane. Negli anni a venire, l’evoluzione di questo settore seguirà probabilmente la strada di una maggiore automazione dei compiti ripetitivi e dei processi in cui il margine di errore umano è alto. Le persone continueranno a scrivere software e l’AI sarà loro di grande aiuto.