Cum remodelează AI ecosistemul de dezvoltare software?

Puține tehnologii se potrivesc cu inteligența artificială (AI) în ceea ce privește potențialul de a stimula inovația. Transformă sectorul bancar, divertisment, comerț electronic, asistență medicală, fitness și multe alte industrii, cu zeci de noi progrese fascinante în aceste domenii fiind la orizont.

AI excelează și în diferite aspecte ale dezvoltării software. Mai mult, această zonă specială ar putea fi cel mai mare beneficiar al tehnologiei datorită competenței sale de auto-învățare combinată cu o capacitate de neegalat de a analiza și extrage rapid informații semnificative din cantități masive de date. Deja crește productivitatea, viteza și calitatea muncii programatorilor.

Nu există nicio îndoială că pătrunderea în continuare a AI în lumea programării va continua să redefinească modul în care software-ul ia naștere și ce înseamnă să fii dezvoltator. Să trecem peste schimbările revoluționare în inginerie software, propulsate de tandemul de oameni și mașini.

Dezvoltatorii se pot concentra mai mult pe sarcini creative și complexe

Deși AI cu greu poate finaliza singur un ciclu de dezvoltare cu drepturi depline în acest moment, a devenit deja indispensabilă pentru efectuarea unor fluxuri de lucru repetitive și plictisitoare care necesită mult timp și efort atunci când sunt făcute manual. Asistenți de codare bazați pe inteligență artificială, cum ar fi tabnine și OpenAI Codex iau amploare în acest domeniu. Contribuția lor în procesul de programare se rezumă în principal la completarea automată a codului, bazată pe mii de proiecte open-source disponibile pe GitHub și resurse similare.

Această contribuție nu numai că scutește inginerii de software ore de tastare și îmbunătățește acuratețea rutinei de codare, dar eliberează și spațiu de cap pentru a se concentra pe rafinarea designului, îmbunătățirea experienței utilizatorului, rezolvarea problemelor și fața creativă a proiectelor lor.

„Parteneriatul” din ce în ce mai strâns dintre oameni și inteligența artificială va provoca o schimbare de paradigmă în care rolurile lor se vor completa reciproc fără a se suprapune direct. Următoarea etapă majoră este că dezvoltatorii vor avea mai mult o funcție de supraveghere. AI, la rândul său, va face cea mai mare parte a muncii obositoare, astfel încât contribuția oamenilor să fie limitată la a pune ultimele retușuri asupra procesului.

Mentoringul pentru noii dezvoltatori este un alt domeniu în care mașinile își vor menține și își vor crește prezența în viitor. Instrumente bazate pe inteligență artificială din această categorie, cum ar fi Mendix Assist face cele mai bune practici de codificare accesibile pasionaților de IT cărora le lipsește expertiza necesară pentru a finaliza proiecte pe cont propriu. Acest lucru va deschide calea pentru democratizarea acestei industrii.

AI ușurează identificarea defectelor software din timp

Este cunoscut faptul că testarea de asigurare a calității este un proces îndelungat și care necesită multe resurse, cu o grămadă de capcane. Deoarece furnizorii de software pot aloca un număr limitat de ore de lucru pentru a căuta imperfecțiunile produselor lor, unele linii de cod defectuoase pot trece sub radar și pot fi descoperite numai după ce soluția a fost implementată în mediul unui client.

Inteligența artificială revoluționează deja acest teritoriu. De fapt, testarea software-ului este una dintre cele mai promițătoare aplicații ale acestei tehnologii pe tot spectrul. Poate traversa baze de cod uriașe pentru a identifica erorile de sintaxă, inconsecvențele logice, gafele de compilare și alte erori cu o viteză care depășește capacitatea analiştilor umani și cu o precizie super-înaltă.

Un exemplu interesant de AI care oferă un impuls rutinei de asigurare a calității este utilizarea de imagini bazate pe imagini masina de învățare pentru a testa interfața grafică de utilizator a unui program prin comparații unul lângă altul. O altă tehnică numită fuzzing diferențial introduce același cod în diferite medii software pentru a observa discrepanțe de rulare, ceea ce ajută la identificarea defectelor semantice și logice subtile. Pe lângă rularea testelor bazate pe scenarii predefinite, instrumentele bazate pe inteligență artificială pot învăța din proiectele anterioare și pot crea noi cazuri de testare. Acest lucru reduce semnificativ timpul de dezvoltare și asigură că utilizatorul final primește un produs de calitate decentă.

Gestionarea automată a erorilor în timp real va continua să crească

Când erorile nerezolvate în software se acumulează în timp, se creează ceea ce se numește datorii tehnice. Aceasta este o situație comună în ecosistemele de dezvoltare mereu grăbite, care acordă prioritate livrării produselor în detrimentul calității. Neglijând să abordeze astfel de probleme astăzi, vânzătorii riscă să se confrunte cu timpul de nefuncționare a software-ului și cu erorile de mâine. O altă piedică serioasă este că produsul poate avea lacune de securitate care îl fac susceptibil la compromisuri ușoare. Pentru organizațiile care furnizează software ca serviciu, acestea sunt scenarii deosebit de adverse, deoarece le afectează reputația și chiar și o perioadă scurtă de inaccesibilitate implică pierderi financiare.

Inteligența artificială și algoritmii de învățare automată pot umple golul. Ei găsesc automat erorile, le clasifică în funcție de o scală de severitate prestabilită și le remediază cu o implicare mică sau deloc umană. Această funcționalitate este prețioasă, deoarece costul soluționării erorilor crește substanțial în decursul ciclului de viață al software-ului.

Eficiența unei astfel de abordări provine din capacitatea acestor tehnologii de ultimă oră de a cerceta baze de date foarte mari în doar câteva minute și de a dezvălui cod brut sau alte abateri de la normă, sugerând în același timp pași care îi ajută pe inginerii de software să le corecteze. Precizia ridicată este, de asemenea, pe partea pozitivă a acestei tactici. Mai mult, AI poate trage concluzii din datele analizate anterior pentru a-și ajusta cu precizie capacitatea de detectare și gestionare a erorilor. Având în vedere toate beneficiile, această tendință va continua să câștige teren în cercurile de dezvoltare.

AI îmbogățește proiectele cu feedback continuu al utilizatorilor

Pentru a livra un produs care îndeplinește pe deplin cerințele publicului vizat, profesioniștii IT ar trebui să pună în prim-plan feedbackul. Această abordare centrată pe client oferă informații utile asupra modificărilor care pot îmbunătăți experiența utilizatorului, ceea ce ajută aplicațiile să-și extindă în mod dramatic acoperirea.

Deoarece algoritmii de învățare automată pot fi învățați să monitorizeze diferite aspecte ale modului în care utilizatorii interacționează cu o bucată de software în timp real, ei mențin o buclă de feedback consecventă și scutesc dezvoltatorii de necazul de a colecta și organiza aceste piese mici ale puzzle-ului. Fluxul neîncetat de date despre comportamentul utilizatorilor ajută la crearea unei experiențe dinamice bazate pe diferite scenarii de utilizare. De exemplu, un astfel de software își poate ajusta în mod flexibil manifestarea UI din mers, inclusiv dimensiunea și poziția elementelor sale.

Managementul cerințelor este un proces adiacent orientat spre colectarea, validarea și păstrarea unei evidențe a ceea ce așteaptă utilizatorii finali de la o aplicație. Dacă nu este făcută corect, această activitate poate amâna termenele limită, poate umfla costurile sau chiar poate perturba complet proiectele. Soluțiile bazate pe inteligență artificială o pot lua la un nivel superior. Instruiți pe liniile directoare privind cele mai bune practici în acest domeniu al managementului de proiect, aceștia valorifică procesarea limbajului natural pentru a analiza cerințele, a identifica inconsecvențele și a sugera îmbunătățiri. 

Aceste instrumente pot identifica cu ușurință clauze de evadare, cerințe incomplete sau compuse și diverse ambiguități, minimizând astfel timpul de revizuire. IBM Watson și Cerințe Visure ALM sunt exemple dintre cele mai cunoscute instrumente din această nișă.

Planificarea și estimarea costurilor devin mai puțin descurajante

Dacă sunteți familiarizat cu nuanțele acestor faze preliminare ale unui proiect software, atunci știți ce povară pun echipele de dezvoltare. Este ca o ecuație cu o grămadă de variabile pe care de multe ori oamenii din IT nu reușesc să le rezolve corect. Din fericire, inteligența artificială s-a dovedit a fi incredibil de pricepută la estimarea calendarului și a bugetului necesar.

Predicția precisă este o chestiune de a înțelege întregul context al unui proiect, inclusiv cerințele clienților, obstacolele care tind să apară la dezvoltarea unui anumit tip de software și timpul necesar pentru a le rezolva. Mașinile pot fi antrenate să înțeleagă aceste metadate pe baza proiectelor anterioare și a informațiilor din surse terțe verificate.

Detaliile despre toate aceste lucrări interioare pot fi cruciale pentru a decide dacă să acceptăm sau nu un proiect. Uneori, este mai judicios să spui „Nu” decât să-ți asumi o slujbă care este sortită să dureze neescuzabil de mult. A nu putea atinge termenele limită este un catalizator pentru frustrarea clienților, așa că este în interesul tău să oferi estimări precise. Cu analiza predictivă în setul său de instrumente, AI poate fi glonțul de argint în această privință și va continua să fie o piatră de temelie pentru luarea deciziilor de afaceri informate.

AI ajută la creșterea securității codului

De la etapele incipiente de dezvoltare până la lansarea produsului și implementarea în interiorul infrastructurii unui client, securitatea ar trebui să fie în primul rând pentru dezvoltatori. O mare parte de încălcări ale datelor și atacuri ransomware au loc din cauza derapajelor de codare care generează lacune exploatabile în software. Singura modalitate de a evita aceste dezastre este de a găsi și remedia astfel de greșeli în mod proactiv. Această strategie extrem de importantă este cunoscută ca SecDevOps.

AI este cel mai bun aliat al programatorului în acest sens. Algoritmii de învățare automată pot folosi informații din surse disponibile public, cum ar fi baza de date CVE a MITRE, pentru a verifica fiecare linie de cod pentru vulnerabilități cunoscute care transformă o aplicație într-un fruct care nu se așteaptă. Protecția se extinde la toate etapele ciclului de viață al software-ului. După implementare, aceste instrumente inteligente pot detecta amenințările interne și atacurile zero-day bazate pe activități suspecte în rețea.

Utilizarea inteligenței artificiale se potrivește contextului principiului din ce în ce mai popular numit „schift left”, care își propune să identifice și să repare imperfecțiunile cât mai devreme posibil în procesul de dezvoltare. Această practică reduce costurile și ajută furnizorii de software să evite capcana care decurge din datoria tehnică menționată mai sus.

Pe o notă secundară, infractorii cibernetici folosesc deja această tehnologie. Rapoarte recente despre riff-raff abuz de ChatGPT pentru a crea malware exemplifica tendința tulburătoare. Acestea fiind spuse, implementarea ulterioară a AI pentru a integra securitatea în conducta CI/CD poate face pendulul să se îndrepte în favoarea pălăriilor albe.

Mergand inainte

Inteligența artificială este deja integrată în structura dezvoltării software, iar aceste legături vor continua să se strângă. În timp ce unii analiști susțin că această tehnologie este pe cale să-i facă redundanți pe codificatori, astfel de predicții par a fi exagerate. În următorii ani, evoluția acestei industrii va urma cel mai probabil calea unei automatizări mai profunde a sarcinilor și proceselor repetitive în care marja de eroare umană este mare. Oamenii vor continua să scrie software, iar AI le va da o mână de ajutor prietenoasă.