Desenvolvemento de software de IA: novas solucións para automatizar traballos de desenvolvedores de software

• autor:
• nome do autor

  Previsión de Quantumrun
• Abril 6, 2022

Resumo de insight

A integración da intelixencia artificial (IA) no desenvolvemento de software está a remodelar a industria, permitindo un desenvolvemento máis rápido, mellorando a ciberseguridade e fomentando a actividade emprendedora. Non obstante, este cambio tamén trae desafíos como unha maior pegada de carbono, o desprazamento potencial de emprego e dilemas éticos na toma de decisións impulsada pola IA. Equilibrar estas oportunidades e desafíos requirirá unha regulación reflexiva, unha adaptación da forza de traballo e un compromiso cos principios éticos.

Contexto de desenvolvemento de software de IA

Nos últimos anos desenvolvéronse numerosas plataformas de software para axudar aos desenvolvedores de software a interactuar con múltiples interfaces, integracións e dependencias. Pero mesmo con estas ferramentas dispoñibles, os desenvolvedores de software adoitan ter a tarefa de xestionar e actualizar manualmente moitos compoñentes dun programa determinado. Afortunadamente, os sistemas de IA poden mellorar os procesos tradicionais da industria do software aplicando solucións habilitadas para AI para automatizar cada vez máis aspectos do desenvolvemento de software tradicional.

O desenvolvemento de software é unha faceta importante dos procesos de desenvolvemento de tecnoloxía moderna xa que admite a innovación e a iteración rápida de produtos. En particular, os avances no desenvolvemento de software realizados durante a década de 2010 permitiron aos sistemas de IA aproveitar a aprendizaxe profunda, a aprendizaxe automática (ML) e o procesamento da linguaxe natural (NLP) para unha variedade de aplicacións novas. Nos últimos anos, algunhas destas aplicacións exploraron o uso da IA ​​para mellorar e automatizar elementos do proceso de desenvolvemento de software e, finalmente, ofrecer produtos máis sofisticados dirixidos ao cliente. 

Por exemplo, ML pode optimizar o proceso de desenvolvemento de software acelerando a definición de problemas e obxectivos, a recollida de datos, a preparación de datos, a aprendizaxe de modelos, a implantación e integración de modelos e a xestión de modelos. Entre estas diferentes etapas, a definición de problemas e obxectivos require a implicación humana e utiliza a PNL para que o algoritmo da máquina entenda os requisitos do usuario cando se comunica a través de texto ou mesmo de voz. 

Impacto perturbador

O soporte que AI pode ofrecer aos desenvolvedores de software inclúe a garantía de calidade automatizada onde o código se revisa e optimiza en tempo real, mentres que as tarefas de control pódense implementar máis rápido mediante DevOps automatizado. Ademais, a IA pode mellorar a calidade da seguridade aplicada a diferentes formas de software a través de medidas como revisións de seguridade estáticas e dinámicas, avaliacións de vulnerabilidades e proporcionando unha seguridade de código mellorado. 

O desenvolvemento de software é unha tarefa complexa que require profesionais cualificados. Non obstante, o desenvolvemento de software habilitado para AI pode reducir o limiar de habilidades necesarios para desenvolver software e permitir que os desenvolvedores realicen tarefas específicas máis rápido, reducindo os custos de desenvolvemento como resultado. Un exemplo é o ML que permite a creación rápida de prototipos dunha peza de software, o que axuda aos desenvolvedores a elaborar algoritmos probados en diferentes escenarios. O desenvolvemento de software automatizado que aproveita as ferramentas de IA tamén pode mellorar a capacidade dun profesional de software para aproveitar a análise de datos e tomar decisións de desenvolvemento acertadas. Pode mellorar a capacidade estratéxica dunha organización procesando rapidamente información importante que conduce a que os responsables de decisións críticas da organización xeren e consuman información.

A medida que o uso da IA ​​se fai máis influente na industria do desenvolvemento de software, os desenvolvedores de software terán que aprender cada vez máis a aproveitar as ferramentas de IA no seu traballo diario; por exemplo, usando AI para eliminar erros de sintaxe mentres codifican. Non obstante, para a década de 2030, o software habilitado para a intelixencia artificial axudará aínda máis aos desenvolvedores proporcionando suxestións de codificación, seguindo o requisito dun sistema ou un caso de uso, xerando código novo que pode permitir o funcionamento dun software e mesmo crear casos automáticos para probar o programador. software.

Implicacións do desenvolvemento de software de IA

As implicacións máis amplas do desenvolvemento de software de IA poden incluír:

• Permitindo que diferentes tipos de software se desenvolvan máis rápido, avanzando nas datas de desenvolvemento reducindo as taxas de erro e aumentando a eficiencia da codificación e levando a unha tecnoloxía máis accesible para pequenas empresas e desenvolvedores individuais.
• Reducir os incidentes de ciberseguridade xa que a IA pode reducir a cantidade de erros, erros e vulnerabilidades que os piratas informáticos poden aproveitar para comprometer un sistema, o que leva a un ambiente en liña máis seguro tanto para os consumidores como para as empresas.
• Unha bendición na actividade empresarial nova xa que o desenvolvemento de software apoiado pola IA reduce os custos e as barreiras de experiencia asociadas ás startups que requiren solucións de software, o que leva a un panorama empresarial máis vibrante e diverso.
• A mellora da utilización dos datos xa que os datos xogan un papel fundamental na aplicación da aprendizaxe automática no desenvolvemento de software, o que leva a servizos máis personalizados e eficientes para os consumidores e unha mellor toma de decisións para as empresas.
• O goberno establece novas leis para equilibrar o avance tecnolóxico e a protección da privacidade dos datos, o que leva a unha maior confianza dos consumidores e un marco máis ético para o desenvolvemento da IA.
• Un aumento da pegada de carbono da industria do desenvolvemento de software debido aos tempos de cálculo máis longos necesarios para adestrar sistemas de IA que se usarían para o aumento do desenvolvemento de software, o que leva a problemas ambientais e potenciais desafíos normativos.
• Un maior impulso para desenvolver e implementar a IA en varios sectores, o que leva a un posible desprazamento de emprego nos roles tradicionais e a necesidade de reciclaxe da forza de traballo.
• O rápido desenvolvemento de software impulsado pola IA, que leva a potenciais prexuízos e dilemas éticos nos algoritmos de toma de decisións, que poden afectar ás comunidades marxinadas de forma desproporcionada.
• A maior dependencia da intelixencia artificial no desenvolvemento de software, levando a posibles monopolios por parte das grandes empresas tecnolóxicas con acceso a amplos recursos, posiblemente sufocar a competencia e limitar as oportunidades para os xogadores máis pequenos.

Preguntas a ter en conta

• Cres que a axuda da intelixencia artificial no desenvolvemento e desenvolvemento de software levará á perda de postos de traballo e á menor participación dos humanos no proceso e na industria de desenvolvemento de software?
• Como poden as solucións de codificación asistida por IA apoiar os ecosistemas de startups globais?