Até 2028, 75% dos engenheiros de software corporativos usarão assistentes de codificação por IA no ciclo de vida do desenvolvimento de software, automatizando geração de código, explicações de funcionamento, resumos de mudanças e reduzindo o tempo de lançamento.
De acordo com uma pesquisa recente da Docker, quase dois terços dos desenvolvedores estão adotando soluções de codificação com IA generativa em seus projetos. Essa tendência é um reflexo da crescente demanda por ferramentas que possam auxiliar os desenvolvedores a criar códigos mais eficientes e personalizados.
Além disso, a Gartner prevê que, até 2028, 75% dos engenheiros de software corporativos utilizarão assistentes de codificação por IA, em comparação com menos de 10% no início de 2023. Isso demonstra que os profissionais de tecnologia, incluindo programadores e desenvolvedores, estão cada vez mais buscando soluções inovadoras para melhorar sua produtividade e qualidade de trabalho. A adoção de tecnologias de IA é um passo importante para o futuro da programação.
O Papel do Desenvolvedor na Era da GenAI
Os desenvolvedores devem ser proativos na aquisição de habilidades necessárias para se prepararem para a era da GenAI. Seus empregadores também devem ser igualmente proativos em oferecer assistência, mesmo enquanto aumentam seus investimentos em IA, particularmente na GenAI. Isso leva a questões sobre como a GenAI impactará os papéis dos desenvolvedores a longo prazo. Como programadores e engenheiros de software, é fundamental entender como a GenAI pode afetar suas funções e responsabilidades.
Economia ou perda de tempo? Embora as ferramentas de GenAI aumentem a produtividade, elas também estão propensas a criar tarefas manuais e demoradas no ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC), criando incertezas sobre o impacto da GenAI nos papéis dos desenvolvedores. No entanto, a GenAI está demonstrando seu valor. A maioria (65%) dos desenvolvedores que participaram da pesquisa da Docker concorda que as ferramentas com IA generativa facilitam seu trabalho e permitem que se concentrem em tarefas mais importantes.
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Os Casos de Uso da GenAI no Desenvolvimento de Software
Os principais casos de uso da GenAI no desenvolvimento de software incluem geração e sugestões de código (47%), explicações sobre o funcionamento do código (40%) e resumos das mudanças no código (36%), segundo uma pesquisa da Omdia. Como profissionais de tecnologia, é fundamental entender como a GenAI pode ser utilizada para melhorar o processo de desenvolvimento de software.
A integração de ferramentas de GenAI no desenvolvimento de software oferece inúmeras vantagens técnicas, incluindo: Tempo de lançamento mais rápido: A integração da IA no SDLC acelera a entrega de software, permitindo lançamentos mais rápidos de produtos e oferecendo uma vantagem competitiva. Automação de tarefas: A automação de processos como geração de código, testes e implantação permite que os desenvolvedores se concentrem em resolver problemas complexos e criar aplicações inovadoras. Modelagem preditiva: Utilizando algoritmos avançados e aprendizado de máquina, a IA pode fazer previsões baseadas em dados sobre os próximos passos em fluxos lógicos, identificar possíveis problemas em aplicativos e antecipar o comportamento dos usuários e tendências de mercado.
Desafios da GenAI para os Desenvolvedores
No entanto, as ferramentas de GenAI também podem criar desafios para os desenvolvedores, como a dívida técnica e o código órfão. A dívida técnica é um risco que pode surgir sempre que os desenvolvedores escolhem uma solução fácil e rápida em vez de uma abordagem melhor, embora mais demorada. No contexto das ferramentas de GenAI, a dívida técnica se acumula quando os desenvolvedores não avaliam ou otimizam adequadamente o código gerado pela IA, o que pode resultar em baixa qualidade de código, falta de escalabilidade, vulnerabilidades de segurança e problemas de integração que exigem mais tempo e esforço do que enfrentá-los desde o início.
Além da dívida técnica, os desenvolvedores também enfrentam o problema do código órfão. Código órfão ocorre quando os desenvolvedores deixam códigos não utilizados ou abandonados na base de código, geralmente ao fazer mudanças ou atualizações sem limpar ou excluir completamente o código antigo. O código órfão pode proliferar à medida que os desenvolvedores experimentam sugestões geradas por IA e deixam fragmentos que não têm mais utilidade. Como desenvolvedores, é fundamental estar ciente desses desafios e trabalhar para minimizá-los.
Fonte: @Baguete
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