Softtek produz estudo com as tendências em Gen AI na engenharia de software

A Inteligência Artificial Generativa e a sua rápida adoção transformaram a forma como interagimos com a tecnologia, permitindo criar, projetar, compreender e gerar soluções e conteúdos com implicações significativas para setores, empresas e consumidores.

Um exemplo claro foi o lançamento do ChatGPT, que acumulou mais de um milhão de usuários em cinco dias e cem milhões em dois meses, conseguindo democratizar a IA de uma forma nunca vista antes e se tornando o aplicativo que mais cresce na história.

O ChatGPT é apenas um case de sucesso, e conforme os sistemas de IA generativos progridem, surge uma nova cadeia de valor para apoiar a formação e a utilização desta poderosa tecnologia.

“No domínio do desenvolvimento de software, a revolução da Inteligência Artificial se traduz em aumentos significativos de produtividade, qualidade e agilidade, uma vez que tem impacto em diversos processos relacionados com o ciclo de desenvolvimento de software. Em linhas gerais, produz aumento de produtividade, aumentando muito a eficácia de tarefas rotineiras e automatizáveis de desenvolvimento, o que pode significar, dependendo do projeto e do software, liberar entre 30% e 50% do tempo diário de um desenvolvedor”, comenta Adriano Candido, diretor de Soluções e Inovação na Softtek Brasil, multinacional mexicana de TI.

“Por outro lado, a IA acompanha e estimula a criatividade nas tarefas de design e desenvolvimento de soluções, aumentando a capacidade dos dados de forma eficiente e permite articular estratégias de monitorização que permitem antecipar erros”, explica Adriano.

Segundo estudo global e inédito realizado pela Softtek, as empresas de tecnologia já estão conduzindo os seguintes casos de uso por meio da IA Generativa:

Planejamento: ajuda a analisar e catalogar grandes volumes de dados;
Codificação: auxílio na codificação e análise de tarefas;
Manutenção: fornece dados de desempenho para diagnosticar problemas e prever áreas de melhoria;
Design de Sistema: permite criar múltiplos projetos de arquitetura e testar seu potencial.
Teste: melhora a funcionalidade e o desempenho dos testes;
Engenharia de Software: permite programação dupla, codificação aumentada e treina algoritmos para desenvolver aplicativos de geração de código.

IA generativa e seu impacto no desenvolvimento de software

A rápida evolução de diferentes modelos inteligentes poderá aproximar-nos da chamada Inteligência Artificial Geral (AGI), adquirindo capacidades até agora atribuíveis apenas ao cérebro humano e permitindo novos níveis de automação cognitiva.

No campo do desenvolvimento de software, para além do hype desencadeado após o lançamento do ChatGPT, a IA Generativa posiciona-se como uma inovação promissora, graças à sua capacidade de melhorar a produtividade e eficiência dos desenvolvedores.

Ainda segundo o levantamento realizado pela Softtek, a IA Generativa pode ser utilizada em diferentes estágios de desenvolvimento de software, como:

Análise de requisitos – geração de casos de teste, geração automática de diagramas e modelos, coleta e análise de dados e melhoria de requisitos;
Design do sistema – tradução de linguagem, design de interfaces de usuários (UI), projeto de arquitetura de software, design de dados e geração de interfaces de programação de aplicativos (API);
Implementação – geração de códigos, função de preenchimento automático, geração de documentação e comentários;
Testes – detecção e correção de erros (debugging) e testagem automática;
Manutenção – melhora no desempenho e refatoração de códigos, otimização de algoritmo, segurança aprimorada e melhoria das bases de conhecimento de suporte.

Benefícios da IA Generativa na engenharia de softwares

O estudo aponta ainda que, dentre os inúmeros benefícios da IA Generativa na engenharia de softwares, um dos destaques é a sua capacidade de automatizar tarefas rotineiras, permitindo que os profissionais se concentrem em atividades mais estratégicas, liberando tempo e melhorando a eficiência em três áreas principais de trabalho: geração automática de código base de peças; colaboração na escrita de código, anotando sugestões e percebendo erro; e revisão e controle da qualidade do código.

O impacto direto da IA generativa na produtividade da Engenharia de Software pode variar entre 15% e 45%, dependendo de cada projeto e da tecnologia utilizada. De acordo com uma análise do GitHub Copilot da Microsoft, em 2022 os desenvolvedores que usaram essa ferramenta concluíram as tarefas 29,73% mais rápido; em 2023, esse número aumentou para 88%.

Implementação

Não há dúvidas que a IA generativa no desenvolvimento de software veio para ficar, e que o seu impacto disruptivo só aumentará nos próximos anos.

“Embora ainda estejamos numa fase de adoção muito inicial e haja um longo caminho a percorrer em termos de regulamentação e experimentação, à medida que a tecnologia continua a avançar, é essencial que as empresas, independentemente do seu setor, compreendam e realizem plenamente o seu potencial. As organizações que forem pioneiras nesta tecnologia e colherem os seus benefícios estarão mais bem posicionadas para enfrentar os desafios do mercado e liderar a próxima era de inovação no desenvolvimento de software”, diz Adriano.

Ainda segundo Adriano, as organizações e os seus líderes devem apressar-se em adaptar e implementar o potencial da IA Generativa para, por um lado, aumentar o valor dos seus produtos e serviços e, por outro, melhorar processos e até aumentar a capacidade criativa das suas equipes.

“O potencial da tecnologia para gerar valor na economia e na sociedade é proporcional à sua capacidade de desbloquear novos cenários e acelerar procedimentos e transformações. Um modelo de IA treinado pode gerar valor em todas as funções e áreas corporativas (recursos humanos, operações, desenvolvimento de negócios etc.), com recompensas à sua disposição”, conclui o executivo.