A tecnologia existe para alavancar a tecnologia. A frase pode soar um tanto óbvia, mas ela faz ainda mais sentido quando aplicada ao campo de desenvolvimento de aplicativos, no qual a automação já causa impactos profundos. Tanto a inteligência artificial quanto a computação cognitiva estão modificando os cenários nessa indústria, provavelmente mais do que em qualquer outra. Vejamos agora como têm sido essas transformações.
Um texto recente do Gartner traz um retrato amplo e detalhado da automação no desenvolvimento de aplicativos. E, a julgar pelas informações, os efeitos só tendem a alastrar-se. “Nós prevemos que, até 2022, ao menos 40% dos projetos desse segmento terão um ‘desenvolvedor virtual’ por meio da IA em seus times”, diz Mark Driver, Vice-Presidente de Pesquisa do instituto. “Isto ocorrerá porque a inteligência artificial e a computação cognitiva apresentam potencial imediato no quesito de garantia de qualidade e de testes das aplicações. Automatizar essas tarefas que consomem tempo vai dar origem a novas formas de trabalhar o desenvolvimento”, revela o executivo.
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Novos tempos, novas demandas para o desenvolvimento de aplicativos
O novo momento gerou até um nome: desenvolvimento aumentado de software (em inglês, Augmented Software Development, ou ASD). O termo diz respeito ao uso de IA e computação cognitiva para automatizar a preparação, a validação e a geração de códigos. A inteligência entra aqui como co-desenvolvedora.
O desenvolvimento aumentado de softwares vai permitir que os colaboradores especialistas foquem nos problemas que exigem mais da intuição e da criatividade humanas. E, ao mesmo tempo, delegam as tarefas subjacentes às máquinas inteligentes.
“O objetivo da ASD é economizar o tempo que desenvolvedores investem na estruturação de aplicativos, para que se dediquem aos insights do projeto”, afirma Mark Driver. “Mas não existe fórmula mágica”, lembra ele. “A IA, como co-desenvolvedora, vai ‘sofrer’ para interpretar corretamente os requisitos de um software, e os históricos de usuários registrados, por causa das formas ambíguas e sensíveis ao contexto, que são típicas da linguagem natural”, complementa o VP de Pesquisa do Gartner.
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A função humana será a tradução
A conclusão a que chegamos é a de que os desenvolvedores humanos terão o papel de tradutores. Eles precisarão transformar conversas com usuários e com stakeholders em testes precisos e em lógica apurada para os co-desenvolvedores de IA.
Para fazer isso de forma eficaz, Mark Driver recomenda que os líderes de desenvolvimento de aplicativos aprimorem suas técnicas em dois pontos:
Desenvolvimento guiado por testes (test-driven development, ou TDD)
Este processo se baseia na repetição de um ciclo de desenvolvimento bem curto. Primeiramente, o desenvolvedor escreve códigos de teste automatizados que definem uma melhoria desejada ou uma nova funcionalidade. Então, o aplicativo é construído de forma a passar em cada um desses testes.
Desenvolvimento orientado por comportamento (behavior-driven development, ou BDD)
Este modelo orientado por comportamento (BDD) combina as técnicas gerais do TDD. Com isso, fornece, a diferentes times, ferramentas e métodos a serem compartilhados para um desenvolvimento de aplicativos de modo colaborativo. Um dos benefícios é oferecer orientações mais precisas para a organização da conversa entre desenvolvedores.
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Treinando as máquinas
As técnicas de TDD e de BDD propiciam uma estrutura de treinamento para a IA, que ficará responsável por conduzir a maioria das tarefas repetitivas no trabalho futuro de desenvolvimento. Além disso, esses testes e atividades, por si só, podem ser automatizados. Isso vai acelerar o processo de machine learning ao fornecer feedback imediato sobre o sucesso de geração de códigos usando a inteligência artificial.
Para Mark Driver, trata-se de “uma mudança importante nas habilidades e na cultura de desenvolvimento”. Porque os times da área deverão focar esforços no treinamento da IA para aumentar sua própria capacidade. “E essa troca de parâmetro vai permitir que os times se ocupem da escassez de habilidades que, conforme o mundo se digitaliza, ficará mais evidente”, conclui.
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Dev9 mostra o caminho
Algumas empresas já estão explorando essas possibilidades, e com sucesso. É o caso da startup norte-americana Dev9, apresentada neste artigo da Forbes.
A empresa é uma desenvolvedora de softwares personalizados focada em tecnologia Java e Java Script. Para construir os aplicativos para seus clientes, a Dev9 compõe times que usam a inteligência artificial. Assim, eliminam processos extenuantes e reduzem drasticamente a sobrecarga manual.
O trabalho acontece da seguinte forma: formam-se times de três a oito pessoas, com expertises variando de arquitetura, desenvolvimento, gestão de projetos e qualidade. Então, com um sistema tecnológico original, a Dev9 aprimora rápida, confiável e repetidamente os softwares e resolve os erros com baixos índices de risco.
A implementação de técnicas aliadas à automação permitiu à empresa sediada, em Seattle, atingir altos patamares de qualidade. Isso porque conseguiu entregar e colocar facilmente as soluções em ambientes de testes. Ao automatizar processos tradicionalmente manuais, a Dev9 contribui para que seus clientes foquem no crescimento. Além disso, facilita a resposta às demandas técnicas ao transformar um fluxo de trabalho complexo em um caminho muito mais simples.
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A ferramenta para automatizar o fluxo de trabalho
Já que o assunto é automação, que tal deixar outras tarefas que costumam “roubar” tempo nas mãos da inteligência artificial? Adotar uma ferramenta de gestão online como o Runrun.it pode trazer tantos benefícios quanto incluir a IA como co-desenvolvedora na sua organização.
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