Por que cada vez mais empresas estão adotando a inteligência artificial no desenvolvimento de software?

A inteligência artificial e a GenAI estão favorecendo a inovação em diversas áreas de negócio.

No desenvolvimento de software, a previsão é haja um crescimento constante da adesão dessas tecnologias. É sobre isso que falaremos a seguir. 

Produtividade, agilidade, eficiência e qualidade, além de redução de custos e otimização de investimentos são alguns benefícios que estimulam companhias a adotar a inteligência artificial. 

Em 2023, a Microsoft publicou resultados de uma análise com usuários de IA no ambiente de trabalho. Entre os entrevistados, 73% afirmaram que conseguiam concluir tarefas mais rapidamente e 70% apontaram que eram mais produtivos com o uso da tecnologia. 

Uma pesquisa do Gartner lançada em 2024 mostrou que 63% das empresas de engenharia de software estão, atualmente, testando, implantando ou até já implantaram assistentes de código com IA generativa.  

Esse mesmo estudo prevê que cerca de 75% das organizações que desenvolvem aplicações já estarão com esses assistentes de código implementados e em uso até 2028.

Neste artigo, abordaremos a IA e a Gen AI no desenvolvimento de softwares junto com o impacto que essa evolução traz para startups de SaaS. 

Inteligência artificial tradicional no desenvolvimento de aplicações

Bem como falamos na introdução deste texto, o uso da inteligência artificial no ciclo de desenvolvimento de software já é realidade em diversas empresas. Claro, a IA está ganhando mais notoriedade agora, porém grandes organizações exploram suas capacidades há muito tempo. Entre elas, podemos citar Google, Apple, Microsoft, Meta e Amazon. 

A Amazon Web Services, por exemplo, oferece serviços gerenciados que ajudam negócios a implementar não só a IA tradicional, mas também a GenAI.

Acelerar e otimizar engenharia de software 

Tarefas rotineiras como testes de software, depuração e manutenção de código demandam bastante tempo de desenvolvedores. Tais atividades, no entanto, não podem ser deixadas de lado: elas são essenciais para garantir mais qualidade e segurança nos apps que empresas de SaaS oferecem aos seus clientes. 

Inúmeras pesquisas comprovam que ferramentas com inteligência artificial beneficiam essas rotinas operacionais em diferentes níveis. Etapas que antes chegavam a durar meses hoje podem ser reduzidas a poucos minutos. Em certos casos, é possível fazer a implementação de códigos em segundos. 

Um estudo conduzido pela QASymphony em parceria com a TechWell estima que 72% das organizações estão testando aplicações através de automações de IA. 

O objetivo com a automatização de processos é trazer mais agilidade, eficiência e qualidade para o ciclo de desenvolvimento. Sistemas inteligentes autônomos podem ajudar a reduzir falhas humanas, identificar erros, detectar vulnerabilidades nos códigos, sugerir melhorias aprendidas com a análise de grandes volumes de dados e muito mais. 

No geral, as empresas de SaaS utilizam a inteligência artificial em tarefas como: 

• Teste de software 
• Gerenciamento de erros
• Automação de tarefas
• Integração de sistemas e plataformas  

A IA tradicional, apesar de ser aplicada em tarefas de baixa complexidade, tem um outro benefício de alta importância. Com seu tempo de trabalho otimizado, os profissionais da área de TI responsáveis pelo desenvolvimento das aplicações ficam mais livres para focarem em atividades mais complexas e relevantes. 

E o que muda no desenvolvimento de software com a GenAI?

A IA generativa representa um ponto de transformação na área de tecnologia da informação e em muitas outras. Ela permitiu o surgimento de novas empresas, produtos e serviços; podemos dizer que a GenAI criou até mesmo um novo mercado. 

A inteligência artificial como um todo traz vantagens tanto técnicas quanto em relação a estratégicas de negócio, como redução de custos, mais rapidez na entrega de projetos e mais oportunidades de lucros. No entanto, há diferenças nos usos e resultados de IA tradicional e GenAI nas empresas de SaaS. 

Enquanto a IA tradicional tem um grande potencial para tarefas simples, a inteligência artificial generativa tem habilidades que podem ser treinadas para atividades mais específicas e de maior complexidade. 

FMs, LLMs e assistentes de código 

Foundation models (FMs ou modelos de base) e grandes modelos de linguagem (LLMs) formam a estrutura da GenAI para potencializar sua capacidade de aprendizado. 

Os LLMs são modelos de aprendizado profundo pré-treinados em imensas quantidades de dados. Eles, então, tornam-se aptos a entender e gerar linguagem natural e outros tipos de conteúdo para realizar os mais variados tipos de tarefas. 

Dessa forma, é possível treinar as soluções de GenAI com conhecimentos altamente específicos, como de programação, engenharia de software, cálculos e segurança cibernética. É essencial destacar que esse aprendizado não é estático: quanto mais dados são inseridos, processados e analisados, mais o desempenho da IA generativa evolui.  

Os assistentes de código são criados a partir desses modelos. Uma vez que o caminho de aprendizado da IA é dinâmico, cada empresa de SaaS pode adaptar os padrões e métricas de treinamento para suas necessidades. 

Além de serem capazes de gerar e concluir códigos, esses assistentes funcionam como colaboradores dos profissionais responsáveis pelo desenvolvimento de software, dando suporte como facilitares. Dessa forma, ajudam a melhorar a eficiência e a qualidade dos códigos, otimizando o trabalho dos desenvolvedores e os ajudando a aperfeiçoar continuamente suas habilidades e proficiência em frameworks de programação 

Com os assistentes de código, os desenvolvedores podem descrever o que necessitam em linguagem natural e o sistema fornece modelos de código ou até mesmo funções e classes completas.

Principais usos da IA e da GenAI para desenvolvimento de software

Uma empresa de SaaS conduziu, em 2023, uma pesquisa com gestores de projetos, desenvolvedores, analistas, administradores e outros profissionais envolvidos em processos de desenvolvimento de softwares. O objetivo era entender a percepção desses especialistas sobre como a IA e a GenAI podem ser utilizadas para garantir mais eficiência, custo-benefício e qualidade de execução em suas operações. 

A seguir, listamos os usos e aplicações mais citados no estudo. 

Implementação e escrita de código-fonte  

1. Análise e detecção de possíveis bugs 
2. Análise de consistência a padrões de escrita do projeto 
3. Análise de código duplicado 
4. Análise de complexidade ciclomática 
5. Análise de adequação a escalabilidade e reuso 
6. Escrita de códigos, métodos e funções recorrentes 
7. Escrita de comentários 
8. Análise da qualidade de comentários 

Qualidade, testes, segurança e infraestrutura 

1. Análise de pontos de vulnerabilidade 
2. Análise e detecção de pontos que precisam de testes 
3. Análise de adequação de funcionalidades aos requisitos 
4. Escrita de testes 
5. Análise de que tipo de teste se deve executar 
6. Análise de performance da aplicação 
7. Análise de usabilidade da aplicação 
8. Análise de adequação do projeto às leis vigentes (como a LGPD) 
9. Análise de estrutura e integridade da base de dados 
10. Análise de adequação de infraestrutura utilizada 
11. Análise de logs 
12. Análise de integridade de serviços terceiros (por exemplo, bibliotecas e APIs) 

Gestão de projetos 

1. Escrita da documentação do projeto  
2. Análise de possíveis tasks de retrabalho  
3. Calibração de estimativa de complexidade  
4. Análise de qualidade da documentação do projeto  
5. Definição/adequação de requisitos  
6. Calibração de estimativa de custo financeiro/temporal  
7. Estimativa de backlog x prazo do projeto  
8. Detecção de possíveis mudanças de escopo  
9. Atribuição/alocação do time as tasks 

Redução global de custos, ROI, lucratividade e crescimento escalável com IA e IA generativa

 Atualmente, a preocupação com a saúde financeira dos negócios é impossível de se deixar de lado. O mercado de SaaS tem se tornado mais acirrado, concorrência para ganhar clientes mais apertada e a necessidade de investimento em novas tecnologias mais alta. 

É preciso olhar estrategicamente para todas as operações da organização, entender onde recursos estão alocados e pensar em formas de otimizá-los. 

No desenvolvimento de software, automações e GenAI têm se mostrado uma opção com um ROI tangível e custo-benefício promissor para startups em expansão.  

• Automatizar tarefas agiliza os processos de início ao fim, acelerando a entrega de um projeto ou o lançamento de um produto no mercado. 
• Assistentes de código ajudam no rendimento do time de desenvolvimento, impulsionando também a melhoria de softwares existentes ou a criação de novas soluções. 
• Ferramentas de AI e GenAI dão suporte a times mais enxutos. Isso é particularmente importante em estágios de crescimento em que o budget para mais contratações pode ser limitado. 
• A capacidade de personalização de aprendizagem dos modelos de GenAI possibilitam sua aplicação em diferentes áreas. Dessa forma, as empresas de SaaS conseguem aumentar o leque de ofertas para seus clientes. 

Neste outro artigo, você pode conferir mais informações sobre como a inteligência artificial generativa ajuda empresas SaaS a superar seus principais desafios. 

Por que as empresas estão adotando a inteligência artificial no desenvolvimento de software?

Inegavelmente, a IA e a GenAI estão transformando o dia a dia das pessoas e o mundo dos negócios. 

Avanços significativos no poder computacional e nos algoritmos de aprendizado de máquina permitem mudanças também significativas na maneira que as empresas de SaaS podem atuar e agregar valor aos seus serviços. 

Em resumo, estes são os principais que levam as startups do setor implementar IA e IA generativa no desenvolvimento aplicações: 

• Aceleração do tempo de mercado: mais agilidade, menos falhas e maior produtividade no desenvolvimento. 
• Automatização de tarefas: automações para processos de geração de código, testes e implantação.  
• Melhoria da experiência do cliente: análise do comportamento e das preferências dos usuários, resultando em experiências personalizadas.  
• Modelagem preditiva: previsões com base em dados sobre os próximos passos nos fluxos lógicos para identificar possíveis problemas no software. 

DNX Brasil: experiência e reconhecimento em projetos de GenAI

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