O uso de soluções de inteligência artificial (IA) generativa para produzir código de computador ajuda a simplificar o processo de desenvolvimento de software e facilita a escrita de código por desenvolvedores de todos os níveis de habilidade. O usuário insere um prompt de texto descrevendo o que o código deve fazer, e a ferramenta de desenvolvimento de código de IA generativa cria o código automaticamente. Ele também pode modernizar o código legado e traduzir o código de uma linguagem de programação para outra.
Ao integrar inteligência artificial no toolkit do desenvolvedor, essas soluções podem produzir recomendações de código de alta qualidade com base no input do usuário. As sugestões de código geradas automaticamente podem aumentar a produtividade dos desenvolvedores e otimizar o fluxo de trabalho, fornecendo respostas simples, lidando com tarefas de programação de rotina, reduzindo a necessidade de alternar o contexto e conservando a energia mental. Também pode ajudar a identificar erros de programação e possíveis vulnerabilidades de segurança.
A IA generativa para programação é possível graças aos recentes avanços nas tecnologias de grandes modelos de linguagem (LLM) e no processamento de linguagem natural (PLN). Ela usa algoritmos de deep learning e grandes redes neurais treinadas em vastos conjuntos de dados de código fonte existente diversificado. O código de treinamento geralmente vem de um código disponível publicamente produzido por projetos de código aberto.
Os programadores inserem prompts de texto simples descrevendo o que desejam que o código faça. As ferramentas de IA generativa sugerem trechos de código ou funções completas, simplificando o processo de programação ao lidar com tarefas repetitivas e reduzir a programação manual. A IA generativa também pode traduzir código de uma linguagem para outra, agilizando a conversão de código ou projetos de modernização, como a atualização de aplicações legadas por meio da transformação de COBOL para Java.
Mesmo que o código produzido por tecnologias de IA generativa e LLM se torne mais preciso, ele ainda pode conter falhas e deve ser revisado, editado e refinado por pessoas. Algumas ferramentas de IA generativa para código criam automaticamente testes de unidade para ajudar com isso.
Usar software de geração de código de IA geralmente é simples e está disponível para muitas linguagens de programação e frameworks, e é acessível tanto para desenvolvedores quanto para não desenvolvedores.
Existem três benefícios principais de usar ferramentas de software de geração de código de IA:
A IA generativa, pouco código e no-code oferecem maneiras de gerar código rapidamente. No entanto, ferramentas com pouco e no-code dependem de modelos e bibliotecas de componentes pré-construídos. As ferramentas permitem que pessoas sem habilidades de programação usem interfaces visuais e controles intuitivos, como arrastar e soltar, para criar e modificar aplicações de forma rápida e eficiente, enquanto o código real permanece oculto em segundo plano.
A IA generativa para software de código, por outro lado, não usa modelos e bibliotecas de componentes. O software lê as solicitações de linguagem simples de um desenvolvedor e sugere trechos de código a partir do zero, que produzirão os resultados desejados.
Embora as ferramentas de pouco código e no-code geralmente tenham como alvo não desenvolvedores e usuários corporativos, tanto os desenvolvedores profissionais quanto outros usuários podem usar o software de geração de código de IA.
Aplicações de IA generativa de uso geral, como o ChatGPT da OpenAI e o Google BARD, também geram código com base em prompts de texto. O ChatGPT, o Bard e outras aplicações de IA conversacional são ferramentas independentes, em vez de plug-ins integrados, que funcionam diretamente nos ambientes do próprio desenvolvedor.
Conforme mencionado acima, o IBM watsonx Code Assistant usa IA generativa para ajudar a aumentar a produtividade do desenvolvedor com código recomendado por IA com base em entradas de linguagem natural ou código fonte existente. Com o watsonx Code Assistant, os usuários podem diminuir a carga da comutação cognitiva e reduzir a complexidade da programação, permitindo que as equipes de desenvolvimento se concentrem no trabalho de missão crítica.
Criado especificamente para casos de uso específicos, o watsonx Code Assistant fornece modelos pré-treinados e selecionados com base em linguagens de programação específicas para garantir confiança e eficiência na geração precisa de código. Essa solução permite que você personalize os modelos de base subjacentes com seus próprios dados de treinamento, padrões e melhores práticas para obter resultados personalizados e, ao mesmo tempo, fornecer visibilidade sobre a origem do código gerado.
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