9 maneiras de aumentar a produtividade do desenvolvedor com a IA generativa

O desenvolvimento de software é uma área onde já estamos vendo impactos significativos das ferramentas de IA generativa. Os benefícios são muitos, e ganhos significativos de produtividade estão atualmente disponíveis para as empresas que adotam essas ferramentas. Um estudo da McKinseyafirma que os desenvolvedores de software podem concluir tarefas de programação até duas vezes mais rápido com IA generativa.

A pesquisa da empresa de consultoria constatou, sem surpresa, que tarefas complexas de codificação não foram gravemente afetadas pelo uso da IA generativa, portanto, as preocupações com a IA substituindo os desenvolvedores podem ser deixadas de lado com segurança. No entanto, existem casos de uso fáceis de usar em que a IA pode acelerar drasticamente a produtividade da equipe e melhorar a experiência dos desenvolvedores.

Mas antes de falarmos sobre como as ferramentas de IA generativa podem causar impacto, vamos falar de maneira mais geral sobre como melhorar a produtividade dos desenvolvedores com metodologias, frameworks e melhores práticas. A IA generativa é apenas uma ferramenta no cinto de ferramentas.

A medição da produtividade do desenvolvedor, um subconjunto da produtividade do funcionário, representa um desafio multifacetado. As métricas tradicionais, como linhas de código escritas ou horas trabalhadas, muitas vezes não conseguem capturar as complexidades de fluxos de trabalho complexos. Eles podem não refletir adequadamente a qualidade ou o impacto mais amplo do trabalho de um desenvolvedor, e uma avaliação adequada pode exigir a incorporação de fatores externos, como a satisfação do cliente. É crucial reconhecer que a produtividade do desenvolvedor vai além da mera geração de código; ela engloba a entrega de resultados de alta qualidade que satisfazem consistentemente os clientes, ao mesmo tempo em que mitiga o risco de esgotamento. Um desenvolvedor esgotado geralmente é improdutivo.

Métricas de pesquisa e avaliação DevOps (DORA), que abrangem métricas como frequência de implementação, tempo de entrega e tempo médio de recuperação, servem como parâmetros para avaliar a eficiência da entrega de software. Essas métricas de produtividade do desenvolvedor permitem que os gerentes de engenharia e os diretores de tecnologia (CTOs) avaliem com precisão o desempenho individual e da equipe.

Ferramentas de gerenciamento de projetos, como o Jira amplamente adotado, acompanham o progresso, gerenciam tarefas e facilitam a análise de contribuição. A implementação da estrutura SPACE de engenharia de software, produtividade, funções analíticas, colaboração e eficiência oferece uma abordagem abrangente ao desenvolvimento de software. Indicadores-chave de desempenho (KPIs), como pontos de história e ferramentas de produtividade em tempo real, servem como benchmarks para medir e melhorar consistentemente a produtividade do desenvolvedor de software.

Diversificar a medição da produtividade para além do desempenho individual exige uma compreensão abrangente da dinâmica da equipe. Plataformas de colaboração como o GitHub atuam como catalisadores para uma cultura de comunicação aberta, avaliações colaborativas de código e solicitações de pull facilmente facilitadas. Essas plataformas não só permitem que os membros da equipe aprendam uns com os outros, mas também fornecem um espaço coletivo para aprimoramento de habilidades. A introdução estratégica de novos recursos e a entrega consistente de código de alta qualidade não apenas reforçam a competitividade do produto, mas também contribuem significativamente para a satisfação do usuário final.

DevOps surgiu como uma metodologia transformadora que integra de forma fluida práticas de desenvolvimento e operações, otimizando a eficiência do ciclo de vida do desenvolvimento de software. Promovendo a colaboração entre desenvolvedores e equipes de operações, o DevOps visa agilizar processos, minimizar o tempo de espera e elevar a frequência de implementação. Ao fazer isso, abre o caminho para um ambiente propício à inovação e à melhoria contínuas. DevOps ajuda a lidar com gargalos e gerenciar proativamente a dívida técnica, o que permite um ambiente de trabalho que mantém os desenvolvedores felizes e trabalhando juntos.

Os gerentes de engenharia podem realizar análises de contribuição regulares e usar essas informações para integrar novas ferramentas e lidar com as preocupações da experiência dos funcionários, criando um ambiente propício para a produtividade dos desenvolvedores. A adoção do modelo YES (Your Engineering Success) ressalta a importância de cultivar uma cultura positiva e de apoio dentro da equipe, promovendo uma atmosfera que incentiva a inovação e a criatividade. Essa abordagem holística garante que a produtividade do desenvolvedor seja medida e otimizada de forma a não apenas aprimorar o desempenho individual e da equipe, mas também nutrir o bem-estar geral da força de trabalho de desenvolvimento.

Existem várias maneiras pelas quais a IA pode simplificar os workflows de desenvolvimento. Veja a seguir alguns casos de uso mais comuns:

Eliminando tarefas repetitivas

A programação geralmente envolve tarefas simples, às vezes tediosas, e é aqui que as ferramentas de IA generativa tendem a brilhar. Trabalhos repetitivos e rotineiros, como digitar funções padrão, podem ser agilizados com recursos de preenchimento automático. Ferramentas como o Codex da OpenAI podem sugerir linhas de código ou funções inteiras com base em descrições de linguagem natural. A documentação do código pode ser acelerada, ajudando os desenvolvedores a aderir automaticamente a formatos específicos de documentação.

Interfaces de linguagem natural

A IA generativa pode facilitar interfaces de linguagem natural para ferramentas de desenvolvimento de software. Os desenvolvedores podem interagir com ambientes de desenvolvimento, sistemas de depuração e controle de versão usando comandos de linguagem natural, tornando-os mais acessíveis para aqueles sem ampla experiência em programação.

Sugestão de código

A IA generativa também pode ajudar os iniciantes, fornecendo sugestões, explicações e orientações baseadas no contexto enquanto escrevem os códigos. Isso pode acelerar a curva de aprendizado de novos desenvolvedores e democratizar o acesso ao desenvolvimento de software.

Aprimoramento do código

A IA generativa pode sugerir melhorias no código existente identificando as partes redundantes ou ineficientes. Isso pode ajudar a manter a qualidade e o desempenho do código ao longo do tempo. Problemas que podem ter sido difíceis de identificar podem ser encontrados e corrigidos muito mais rapidamente com a implementação de soluções sugeridas por IA, o que pode até ser feito automaticamente.

Tradução de código

A IA generativa também pode traduzir código de uma linguagem para outra, agilizando projetos de conversão de código ou de modernização de aplicativos, como atualização de aplicação herdada, transformando COBOL para Java.

Teste de código

A IA generativa pode ser empregada na criação automática de casos de teste. Ele pode analisar código e gerar inputs de teste, ajudando a melhorar a cobertura de teste e identificar possíveis problemas no início do processo de desenvolvimento.

Detecção de bugs

Ao analisar grandes bancos de código, a IA generativa pode ajudar as equipes de desenvolvimento de software a identificar e até mesmo corrigir bugs automaticamente. Isso pode levar a um software mais robusto e confiável, bem como ciclos de desenvolvimento mais rápidos.

Ambientes de desenvolvimento personalizados

A IA generativa pode ajudar a criar ambientes de desenvolvimento personalizados que se adaptem às preferências individuais dos desenvolvedores e aos estilos de programação. Isso aumentaria a produtividade e tornaria a experiência de codificação mais confortável para os programadores.

Documentação aprimorada

A IA generativa pode ajudar as equipes de engenharia a gerar documentação, resumindo as funcionalidades do código, explicando algoritmos e fornecendo contexto. Isso pode ser útil para manter a documentação do projeto clara e atualizada.

A IA generativa na codificação funciona aproveitando os modelos de aprendizado de máquina que são treinados em grandes conjuntos de dados de código. Esses modelos são capazes de entender a estrutura e a sintaxe das linguagens de programação.

Pré-treinamento do modelo

Os modelos de IA generativa são treinados previamente em grandes conjuntos de dados com exemplos diversos de código escrito em várias linguagens de programação. Durante o pré-treinamento, o modelo aprende a prever a próxima palavra ou token em uma sequência de código com base no contexto das palavras anteriores. Esse processo permite que o modelo capture a sintaxe, a semântica e os padrões inerentes a diferentes linguagens de programação.

Entendendo o contexto

Quando apresentado a um prompt ou consulta de codificação, o modelo de IA generativa processa o input e usa o conhecimento aprendido para entender o contexto e a intenção. O modelo considera as relações entre diferentes elementos de código, como variáveis, funções e estruturas de controle, para gerar código relevante e sintaticamente correto.

Geração de códigos

Usando os padrões aprendidos e a compreensão contextual, o modelo de IA generativa gera trechos de código como saída. O código gerado é baseado no prompt de entrada e segue a estrutura e o estilo das linguagens de programação nas quais o modelo foi treinado.

Adaptação ao feedback do usuário

Os modelos de IA generativa geralmente têm mecanismos para se adaptar e melhorar com base no feedback do usuário. Os desenvolvedores podem fornecer feedback sobre o código gerado, ajudando o modelo a refinar sua compreensão e melhorar as produções futuras. Esse loop de feedback iterativo contribui para a capacidade do modelo de gerar código mais preciso e contextualmente relevante ao longo do tempo.

Embora a IA generativa na codificação seja uma ferramenta poderosa, ela não substitui a criatividade, a resolução de problemas e a experiência de domínio dos desenvolvedores humanos. Ele serve como uma ferramenta de aumento, auxiliando os desenvolvedores em tarefas de codificação, fornecendo sugestões e potencialmente acelerando certos aspectos do processo de desenvolvimento. Os desenvolvedores devem usar a IA generativa de forma responsável, validar o código gerado completamente e complementar os resultados com sua própria experiência e compreensão.

Imagine um programador encarregado de implementar uma funcionalidade complexa para um projeto de aplicação da web. Enfrentando o desafio de manipular dados complexos e renderizar conteúdo dinâmico, ela decide integrar a IA generativa no seu workflow de desenvolvimento para acelerar a programação. Ela começa definindo cuidadosamente os requisitos da nova funcionalidade, encapsulando a lógica e a estrutura principais em um prompt de programação. Utilizando uma ferramenta de IA generativa treinada em um conjunto de dados de desenvolvimento da web, ela insere o prompt de programação, levando o modelo a gerar de forma autônoma um fragmento de código preliminar alinhado aos requisitos especificados. Esse código gerado inclui funções para processamento de dados, manipulação de eventos e renderização dinâmica de conteúdo.

Ela entra em um processo iterativo de refinar e ajustar o código gerado. Por meio dessa interação, ela garante que o código gerado por IA esteja em conformidade com as convenções de codificação e as nuances arquitetônicas do projeto. Com o código gerado agora encontrando sua satisfação, ela o integra à base de código existente da aplicação da web. Apesar do processo de desenvolvimento acelerado facilitado pela IA generativa, ela reconhece o papel indispensável da validação humana nos testes minuciosos para garantir a exatidão, a responsividade e a confiabilidade da funcionalidade.

A integração da IA generativa em seu workflow não só acelera o processo de coding, como também permite que ela aloque mais tempo a aspectos de design de nível superior, considerações sobre a experiência do usuário e testes abrangentes. Esse caso de uso exemplifica como a IA generativa serve como um aliado valioso, aumentando os recursos dos desenvolvedores e contribuindo para a eficiência e qualidade geral do ciclo de vida de desenvolvimento de software.

IBM watsonx Code Assistant utiliza IA generativa para acelerar o desenvolvimento e manter os princípios de confiança, segurança e conformidade em seu núcleo. Desenvolvedores e operadores de TI podem acelerar os esforços de modernização de aplicações e gerar automação para escalar rapidamente os ambientes de TI. O watsonx Code Assistant é alimentado pelos modelos de base IBM Granite, que incluem modelos de linguagem grande de última geração projetados para código, voltados para ajudar equipes de TI a criar código de alta qualidade usando recomendações geradas por IA com base em solicitações de linguagem natural ou código-fonte existente.