Cos'è SDLC?

SDLC suddivide lo sviluppo software in fasi distinte, ripetibili e interdipendenti. Ogni fase del SDLC ha i propri obiettivi e risultati finali che guidano la fase successiva. Nel loro insieme, le fasi del SDLC formano una roadmap che aiuta i team di sviluppo a creare software che soddisfino le esigenze degli stakeholder, i requisiti del progetto e le aspettative dei clienti.

Esistono vari modelli SDLC e ognuno affronta le fasi del SDLC a modo suo. In alcuni modelli, ad esempio il modello a cascata, le fasi vengono completate in sequenza. In altri processi più iterativi, come quelli agili, le fasi possono essere lavorate in parallelo. 

Lo sviluppo software implica il bilanciamento di molti fattori, come le esigenze concorrenti degli stakeholder, la disponibilità delle risorse e l’ambiente IT più ampio in cui il software si inserisce. SDLC fornisce un framework per la gestione e l’allineamento di questi fattori, facilitando un processo di sviluppo più snello.

SDLC aiuta gli stakeholder a stimare i costi e i tempi del progetto, identificare le potenziali sfide e indirizzare i fattori di rischio nelle prime fasi del ciclo di vita dello sviluppo. Inoltre, aiuta a misurare i progressi dello sviluppo, a migliorare la documentazione e la trasparenza e ad allineare meglio i progetti software agli obiettivi organizzativi.

Sebbene team diversi possano implementare la metodologia SDLC in modi diversi, i professionisti concordano ampiamente sul fatto che il ciclo di vita dello sviluppo del software ha sette fasi chiave.

Ogni fase del SDLC comprende compiti e obiettivi distinti. Nel complesso, le fasi forniscono una roadmap standardizzata per lo sviluppo del software.

La fase di pianificazione del progetto definisce gli obiettivi e l’ambito di un progetto di sviluppo software.

Il team di sviluppo software inizia con il brainstorming dei dettagli di alto livello del progetto. Il team potrebbe concentrarsi su idee come il problema o il caso d’uso che il software risolverà, chi lo utilizzerà e come il software potrebbe interagire con altre applicazioni e sistemi.

Gli sviluppatori potrebbero anche sollecitare l’input di altri stakeholder, tra cui analisti aziendali, responsabili delle linee di business e clienti interni ed esterni. Gli sviluppatori possono anche utilizzare strumenti di ricerca e codifica con l’intelligenza artificiale generativa per aiutare a identificare i requisiti o sperimentare nuove caratteristiche del prodotto.

Nel complesso, la fase di pianificazione mira sia a individuare gli obiettivi del progetto sia a stabilire ciò di cui il progetto non ha bisogno, il che aiuta a evitare che diventi eccessivamente complesso.

La fase di pianificazione spesso produce un documento iniziale di specifica dei requisiti software (SRS). SRS descrive in dettaglio le funzioni del software, le risorse necessarie, i possibili rischi e la tempistica del progetto. 

Durante la fase di analisi, il team di sviluppo raccoglie e analizza le informazioni sui requisiti del progetto. L’analisi consente al team di far avanzare il lavoro iniziato nella fase di pianificazione, passando da un’idea di alto livello a un piano di implementazione pratico.   

L’analisi spesso implica la raccolta dei requisiti degli utenti, la conduzione di ricerche di mercato e test di fattibilità, la valutazione dei prototipi e l’allocazione delle risorse. Gli stakeholder potrebbero condividere i dati sulle prestazioni e i dati dei clienti, gli insight dagli sviluppi passati, i requisiti di conformità aziendale e di cybersecurity e le risorse disponibili.

Gli sviluppatori di software potrebbero utilizzare l’intelligenza artificiale generativa per elaborare tutte queste informazioni. Ad esempio, gli strumenti di AI generativa potrebbero essere in grado di identificare le tendenze nel feedback o segnalare potenziali problemi di conformità nelle caratteristiche proposte. 

Al termine della fase di analisi, i project manager e i team di sviluppo comprendono appieno l’ambito del progetto, le sue specifiche funzionali e tecniche e come organizzare le attività e i workflow del progetto.

La fase di progettazione prevede la definizione dell’architettura del progetto. I passaggi principali includono la definizione della navigazione del software, le interfacce utente, la progettazione del database e altro ancora.

Gli ingegneri del software esaminano i requisiti per determinare il modo migliore per sviluppare il software desiderato. Valutano come il software si integra nel landscape esistente di app e servizi di un’organizzazione, sia a monte che a valle, e qualsiasi altra dipendenza che possa avere.

Il team di sviluppo potrebbe anche iniziare ad affrontare le problematiche di cybersecurity durante la fase di progettazione utilizzando esercizi di modellazione delle minacce per identificare i potenziali rischi per il software. Ad esempio, se si ritiene che il furto di identità sia un rischio significativo, il team sa come incorporare misure di autenticazione avanzate nella progettazione. 

Molte nuove applicazioni software utilizzano un’architettura microservizio, un approccio cloud-native in cui una singola applicazione è composta da molti componenti o servizi più piccoli ad accoppiamento libero e distribuibili in modo indipendente.

Per organizzare meglio il flusso di sviluppo, gli sviluppatori di software potrebbero utilizzare un design modulare. I moduli software sono unità di codice autonome che svolgono una funzione specifica. Questi moduli potrebbero essere collegati per creare un software più grande. Il design modulare consente agli sviluppatori di riutilizzare i moduli esistenti e di lavorare su più parti del software contemporaneamente, riducendo i colli di bottiglia.

La fase di progettazione spesso culmina nella creazione di uno o più prototipi iniziali, che possono essere mostrati agli stakeholder e agli utenti finali per sollecitare il feedback. L’intelligenza artificiale generativa può potenzialmente aiutare ad accelerare la creazione di prototipi. Ad esempio, gli sviluppatori potrebbero inserire progetti e requisiti funzionali dettagliati in uno strumento AI e chiedere che restituisca una prima bozza del codice del software.

Il lavoro in fase di progettazione viene raccolto in un documento di progettazione del software (SDD), che viene trasmesso agli sviluppatori come roadmap da utilizzare durante la codifica. 

La fase di codifica, o fase di sviluppo, è quando il team inizia a scrivere il codice e a creare il software, sulla base di SDD, SRS e altre linee guida create durante le fasi precedenti.

Questi documenti aiutano a guidare gli sviluppatori di software nella scelta del linguaggio di programmazione corretto, come Java^TM o C++, e aiutano i project manager a dividere il progetto in attività di codifica più piccole e discrete.

Questa fase prevede anche la creazione di eventuali sistemi o interfacce aggiuntivi necessari per il corretto funzionamento del software, come pagine web o application programming interface (API).

A seconda del modello SDLC seguito, alcuni team potrebbero eseguire recensioni del codice e altri test durante la fase di sviluppo. Questi test potrebbero aiutare a identificare bug e altre vulnerabilità in una fase iniziale del ciclo di sviluppo del software.

Alcuni sviluppatori ora utilizzano l'AI generativa per aiutare a scrivere codice, il che può ridurre i tempi di sviluppo. Ad esempio, nel "vibe coding", gli sviluppatori descrivono cosa vogliono che il software faccia in testo semplice e lo strumento AI crea i frammenti di codice appropriati. Gli sviluppatori spesso prendono questo codice come punto di partenza e lo perfezionano ulteriormente. 

La fase di test inizia dopo che il team di sviluppo ha creato un software funzionale. Durante questa fase, il team cerca opportunità per eliminare bug e migliorare il prodotto finale.

Un team di garanzia della qualità potrebbe eseguire test unitari, integration testing, test di sistema, test di accettazione e altri tipi di test per assicurarsi che tutte le parti del software funzionino come previsto. Questi test aiutano a garantire che il software soddisfi i requisiti degli utenti e aziendali e funzioni all’interno dell’ambiente IT più ampio dell’organizzazione.

I tester esaminano anche il software alla ricerca di vulnerabilità di sicurezza, identificano quando e come si verificano e documentano i risultati.

Gli sviluppatori utilizzano i risultati dei test per correggere bug e implementare miglioramenti, quindi rimandano il software per essere nuovamente testato.

I team di sviluppo software utilizzano spesso metodi di test del software sia manuali che automatici. Gli strumenti AI possono semplificare gran parte del processo di test, ad esempio generando casi di test e analizzando i modelli nei test falliti per scoprire le cause principali.

Molti modelli SDLC utilizzano test continui. Questo approccio significa che i test non sono limitati a una singola fase del SDLC. Piuttosto, il codice viene testato durante l’intero processo di sviluppo del software.  

Nella fase di distribuzione, il software ottimizzato viene distribuito nell’ambiente di produzione, dove gli utenti possono accedervi.

L’obiettivo di questa fase non è solo quello di portare il software nelle mani degli utenti. Gli sviluppatori vogliono assicurarsi che gli utenti capiscano come utilizzare il nuovo software e che possa essere distribuito con il minimo impatto sull’esperienza o sui workflow.

Gli sviluppatori potrebbero distribuire il software in fasi, ad esempio una versione beta, in cui un gruppo limitato di utenti testa una versione precedente del software, prima di rilasciarla al pubblico. Questo approccio consente al team di vedere come funziona il software nel mondo reale prima che raggiunga la disponibilità generale (GA). I team software potrebbero anche creare manuali, condurre sessioni di formazione o offrire supporto in loco agli utenti.

SDLC non termina quando il software viene distribuito. La fase di manutenzione prevede il lavoro post-distribuzione svolto dai team software per contribuire a garantire il funzionamento continuo del software: inviare aggiornamenti e ottimizzazioni, apportare modifiche impreviste, testare le patch, risolvere nuovi casi d’uso e risolvere eventuali bug rilevati dagli utenti.

La manutenzione e il supporto continui sono necessari per salvaguardare la longevità di qualsiasi software. È come la manutenzione di una casa: nel tempo, piccoli pezzi verranno utilizzati in modo improprio o si romperanno. A loro volta, verranno sostituiti e, si spera, migliorati.

In alcuni modelli di sviluppo, come i modelli DevOps, i team di sviluppo (Dev) e operazioni IT (Ops) utilizzano l’integrazione continua e distribuzione continua (CI/CD). Il codice viene continuamente aggiunto al codice base man mano che viene scritto, testato e implementato automaticamente nell’ambiente di produzione. In DevOps, la manutenzione è un’attività continua piuttosto che una fase distinta. 

Esistono numerosi modelli di sviluppo software. Alcuni dei modelli SDLC più popolari sono:

• A cascata
• Modello a V
• Agile
• Lean
• Iterazione
• A spirale
• Big Bang
• Sviluppo rapido di applicazioni (RAD)

La scelta del modello SDLC giusto dipende da vari fattori. I requisiti del progetto sono chiaramente definiti o sono suscettibili di cambiare durante il processo di sviluppo? Quanto è complesso il progetto? Quanto è esperto il team di sviluppo? Rispondere a queste domande può aiutare gli stakeholder a scegliere il modello più appropriato per un progetto.

Il modello a cascata è un modello di sviluppo software lineare e sequenziale in cui una fase viene completata prima di passare alla successiva. Fornisce un processo strutturato e prevedibile che funziona per progetti ben definiti e stabili in cui gli stakeholder desiderano essere coinvolti solo durante le recensioni delle principali tappe.

Questo modello non è molto flessibile perché richiede il completamento di ogni fase prima di iniziarne una nuova. Ciò potrebbe rendere difficile e dispendioso in termini di tempo correggere il lavoro nelle fasi precedenti dopo il completamento.

Sebbene il modello a cascata sia oggi meno diffuso rispetto al passato, costituisce la base per molti modelli SDLC successivi.

Il modello a V, o modello a forma di V, è una variante del modello a cascata e talvolta viene chiamato modello di “verifica e convalida”. Nel modello a V, ogni fase del SDLC ha la propria fase di test di accompagnamento.

Test frequenti aiutano a eliminare i bug in una fase iniziale, ma la struttura lineare rende il modello a V (come il modello a cascata) meno flessibile rispetto ad altre metodologie. Tuttavia, funziona bene per software con requisiti stabili che richiedono test frequenti.

Il modello agile si basa su cicli di miglioramento e sviluppo continui, spesso chiamati “sprint”, in cui gli sviluppatori apportano e rilasciano regolarmente piccole modifiche incrementali. È particolarmente indicato per progetti in cui i clienti sono disponibili e in grado di partecipare a frequenti discussioni e recensioni dei progressi compiuti.

Lo sviluppo agile risponde alle mutevoli richieste o requisiti e consente ai team di identificare più facilmente i problemi durante il processo di sviluppo. Questa reattività porta a uno dei maggiori vantaggi dello sviluppo agile del software: i team di sviluppo possono affrontare i problemi prima che si trasformino in problemi più grandi.

Le varianti della metodologia agile, a volte note come “framework”, definiscono i ruoli nel team di sviluppo per semplificare ulteriormente il processo. Due dei framework agili più comuni sono scrum e kanban. (Per ulteriori informazioni, vedi “SDLC, Agile e Scrum”.) 

Il modello Lean applica i principi e le pratiche di produzione allo sviluppo del software per ridurre gli sprechi in ogni fase del SDLC.

Lean mira a migliorare continuamente i processi aziendali durante lo sviluppo. I team fissano regolarmente obiettivi a breve termine con standard elevati per la garanzia della qualità in ogni fase dello sviluppo.

Per ridurre il sovraccarico e velocizzare il processo, il Lean dà priorità all’iterazione e a cicli di feedback più rapidi. Il modello elimina i processi burocratici dal processo decisionale e posticipa l’attuazione delle decisioni fino a quando non sono disponibili dati accurati.

Nel modello iterativo, una versione iniziale del software, o minimum viable product (MVP), viene creata rapidamente e poi migliorata rapidamente con versioni successive. Il modello si concentra sull'iniziare con un piccolo obiettivo e poi, da lì, sulla creazione del software.

Nel modello a spirale, quattro fasi (determinazione degli obiettivi, analisi delle risorse e dei rischi, sviluppo, test e pianificazione per l'iterazione successiva) avvengono in un ciclo ripetuto, da cui il nome "a spirale".

Con la ripetizione regolare di queste quattro fasi, ci sono molteplici opportunità di correzione, il che rende questo modello ideale per progetti complessi o ad alto rischio in cui sono previste modifiche frequenti. 

Il big bang è una forma informale e non strutturata di sviluppo software che manca della definizione rigorosa dei modelli normalmente associati al SDLC.

Come la teoria del big bang, questo modello parte dal nulla, senza pianificazione o analisi dei requisiti. È considerato ad alto rischio, ma il modello del big bang può funzionare bene per piccoli progetti in cui i parametri sono autoesplicativi, rendendo superflua la pianificazione e la gestione dettagliate. Invece, big bang si basa sul feedback dei tester e degli utenti per gli aggiornamenti software ad hoc durante lo sviluppo.

Come suggerisce il nome del modello, lo sviluppo rapido delle applicazioni (RAD) si basa sulla prototipazione rapida e sul feedback degli utenti piuttosto che su un lungo periodo di pianificazione. Questa struttura consente al team RAD di adattarsi rapidamente alle nuove esigenze e richieste degli utenti.

Sebbene sia simile allo sviluppo di software Big Bang, RAD tende a monitorare i progressi con maggiore regolarità e offre opportunità regolari di input da parte di utenti e clienti. Questa struttura aggiuntiva rende RAD fattibile per progetti più grandi e complessi. 

DevOps è una metodologia di sviluppo software che combina e automatizza il lavoro dei team di sviluppo software e delle operazioni IT . Il ciclo di vita DevOps ha le sue fasi, simili a quelle del SDLC. Ma DevOps riconfigura i passaggi del SDLC per creare un ciclo continuo per lo sviluppo e il miglioramento del software.

I principi fondamentali di un approccio DevOps sono la collaborazione, l’automazione e l’integrazione e la distribuzione (CI/CD). Poiché DevOps copre l’intero processo di sviluppo software, potrebbe essere considerato un ciclo di vita dello sviluppo software a sé stante. 

Ma DevOps è anche più ampio di questo, comprendendo un cambiamento culturale e organizzativo verso la responsabilità condivisa e la collaborazione. Fondamentalmente, DevOps non è un modello unico, ma una combinazione di pratiche, strumenti e filosofie culturali.

DevOps risolve la rigidità del SDLC rendendo continua ogni fase del processo di sviluppo del software per tutto il progetto. Invece di limitarsi a passaggi discreti, la pianificazione, la codifica, il test, l’implementazione, la manutenzione e il monitoraggio continuano per tutto il ciclo di vita di un prodotto. Il risultato è una delivery pipeline in cui il software viene migliorato tramite aggiornamenti frequenti.

DevSecOps, a volte chiamato “DevOps sicuro”, integra test di sicurezza automatizzati e pratiche di sicurezza nel modello DevOps. Mentre lo sviluppo del software tradizionale considera i test di sicurezza come una fase a sé stante, DevSecOps incorpora considerazioni di sicurezza in ogni fase del SDLC.

Eseguendo test di sicurezza come revisioni del codice e test di penetrazione durante tutto il ciclo di vita dello sviluppo, i team possono evitare alcuni ritardi derivanti da fattori come le vulnerabilità identificate in una fase avanzata del processo. Possono affrontare i problemi di gestione del rischio in anticipo, creare programmi più sicuri, accelerare la correzione delle vulnerabilità e fornire software più convenienti. 

Il modello Agile è uno dei modelli SDLC più popolari perché enfatizza la collaborazione, la consegna continua e il feedback dei clienti. Questa metodologia iterativa suddivide i grandi progetti in “sprint” temporizzati, attività più piccole con obiettivi discreti destinati a essere completati in tempi brevi. L’idea è di mantenere il team incentrato sulle caratteristiche durante il processo di sviluppo e consentire ai team di identificare rapidamente i problemi e rispondere alle mutevoli esigenze degli utenti.

Scrum è un framework di gestione del progetto Agile che alcuni team di sviluppo applicano al loro processo di sviluppo software. Il suo nome deriva dallo sport del rugby. Nel rugby, la mischia (scrummage) è un modo per far ripartire il gioco dopo la perdita del possesso di palla e si basa su una comunicazione chiara tra i giocatori che lavorano all’unisono. Nel framework Agile, Scrum chiede ai membri del team di agire come un’unità coesa che dia priorità al lavoro di squadra e alla collaborazione aperta.

Nel framework Scrum, i team di sviluppo sono suddivisi in unità più piccole, ciascuna guidata da uno “Scrum leader”. Lo Scrum leader risponde al proprietario del prodotto, che funge anche da punto di contatto tra i team scrum. Ogni piccolo team assume la piena responsabilità dell’attività assegnata in ogni sprint. Questa proprietà consente al team Scrum di essere adattabile e creativo senza doversi fermare ad aspettare il feedback degli altri stakeholder.

Kanban, che significa “cartello” in giapponese, è un altro framework agile comune. Mentre Scrum funziona in periodi temporizzati, Kanban ha un workflow continuo. Tutte le attività richieste vengono mostrate visivamente su una lavagna Kanban in cui tutti i membri del team possono vedere il lavoro ancora da fare e dare priorità alle fasi successive. Grazie alla lavagna, i membri del team possono passare più facilmente alla fase successiva man mano che ogni attività viene completata.

SDLC fornisce ai team di sviluppo una struttura standardizzata e un processo ripetibile, semplificando la creazione coerente di software di alta qualità. I vantaggi del SDLC includono:

• Software migliore
• Miglioramento della produttività
• Rischio minimizzato
• Maggiore trasparenza del progetto
• Maggiore collaborazione
• Gestione delle risorse più efficiente
• Miglioramento della soddisfazione del cliente

SDLC fornisce una mappa che aiuta i team a completare progetti di sviluppo software complessi entro i tempi programmati e le stime dei costi. Inoltre, enfatizza i test e la garanzia di qualità come parte del processo, aumentando la qualità complessiva del prodotto e del codice. 

La struttura del SDLC aiuta a semplificare i progetti ed eliminare le congetture. Con una documentazione chiara per guidare i progressi tra le fasi, SDLC potrebbe ridurre i tempi di produzione del software e aumentare la produttività dello sviluppo. 

SDLC può aiutare le organizzazioni ad anticipare e gestire il rischio del progetto. In alcuni modelli SDLC, la valutazione del rischio viene eseguita continuamente durante tutto il processo di sviluppo. I team di sviluppo possono identificare e mitigare i rischi nelle prime fasi del ciclo di vita dello sviluppo software, prima che i piccoli problemi possano trasformarsi in problemi più grandi.

SDLC promuove la trasparenza attraverso una documentazione standardizzata e linee di comunicazione aperte.

La maggior parte dei modelli SDLC ha definito processi per informare gli stakeholder su ciò che è già stato realizzato, su ciò che deve essere realizzato e sulle loro responsabilità personali. Grazie a queste conoscenze, le parti interessate possono comprendere il lavoro che hanno svolto e portare a termine i propri compiti in modo più efficace.

La trasparenza del SDLC potrebbe anche promuovere una maggiore collaborazione. Gli stakeholder potrebbero allinearsi e comunicare apertamente sugli obiettivi e sui punti deboli. In alcuni modelli e metodologie, i membri del team sono incoraggiati a formare piccoli gruppi altamente collaborativi per trovare soluzioni creative ai problemi di sviluppo.

La stima dei costi complessivi di sviluppo è una parte importante del processo SDLC. Gli stakeholder comprendono le risorse necessarie per completare il progetto prima dell'inizio dello sviluppo. Pianificare in anticipo le risorse necessarie potrebbe contribuire a ridurre gli sprechi e a mantenere i progetti in linea con gli obiettivi e il budget.

SDLC funge da tabella di marcia per la pianificazione, la creazione e il test rigorosi del software. Questa roadmap consente un ciclo di vita dello sviluppo più mirato, che può aiutare a ridurre il sovraccarico di caratteristiche, rendere il software più facile da usare e contribuire a garantire che il software si adatti al landscape esistente di un’organizzazione.

Un software testato in modo approfondito dovrebbe inoltre presentare meno bug una volta distribuito.

Ecco alcune delle sfide che potrebbero complicare o addirittura mettere in pericolo il completamento con successo dei progetti SDLC.

• Rimanere nell'ambito del progetto
• Requisiti mal definiti
• Determinazione del livello ottimale di test
• Protezione degli aggiornamenti software e della manutenzione

L'ambito creep, quando i requisiti di un progetto si espandono oltre il piano iniziale, può far sì che i team di sviluppo software superino i budget e dedichino ulteriori sforzi per poco beneficio reale. Spesso, questi requisiti aggiuntivi non servono allo scopo principale del software e potrebbero persino far deragliare la direzione ottimale dello sviluppo.

Anche una spinta incessante verso la perfezione può deformare la portata di un progetto. Alcune applicazioni software altamente sensibili potrebbero dover essere quasi perfette, ma per la maggior parte dei cicli di vita di sviluppo del software, la perfezione è nemica del bene. Una release funzionale, se non perfetta, può arrivare sul mercato più rapidamente e può essere migliorata attraverso cicli iterativi di manutenzione post-distribuzione. 

Se un team non riesce ad analizzare e comprendere a fondo i requisiti del progetto in anticipo, potrebbe passare attraverso molti cicli di lavoro sprecati prima di scoprire le effettive esigenze del software. Ciò può ritardare significativamente il rilascio e aumentare i costi del progetto. 

I test del software possono rappresentare quasi il 33% dei costi di sviluppo del sistema. Per accelerare l'output e ridurre i costi, le organizzazioni potrebbero limitare i test e pagarne il prezzo in un secondo momento, quando bug e problemi di prestazioni non identificati causano problemi significativi agli utenti finali.

Anche il contrario può essere un problema: sottoporre il software a più test del necessario prima del lancio. Con l'obiettivo di eliminare tutti i bug, i team di sviluppo potrebbero finire per ritardare il rilascio di un software con più cicli di test estranei. 

Secondo l’IBM® X-Force Threat Intelligence Index, gli attacchi alla supply chain, in cui i criminali informatici prendono di mira strategicamente fornitori di terze parti per colpire più organizzazioni, sono in aumento.

Un vettore di attacco comune nei fornitori di software è il dirottamento del processo di aggiornamento del software per diffondere malware invece di un aggiornamento legittimo.

Ad esempio, nel 2020, il fornitore di software SolarWinds ha subito una violazione e attori malintenzionati hanno distribuito malware ai propri clienti con il pretesto di un aggiornamento software. Il malware ha consentito l’accesso ai dati sensibili di varie agenzie governative statunitensi utilizzando i servizi di SolarWinds, tra cui il Tesoro, la Giustizia e i Dipartimenti di Stato.

I team di sviluppo devono tenere conto delle misure di sicurezza delle applicazioni durante la manutenzione e gli aggiornamenti post-distribuzione. Nelle mani sbagliate, questi processi possono diventare armi devastanti.

L’Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) riferisce che il 35% delle organizzazioni in tutti i settori industriali sta utilizzando l’AI per supportare o accelerare lo sviluppo di software. Tuttavia, l’integrazione dell’intelligenza artificiale nel SDLC può anche comportare alcune sfide.

Molti team di sviluppo stanno integrando strumenti di intelligenza artificiale generativa in tutte le fasi del SDLC per ottenere qualcosa di più della semplice automazione. Ad esempio, gli strumenti di codifica gen AI possono creare prototipi software, generare frammenti di codice riutilizzabili e aiutare gli sviluppatori a perfezionare il proprio codice. Possono anche contribuire a segnalare e spiegare gli errori nel codice e analizzare i dati dei test per identificare tendenze e modelli nelle prestazioni e nei guasti del software.

Tuttavia, nonostante tutte le promesse degli strumenti di AI, questi non sono esenti da rischi. Gli strumenti di intelligenza artificiale potrebbero commettere errori e scrivere codice non ottimizzato. Se gli sviluppatori non esaminano attentamente tutto il codice generato dagli strumenti AI, questi strumenti possono introdurre costosi bug software che vengono scoperti solo molto più avanti nel ciclo di vita. 

Anche il bilanciamento tra qualità e velocità potrebbe essere un problema. Gli sviluppatori potrebbero scrivere codice molto più rapidamente con gli strumenti di AI, accelerando potenzialmente il SDLC. Tuttavia, garantire la qualità di questi output potrebbe richiedere una supervisione e una convalida umane significative, che possono potenzialmente invertire tali risparmi di tempo. Il dilemma qui è trovare il giusto equilibrio tra la velocità dell’AI e il mantenimento di standard elevati per la qualità del software.