A geração de código de IA usa inteligência artificial e aprendizado de máquina para produzir automaticamente código de computador com base em prompts ou descrições. Essa tecnologia facilita a codificação aderindo às práticas recomendadas e aos padrões de governança, acelerando a produtividade entre codificadores qualificados.
As linguagens de programação são a fundamentação do desenvolvimento de software, servindo como o meio pelo qual os seres humanos comunicam tarefas e processos para sistemas digitais. Cada aplicação, de calculadoras simples a sistemas operacionais complexos, depende do código para entender o funcionamento em qualquer circunstância. Infelizmente, mesmo para desenvolvedores qualificados, trabalhar nessas linguagens de programação pode ser um processo lento, demorado e muitas vezes ineficiente.
O aumento da demanda por desenvolvimento de aplicações em todos os setores e a crescente lacuna de habilidades de desenvolvedores de software levou a uma necessidade crescente de desenvolvedores-cidadãos, indivíduos que podem criar aplicações sem as habilidades de programação tradicionais. As plataformas de desenvolvimento no-code e low-code ajudaram a preencher essa lacuna, e a IA está otimizando ainda mais o que pode ser realizado sem uma vasta experiência de programação. Mais importante ainda, os avanços na inteligência artificial estão aprimorando as habilidades dos programadores profissionais, permitindo que eles realizem mais e, ao mesmo tempo, melhorem a precisão e a eficácia do trabalho. No centro dessa transformação está a geração de código de IA.
A geração de código de IA (às vezes também chamada de programação assistida por IA ou assistência de código da GenAI) utiliza tecnologias de inteligência artificial para traduzir comandos de linguagem humana em código funcional, tornando o desenvolvimento de software mais acessível a todos. As plataformas de desenvolvimento low code reduzem a complexidade da codificação por meio de interfaces visuais e componentes pré-criados. A geração de código de IA cria código do zero com base nas descrições do usuário, completa fragmentos de código e recomenda o código com base na entrada do usuário. Cada abordagem ajuda a simplificar o processo de desenvolvimento e impulsionar os recursos dos envolvidos. Quando usadas juntas, essas soluções podem melhorar muito a capacidade de uma organização de criar aplicações eficazes rapidamente.
As plataformas de desenvolvimento low code são projetadas para acelerar o processo de desenvolvimento de aplicações, permitindo que os usuários montem apps usando uma interface gráfica do usuário que requer experiência mínima de codificação. Essas plataformas são ideais para profissionais de negócios e não desenvolvedores que desejam criar aplicações funcionais sem se aprofundar nos aspectos mais esotéricos da programação. No entanto, eles dependem muito de segmentos predefinidos de código de trabalho. Em essência, eles fornecem componentes básicos prontos a partir dos quais um usuário pode construir um novo software.
Ao interpretar entradas de linguagem simples, a geração de código de IA cria snippets de código originais que são adaptados aos requisitos específicos do usuário. Esse método não só facilita o desenvolvimento mais rápido, como também aumenta a flexibilidade, permitindo que os desenvolvedores inovem sem as restrições impostas pelas limitações dos componentes e modelos existentes. Como resultado, a geração de código de IA é uma ferramenta inestimável para desenvolvedores de software treinados para criar um código melhor em escala, ao mesmo tempo em que amplia o escopo de quem pode desenvolver software, como pode fazê-lo e do que esse software pode ser capaz.
Mais uma vez, é importante reconhecer que não se trata de uma ou outra tecnologia. A geração de código low code e de IA se complementam extremamente bem e podem ser usadas em conjunto para criar um programa de desenvolvimento mais completo e eficiente.
A geração de código de IA tem o potencial de simplificar significativamente o processo de codificação. Infelizmente, ela também apresenta vários desafios que os desenvolvedores e as organizações precisarão considerar para que possam aproveitá-la ao máximo. Esses desafios exigem que as empresas tomem medidas para garantir que a tecnologia aprimore, em vez de complicar, seus esforços de desenvolvimento de software:
Os modelos de IA geralmente se concentram em produzir códigos sintaticamente corretos que podem não ser otimizados para qualidade, eficiência ou manutenção, aumentando a carga da dívida técnica ao longo do tempo. Os desenvolvedores qualificados geralmente conseguem distinguir um bom código gerado por IA de um código ruim, razão pela qual essa tecnologia é mais eficaz em ajudar programadores treinados do que como uma solução low-code ou no-code para desenvolvedores-cidadãos. Para reduzir ainda mais esse risco, as equipes devem implementar padrões e analisar processos que avaliem a capacidade de manutenção e a escalabilidade do código gerado por IA antes que ele seja integrado a projetos maiores.
As ferramentas podem gerar código excessivamente complexos para lidar com funcionalidades específicas ou executar uma tarefa da maneira mais abrangente possível. Essa complexidade pode levar a um código difícil ou demorado para depurar, atualizar ou até mesmo entender, dificultando assim os futuros esforços de manutenção. As organizações podem resolver esse problema definindo diretrizes claras para a simplicidade e a clareza do código e analisando regularmente o código gerado por IA em busca de complexidades desnecessárias.
A geração de código de IA talvez seja hoje o caminho mais rápido disponível para criar código de trabalho, mas o resultado nem sempre é confiável ou seguro. Isso pode levar a um maior potencial de bugs ou vulnerabilidades. Conforme abordado anteriormente, esses problemas são mais fáceis para os desenvolvedores treinados reconhecerem e repararem. Os desenvolvedores-cidadãos podem não ter a experiência necessária para avaliar corretamente a qualidade do código gerado por IA. Ao garantir que todo o código gerado por IA seja submetido a testes rigorosos, as empresas são incentivadas a estabelecer estruturas de revisão abrangentes que avaliam especificamente a funcionalidade, a segurança e o desempenho do software gerado por IA.
Hoje, as ferramentas de codificação de IA funcionam como um suporte valioso, mas, à medida que essa tecnologia se torna mais predominante, ela pode levar a uma perda das habilidades de codificação entre os desenvolvedores. Isso, por sua vez, pode resultar em falta de supervisão, pois as empresas têm IA para criar o próprio código, mas nenhum funcionário humano qualificado capaz de analisá-lo ou avaliá-lo. Para enfrentar isso, é essencial que as organizações insistam em ver a geração de código de IA como um complemento à experiência humana, e não como um substituto para ela. Oferecer treinamento contínuo e incentivar os desenvolvedores a se envolverem criticamente com sugestões de IA pode ajudar a manter um alto nível de habilidade e controle.
Apesar dos desafios associados à geração de código de IA, os benefícios que ela traz para o desenvolvimento de software tendem a superar em muito quaisquer desvantagens. A seguir estão algumas das vantagens mais significativas:
Velocidade, precisão e qualidade, todos esses benefícios se unem na geração de código de IA para produzir uma solução capaz de aumentar a produtividade do desenvolvedor de maneiras nunca antes possíveis. Ao automatizar os aspectos rotineiros e cotidianos da codificação, os desenvolvedores podem se concentrar em tarefas mais complexas e criativas. Essa mudança acelera o ciclo de desenvolvimento e permite tempos de resposta mais rápidos para a conclusão do projeto. E como o código é baseado em um conjunto de dados abrangente de soluções de trabalho, ele requer apenas uma revisão básica de qualidade para que os desenvolvedores possam liberá-lo no mercado e iniciar seus próximos projetos.
Em vez de fazer todo o trabalho, as ferramentas de geração de código de IA agem como assistentes avançados. Elas oferecem sugestões de código e alternativas que podem não ser imediatamente evidentes, mesmo para programadores experientes. Isso melhora o trabalho de um desenvolvedor, fornecendo opções que otimizam e aumentam a eficiência do código, levando a um maior desempenho geral do software.
A codificação tradicional é mentalmente desgastante e pode facilmente levar ao esgotamento. A capacidade da geração de código de IA de lidar com uma parte da carga cognitiva durante o desenvolvimento de software combate essa fadiga mental. Por exemplo, os desenvolvedores podem se livrar da carga de lembrar a sintaxe e o código padrão, permitindo que eles se concentrem na resolução de problemas de nível superior. A depuração também é simplificada, substituindo uma tarefa tediosa e mentalmente exaustiva por algo muito menos desgastante.
Os perigos da mudança de contexto, em que os desenvolvedores alternam a atenção entre várias tarefas, geralmente são negligenciados. Ainda assim, foi demonstrado que eles têm um impacto negativo no tempo, na energia e na produtividade de um programador. As ferramentas de IA podem gerar código em diferentes camadas da pilha, o que diminui a necessidade dos desenvolvedores alternarem entre diferentes ambientes de codificação e mentalidades. Em vez disso, eles podem permanecer em seu Ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) sem a necessidade de procurar soluções on-line, consultar a documentação ou obter trabalho com acompanhamento em várias aplicações externas.
Assim como em outras áreas sob a crescente abrangência da aplicação de IA, a geração de código de IA está sendo amplamente utilizada em vários processos de desenvolvimento de software. Mais especificamente, à medida que essa tecnologia evolui, sua função no desenvolvimento de software deve se expandir, prometendo eficiências e inovações ainda maiores. Os exemplos a seguir demonstram a função cada vez mais central da geração de código de IA:
As fases iniciais do desenvolvimento de software geralmente envolvem a coleta e a documentação de requisitos, um processo propenso a imprecisões e ambiguidades. A IA ajuda a esclarecer, validar e rastrear esses requisitos, garantindo que eles sejam completos e inequívocos desde o início. Ao melhorar a qualidade desses documentos, os desenvolvedores podem estabelecer uma base sólida para os próprios projetos, reduzindo a probabilidade de mal-entendidos e a necessidade de retrabalhos.
Algoritmos de IA, treinados em grandes conjuntos de dados de códigos existentes, podem analisar novos códigos em busca de padrões que comprovadamente levam a erros. Ao identificar possíveis problemas no início do processo de desenvolvimento, essas ferramentas ajudam a manter os altos padrões de qualidade e de segurança do código. Essa abordagem proativa de revisão de código minimiza os erros de downstream e aumenta a confiabilidade geral do software.
Seja sugerindo linhas de código ou funções inteiras, as ferramentas de geração de código de IA ajudam a simplificar o processo de desenvolvimento. Essas ferramentas se adaptam às preferências do desenvolvedor e podem incorporar o feedback do usuário para melhoria contínua.
As ferramentas orientadas por IA podem implementar testes automaticamente à medida que o novo código é integrado à base existente. Isso garante que o software funcione conforme o esperado, usando testes consistentes e confiáveis que superam facilmente os métodos manuais.
Capaz de corrigir erros de ortografia e sintaxe em tempo real, a geração de código de IA elimina a necessidade de tarefas manuais de depuração e correção. Além disso, a tradução de código de uma linguagem de programação para outra não é um um problema, facilitando transições mais suaves e acessibilidade mais ampla em várias pilhas de tecnologia.
Os casos de uso específicos para geração de código de IA incluem:
ITSM (IT Service Management)
A geração automatizada de scripts para gestão de ncidentes, gestão de mudanças e resolução de problemas leva à melhoria da qualidade do serviço e tempos de resolução mais rápidos.
Recursos humanos
Os playbooks simplificados de integração e desligamento de funcionários reduzem o esforço manual e garantem a conformidade com as políticas e regulamentos organizacionais.Atendimento ao cliente
A geração automatizada de scripts de chatbot para suporte ao cliente 24 horas por dia melhora os tempos de resposta e a experiência geral do cliente.Operações de segurança
A geração de scripts para resposta a incidentes de segurança, detecção de ameaças e gestão de vulnerabilidades melhora a postura geral de segurança de uma organização.
Automação de processos de negócios
A criação de fluxos de trabalho e aplicações personalizadas adaptadas a necessidades de negócios específicas impulsiona a eficiência e a produtividade em vários departamentos e funções.
Como um bom exemplo de geração de código em ação, as ferramentas de geração de código de IA da ServiceNow permitem que os desenvolvedores criem e implantem rapidamente aplicações personalizadas, gerem scripts, fluxos, playbooks e itens do catálogo de serviços adaptados às necessidades específicas de sua organização, acelerando assim a implementação e a manutenção de fluxos de trabalho prontos para uso. Por exemplo, a Accenture experimentou um aumento de 40 a 60% na produtividade da codificação usando o Now Assist para criadores da ServiceNow, uma solução de GenAI focada no desenvolvedor.
A decisão de integrar a geração de código de IA em uma empresa é importante. Ela deve ser guiada por uma avaliação completa de vários fatores críticos que se alinham às necessidades específicas e ao ambiente regulatório da organização. Em outras palavras, todas as organizações devem começar analisando detalhadamente seus próprios objetivos, recursos e circunstâncias antes de tomar a decisão final.
A seguir estão algumas das considerações mais importantes ao selecionar uma ferramenta de geração de código de IA:
Com regulamentações globais como GDPR e CCPA moldando as práticas de manipulação de dados, as empresas devem analisar as políticas da ferramenta de IA para gerenciar os dados do usuário e garantir que não representem uma possível vulnerabilidade de segurança. Recursos como técnicas de anonimização de dados são valiosos para melhorar a proteção da privacidade.
A conformidade anda de mãos dadas com a privacidade. Dadas as possíveis penalidades associadas a vários atos de proteção de dados, garantir que a ferramenta de IA siga todas as normas e padrões relevantes deve ser uma prioridade máxima. Isso inclui verificar se a ferramenta recebeu certificações de conformidade e se atende aos requisitos regulatórios específicos do setor.
As empresas devem examinar se a ferramenta de IA oferece criptografia abrangente para transmissão e armazenamento de dados. Além disso, é importante avaliar a força dos controles de acesso e das medidas de autenticação para evitar acessos não autorizados. Mesmo após a implementação da ferramenta, a segurança deve continuar sendo uma das principais considerações. As auditorias e a conformidade da ferramenta com os padrões de segurança estabelecidos são fatores críticos que precisam de uma avaliação completa.
Verifique se a ferramenta pode gerenciar o acesso com base nas funções e responsabilidades do usuário. As ferramentas que oferecem permissões granulares, possibilitando o controle do acesso a diferentes recursos e funcionalidades, diminuem o risco de vazamento de dados. Mecanismos de aceitação e recusa também devem estar disponíveis, oferecendo aos usuários a flexibilidade de gerenciar o uso dos próprios dados de acordo com suas preferências.
Tenha cuidado ao escolher uma solução de geração de código de IA com base apenas no preço. Uma ferramenta de baixo preço pode não fornecer a funcionalidade ou a confiabilidade necessárias, enquanto uma opção de preço mais alto pode se pagar rapidamente por meio do aumento do ROI e da escalabilidade. As soluções que apresentam modelos de preços transparentes facilitam a avaliação da viabilidade financeira da integração da ferramenta de IA.
Maior produtividade, maior qualidade de código, redução dos esforços manuais de codificação, são benefícios difíceis de ignorar. Com a integração de tecnologias de geração de código de IA, as empresas podem navegar pelas complexidades das próprias necessidades de software de forma mais eficiente e com maior agilidade. A ServiceNow, líder em soluções de IA empresarial, está na vanguarda dessa transformação.
A Now Platform® da ServiceNow oferece uma estrutura abrangente para aproveitar o poder da IA e otimizar as operações de negócios e o desenvolvimento de software. Utilizando IA generativa (GenAI), aprendizado de máquina (ML), natural language processing (NLP), mineração de processos e muito mais, essa plataforma totalmente centralizada aumenta a eficiência e melhora a tomada de decisões em todos os processos de negócios relevantes. O App Engine leva as coisas mais longe em relação à codificação aprimorada por IA, permitindo que as organizações empreguem a geração de código de IA para criar aplicações personalizadas que são eficazes e adaptadas diretamente às necessidades de negócios específicas. De soluções low code a suporte otimizado para programadores experientes, a ServiceNow oferece as ferramentas para otimizar os recursos de codificação da sua organização.
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