L'intelligenza artificiale è il carburante per quella che conosciamo come la quinta rivoluzione industriale. Le sue capacità di influenzare e distruggere numerosi settori sono praticamente impareggiabili. Non è meno vero per quanto riguarda lo sviluppo e il test del software.
Sebbene il codice di autoscrittura non sia ancora una tecnologia ampiamente commercializzata, l'automazione è più prevalente nella scrittura e nel test del software. Questo approccio diventa ancora più forte con la crescente adozione dell'IA.
Possiamo addestrare i processi di intelligenza artificiale per monitorare il software, eseguire attività in modo autonomo e apportare modifiche automatizzate in base ai modelli appresi. Tali applicazioni influenzano molteplici aree nello sviluppo e nel test del software, dalla progettazione alla distribuzione.
Il ruolo dell'IA nello sviluppo del software
L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico nello sviluppo del software assumono varie forme. Gli usi popolari implicano l'aumento dei processi automatici con la capacità di prendere decisioni basate su input o output specifici. Ad esempio, possiamo collegare gli script di distribuzione ai servizi di monitoraggio degli errori. Se si verifica un errore su un ramo di produzione, è possibile eseguire il rollback del commit per garantire la stabilità dei server di produzione. Non sarà necessario l'intervento manuale. Da solo rappresenta l'impatto drammatico sugli SLA, poiché non è più necessario mantenere il personale in servizio per rispondere a problemi minori del server e tempi di inattività.
Molte aree di sviluppo e test del software hanno già beneficiato dell'introduzione e dell'utilizzo dell'IA. Questo articolo presenterà solo alcuni esempi di come l'IA sta cambiando quest'area in vari aspetti.
Progettazione del software
La maggior parte delle soluzioni software inizia con la fase di rilevamento. Ci sono innumerevoli incontri con clienti o clienti per discutere i requisiti. Inoltre, gli sviluppatori interpreteranno tali richieste durante la progettazione di un nuovo sistema o set di funzionalità. Le richieste dei clienti possono essere soddisfatte e interpretate in molti modi. Se non organizziamo bene i processi, il lavoro può diventare rapidamente un pasticcio. e
Grazie all'evoluzione del Natural Language Processing, l'IA può interpretare la documentazione con requisiti rispetto a standard, come la Guida INCOSE per i requisiti di scrittura. Se rileva elementi mancati, ambigui o incoerenti in un documento, li contrassegnerà immediatamente.
Questo approccio può potenzialmente far risparmiare un sacco di tempo e denaro. Requisiti incompresi o contrastanti sono la fonte più comune di problemi di progettazione del software. Tali problemi possono influenzare tutti i processi di sviluppo. Pertanto, è fondamentale sbarazzarsene il prima possibile.
Generazione automatica del codice
Gli sviluppatori trascorrono molto tempo a scrivere codici standard. Anche con strumenti che fanno risparmiare tempo come framework, script di build e pre-processori, devono comunque scrivere tonnellate di codice ripetitivo. La funzione Smart Compose basata sull'intelligenza artificiale di Gmail suggerisce i test basati sui contenuti delle e-mail. Lo stesso approccio si applica agli IDE e ad altri strumenti per sviluppatori. I suggerimenti di codice basati sull'intelligenza artificiale aiutano gli sviluppatori a scrivere nuovi componenti per il software esistente in modo rapido e semplice, in base alle strutture delle soluzioni precedenti.
Fa di più che risparmiare tempo nella scrittura del codice. In questo modo, garantisce la coerenza del codice in un progetto. Alcuni progetti includono un linter o un formattatore per migliorare la coerenza nel processo di compilazione. Tuttavia, gli strumenti di suggerimento del codice basati sull'intelligenza artificiale possono fare un ulteriore passo avanti. Impongono modelli di progettazione specifici al di là della formattazione del codice. Quindi, il processo di sviluppo diventa più veloce e il codice è più coerente.
Test software automatizzato
Il test del software è un processo che richiede tempo per il team di controllo qualità. Può anche caricare gli sviluppatori stessi (qualcosa che a volte può diventare di per sé una battaglia). Scrivere, eseguire e mantenere i test richiede molto tempo. Naturalmente, ci sono framework di test. Aiutano fornendo una solida struttura ai test ed eliminando la necessità di scrivere molti codici standard. Tuttavia, i test con intelligenza artificiale possono creare test autogeneranti, inclusa la generazione dei dati di test.
L'IA può segnalare potenziali nuovi bug non appena vengono commessi. In primo luogo, può apprendere la base di codice del progetto e tutti i suoi dati di bug e regressione. Quindi, sviluppa approfondimenti su dove è probabile che si verifichino i bug. Successivamente, se rileva il codice che potrebbe causare errori, contrassegna il commit. Un tale approccio può ridurre i processi di test che richiedono tempo, come i test di regressione. Può identificare i bagagli prima che si verifichino.
Controllo della distribuzione
Un'altra area potenziata dall'IA è la distribuzione del software. È una fase unica nel processo di sviluppo che a volte può essere sede di errori che potresti non notare durante i test. Il software di monitoraggio potenziato dall'intelligenza artificiale è in grado di rilevare distribuzioni interrotte e far scorrere il codice inserito nel ramo di produzione avanti o indietro automaticamente per evitare che codice errato entri nell'ambiente live.
Riduce il tempo di ripristino se le cose vanno male. Inoltre, aiuta a ridurre i costi del personale per mantenere le persone in servizio.
I processi basati sull'intelligenza artificiale possono essere applicati anche all'analisi delle impostazioni di runtime del software e all'ottimizzazione delle configurazioni dell'ambiente. Pertanto, puoi ridurre i costi e ottenere app più efficienti. Il software verrà ottimizzato automaticamente per utilizzare il minor numero di risorse necessarie e allocare le risorse del server molto meglio.
L'IA sta già cambiando il modo in cui lavorano gli sviluppatori di software
Lo sviluppo nelle aree AI e ML procede rapidamente. L'apprendimento automatico si applica a un numero sempre maggiore di processi. Il test del software, i processi di distribuzione e gli strumenti di monitoraggio si occupano continuamente del software distribuito. Raccolgono e analizzano al volo l'utilizzo dei dati e rispondono agli errori.
L'implementazione dell'IA nello sviluppo e nel test del software è nella sua relativa infanzia. Ma sta crescendo. Tutte le nuove tecnologie vengono adottate rapidamente dai team di sviluppo se offrono modi per massimizzare le risorse e semplificare le attività di sviluppo. Git, lo standard del settore nel controllo delle versioni, è diventato famoso per la prima volta nel 2005. Node.js, una rivoluzione nel funzionamento JavaScript, è apparso nel 2009. Linguaggi popolari come Go e Rust sono ancora più recenti.
Tutti questi strumenti sono diventati comuni nello sviluppo di software. È probabile che l'adozione dell'IA nei processi esistenti segua questo livello di adozione. Prendiamo in considerazione le comodità, come i suggerimenti sul codice e il monitoraggio della distribuzione. Quindi, si applica all'automazione dei processi di sviluppo, come la generazione di test. L'IA offre una traiettoria unica per un uso futuro. Inoltre, più lo utilizziamo, più dati raccoglie e analizza. Quindi, può ottenere ulteriori informazioni su come utilizzare tali dati.
Miglioramento e automazione
L'IA è attualmente in una fase molto precoce nella maggior parte dei progetti. In genere, gli sviluppatori lo applicano per migliorare i processi esistenti. Può anche evidenziare potenziali problemi, che sono ancora spesso soggetti a revisione da parte di uno sviluppatore. In questo caso, l'IA potrebbe far parte del processo di revisione del codice insieme alla revisione manuale da parte degli sviluppatori.
In futuro, poiché il settore dell'IA continua a migliorare e gli sviluppatori acquisiscono maggiore familiarità con esso, questi processi consentiranno di prendere decisioni basate sull'analisi dell'IA stessa.
Attualmente, il debug basato sull'intelligenza artificiale identifica potenziali bug o colli di bottiglia in una base di codice. Nel tempo, può imparare da questi bug e correzioni per correggere automaticamente i bug che trova. Possiamo già vederlo nelle funzionalità di elaborazione del testo come la correzione automatica. La stessa funzionalità individuerebbe semplici errori comunemente commessi dagli sviluppatori (mancanza di una dichiarazione di variabile, dimenticanza di un punto e virgola, ecc.) e li correggerebbe. Gli sviluppatori non dovranno fare nulla ed è solo l'inizio.
Il futuro dell'IA nello sviluppo di software
Ora, l'IA è una funzionalità relativamente nuova. Gli sviluppatori spesso lo usano insieme alla revisione manuale o lo applicano per semplificare le decisioni. In futuro, questi processi matureranno. L'IA diventerà più autorizzata a prendere decisioni da sola.
L'IA non ridurrà i ruoli di sviluppatori o tester. Ridurrà solo i loro compiti noiosi e consentirà alle persone di applicare le proprie abilità ad aree più essenziali e creative.
