Tecnologia

Por que a inteligência artificial pode melhorar a escrita de código

Podemos dizer que estamos a viver o início do que está a s tornar-se a revolução digital com inteligência artificial generativa.

17-10-2023 . Por TecnoHotelPortugal

Por que a inteligência artificial pode melhorar a escrita de código

Tanto indivíduos quanto empresas estão a usar essa tecnologia e interagindo com ela, o que está a permitir que as máquinas criem, projetem, entendam e gerem soluções e conteúdos com implicações significativas para indústrias, empresas e clientes.

 

O ChatGPT é um dos exemplos mais claros desta questão, uma vez que o seu lançamento atingiu um marco desconhecido até à data, tornando-se a aplicação que mais cresce na história: mais de um milhão de utilizadores em cinco dias e cem milhões em dois meses.

Mas, não há apenas o ChatGPT, há também outras alternativas como o Bard, o chatbot de inteligência artificial do Google projetado especificamente para aplicativos de diálogo e em resposta ao surgimento do ChatGPT da OpenAI, especialmente implementado depois que a Microsoft o incluiu em seu sistema.

Especialistas em tecnologia global, como a empresa Softek, apesar do fato de que o ChatGPT é o caso mais popular, tem outros concorrentes. Dentro do mundo do desenvolvimento de software, a revolução da inteligência artificial está levando as empresas a melhorar sua produtividade, agilidade e a qualidade de seus serviços. Isso porque a IA influencia vários processos ligados ao ciclo de desenvolvimento de software.

Como dissemos, não há dúvida de que a inteligência artificial generativa está a mudar a forma como trabalhamos e a forma como olhamos para a tecnologia, como é o caso da escrita de código. Isso permite gerar código a partir de indicações, realizar testes e detetar falhas futuras, uma vantagem para otimizar o tempo e melhorar o trabalho.

Assim, esses novos recursos simplificam a comunicação entre desenvolvedores e inteligência artificial, permitindo que eles façam perguntas e solicitações sobre como escrever código de uma forma que se assemelha ainda mais à interação humana. Isso nos aproxima cada vez mais do objetivo de alcançar a Inteligência Geral Artificial (AIG).

 

— Automação de tarefas: Esta vantagem alivia a carga de trabalho dos desenvolvedores, permitindo que eles se concentrem na estratégia. Detetar e corrigir bugs nos estágios iniciais de desenvolvimento é crucial para evitar a propagação de problemas que afetam a estabilidade do software. Nesse sentido, a IA generativa terá um papel decisivo na automatização de tarefas e na aceleração da velocidade com que as equipas humanas as podem executar.

 

— Otimização e correção de código: A IA generativa não é apenas útil durante a criação de novos projetos, mas também para melhorar o desempenho do código gerado em projetos já concluídos. Os desenvolvedores podem aproveitá-lo para identificar e corrigir gargalos, reduzir a complexidade algorítmica e melhorar a eficiência geral do código.

 

— Desenvolvimento ágil: Facilita entregas mais rápidas de produtos e projetos. A automatização de tarefas eleva a qualidade do produto, reduzindo a necessidade de correções dispendiosas mais tarde no ciclo de desenvolvimento. Esses modelos aprendem com exemplos históricos de correções feitas por humanos, simplificando assim o processo de correção e permitindo que até mesmo os menos experientes se beneficiem das recomendações de IA.

 

— Tomada de decisão informada: A IA generativa contribui para melhores decisões no design de algoritmos. Analise o código existente, os recursos do sistema, os dados de desempenho e as métricas relevantes. Através desta análise, os modelos de IA podem identificar padrões e tendências que apontam para áreas problemáticas e oportunidades de melhoria. Posteriormente, a IA generativa propõe soluções alternativas e hace cambios automáticos no código para otimizar su rendimiento e faz cambios automáticos no código para otimizar su rendimiento.

 

— Produtividade: A eficiência aumenta com a IA generativa, permitindo que os desenvolvedores realizem seu trabalho de forma mais suave. De um modo geral, as empresas podem ser mais produtivas e melhorar a eficiência das tarefas rotineiras e automatizáveis no desenvolvimento. Isso torna possível liberar entre 30% e 50% do tempo diário de um desenvolvedor, dependendo do projeto e do software em questão.

 

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