No recente relatório “Big Ideas 2023” da Ark Invest, a empresa de gestão de investimentos previu que a IA poderia levar a um aumento de 10 vezes na produtividade da codificação. Com base em uma queda anualizada de 70% nos custos de negociação e loops de feedback, assistentes de codificação de IA como Copilot podem aumentar a produção para engenheiros de software 10-dobrar até 2023.
A IA generativa tem o potencial de revolucionar o processo de codificação e aumentar significativamente a produtividade. Ao usar algoritmos de aprendizado profundo, a IA generativa pode aprender com grandes conjuntos de dados de código e gerar um novo código que seja sintaticamente e semanticamente correto. Isso pode reduzir significativamente o tempo e o esforço necessários para escrever um novo código, especialmente para tarefas de rotina que exigem padrões de codificação repetitivos. Ao automatizar essas tarefas, os desenvolvedores podem se concentrar em trabalhos mais complexos e criativos, levando a um aumento na produtividade geral.
Generative AI é um subconjunto de AI que utiliza algoritmos de aprendizagem profunda para gerar novos conteúdos, como imagens, música e texto, sem a necessidade de programação explícita. No contexto do desenvolvimento de software, a IA generativa pode ser usada para gerar novo código com base em dados de entrada ou padrões de código existente, permitindo que os desenvolvedores automatizem tarefas repetitivas e liberem seu tempo para trabalhos mais criativos.
Vamos explore como a IA está levando a esse aumento dramático…
Melhorando a qualidade e a confiabilidade do código
Um dos benefícios mais significativos da IA generativa na codificação é que ela ajuda a melhorar a qualidade do código produzido. Escrever um código limpo, eficiente e legível é essencial para criar aplicativos complexos, e a IA pode ajudar nesse sentido automatizando tarefas de codificação repetitivas e mundanas.
Por exemplo, modelos generativos de IA podem verificar automaticamente erros de sintaxe, depurar código e identificar code smells, que são trechos de código que indicam um problema mais profundo com o design ou a arquitetura do código. Ao detectar esses problemas no início do processo de desenvolvimento, os desenvolvedores podem corrigi-los mais rapidamente e impedir que se propaguem ainda mais na base de código.
Além da qualidade, a IA generativa também pode aprimorar a reutilização do código. Um dos princípios básicos do desenvolvimento de software é reutilizar o código o máximo possível para reduzir a redundância e economizar tempo. No entanto, reutilizar código nem sempre é uma tarefa simples, pois requer identificar o trecho de código certo e adaptá-lo às necessidades atuais do aplicativo.
Modelos de IA generativa podem ajudar nesse sentido, sugerindo trechos de código relevantes de um repositório de código existente. Por exemplo, se um desenvolvedor estiver trabalhando em um novo recurso que envolva a manipulação de strings, o modelo de IA pode sugerir trechos de código existentes que executam operações semelhantes. O desenvolvedor pode então adaptar o código sugerido às necessidades do aplicativo atual, economizando tempo e esforço no processo.
A Generative AI também fornece uma maneira de criar um novo código que pode ser reutilizado em diferentes aplicativos. Ao analisar o código existente e os padrões e estruturas de aprendizado, o modelo de IA pode gerar novos trechos de código em conformidade com os mesmos padrões, facilitando a integração com outras partes da base de código.
Automação de tarefas repetitivas
Outra maneira pela qual a IA generativa pode aumentar a produtividade da codificação é automatizando tarefas repetitivas. Existem muitas tarefas de codificação mundanas e repetitivas que podem consumir muito tempo para os desenvolvedores, como escrever código clichê, formatar código e procurar por erros de sintaxe.
Com a ajuda da IA generativa, os desenvolvedores podem automatizar essas tarefas tarefas repetitivas e economizar tempo. Por exemplo, várias ferramentas usam aprendizado de máquina para sugerir conclusões de código, reduzindo o tempo e o esforço necessários para escrever o código. Essas ferramentas usam um algoritmo de aprendizado profundo para analisar o código, reconhecer padrões e sugerir trechos de código relevantes para o código que está sendo escrito.
Também pode ajudar na formatação do código, uma tarefa que pode levar um tempo significativo de tempo, especialmente ao trabalhar com grandes bases de código. Ferramentas como Black, Prettier e ClangFormat usam IA para formatar automaticamente o código, eliminando a necessidade de os desenvolvedores ajustarem manualmente a formatação do código. Essas ferramentas não apenas economizam tempo, mas também ajudam a garantir que o código seja formatado de forma consistente em toda a organização, reduzindo o risco de erros e tornando o código mais fácil de ler e entender.
Quando se trata de identificar e corrigir erros de sintaxe , a IA generativa também pode desempenhar um grande papel aqui. Erros de sintaxe são comuns na programação e podem ser frustrantes de lidar. Ferramentas como DeepCode e CodeGuru usam algoritmos de aprendizado de máquina para analisar o código e sugerir correções para erros de sintaxe, facilitando a identificação e correção pelos desenvolvedores erros rapidamente.
O surgimento de assistentes de codificação como o Copilot
O surgimento de assistentes de codificação como o Copilot trouxe todos esses recursos, como automatizar tarefas repetitivas e melhorando a qualidade do código, juntos em um só lugar.
O Copilot é um assistente de codificação desenvolvido pela OpenAI em parceria com o GitHub. É uma ferramenta baseada em IA projetada para ajudar os desenvolvedores a escrever códigos com mais eficiência e precisão. O Copilot é baseado na tecnologia GPT (Generative Pre-trained Transformer), que é um tipo de algoritmo de aprendizado profundo que pode gerar texto com base em prompts de entrada.
Quando um desenvolvedor insere algumas linhas de código, o Copilot analisa o código e gera sugestões de como completar o código. As sugestões são baseadas em padrões aprendidos ao estudar milhões de linhas de código em várias linguagens e estruturas de programação. O Copilot usa processamento de linguagem natural (NLP) para interpretar a entrada do desenvolvedor e fornecer as melhores sugestões possíveis. A ferramenta pode lidar com uma ampla variedade de linguagens de programação, incluindo Python, JavaScript, Ruby, Go e muito mais.
Um dos principais recursos do Copilot é sua capacidade de economizar tempo dos desenvolvedores e aumentar a produtividade. Ao automatizar tarefas repetitivas e fornecer sugestões de como concluir o código, os desenvolvedores podem se concentrar em tarefas de nível superior que exigem pensamento mais criativo. O Copilot também ajuda a reduzir erros, detectando erros comuns de codificação antes que eles se tornem problemas.
O Copilot tem recebido muita empolgação e interesse da comunidade de desenvolvedores desde seu lançamento em junho de 2021.
Revolucionando o processo de codificação
A IA generativa está revolucionando o processo de codificação e levando a um aumento dramático na produtividade dos desenvolvedores de software. Ao automatizar tarefas repetitivas, melhorar a qualidade e a confiabilidade do código e fornecer assistentes de codificação como o Copilot, os desenvolvedores podem se concentrar em trabalhos mais criativos e complexos.
O surgimento de ferramentas e algoritmos baseados em IA está definido para transformar o software indústria de desenvolvimento, e os benefícios potenciais são enormes. À medida que a IA continua avançando, podemos esperar mudanças ainda mais significativas na forma como o código é produzido e desenvolvido nos próximos anos.