Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina no Desenvolvimento de Software

Republicado por Platão

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As novas tecnologias sempre transformaram aspectos das nossas vidas, mas talvez nenhuma tenha maior potencial para trazer mudanças do que a inteligência artificial (IA) e a aprendizagem automática (ML). Embora os desenvolvimentos mais recentes sejam observados com entusiasmo por alguns e com receio por outros, os engenheiros devem procurar a melhor forma de utilizá-los.

Uma das áreas onde estes desenvolvimentos terão maior impacto é a do software, e já estamos a ver como os engenheiros de software estão a utilizar estas novas e excitantes tecnologias. Uma pesquisa do GitHub encontrada 92% dos desenvolvedores de software usam IA até certo ponto. Gostaríamos de explorar algumas das razões.

Mencionamos que um número crescente de desenvolvedores de software está usando IA para criar estruturas de baixo código para desenvolver suas aplicações. Existem outros benefícios também.

A diferença entre IA e ML

Os termos IA e ML são frequentemente usados de forma intercambiável, mas, embora sejam semelhantes, não são iguais. IA é um termo mais amplo que se refere à capacidade dos computadores de usar a lógica para realizar tarefas no mundo real. ML é uma abordagem de IA que usa algoritmos, análise de dados, equações e modelagem para permitir que os computadores identifiquem padrões. Ambos têm uma ampla gama de aplicações em uma ampla variedade de setores, desde o lar até a educação e a saúde, bem como nos negócios e na manufatura.

Processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural permite que os aplicativos de computador compreendam texto e palavras faladas. Isso já está formando tecnologias que fazem parte do nosso dia a dia, como aplicativos de ditado de texto para fala, chatbotse sistemas GPS operados por voz.

Ao usar o processamento de linguagem natural em aplicativos, os engenheiros de software devem decompor as classes gramaticais para que o computador possa entendê-las. Os problemas que podem ser enfrentados podem incluir palavras com mais de um, ou seja, onde o computador precisará descobrir qual significado está sendo usado, reconhecimento de entidade nomeada, como nomes de pessoas e lugares, e resolução de correferência, onde o computador precisa entender que dois palavras podem se referir a uma única entidade, como “ele” e “Fred” quando se referem a uma pessoa específica.

Análise preditiva

A análise preditiva prevê tendências futuras usando dados internos e externos combinados com algoritmos estatísticos. Isso tem uma infinidade de utilizações nos negócios, como melhorar os prazos de entrega, organizar o estoque e aumentar as vendas. Tradicionalmente realizada por analistas humanos, a IA tem o poder de tornar estas tarefas mais eficientes. O aprendizado de máquina e os dados históricos podem ser usados com dados conhecidos, mas não ajudam quando os dados históricos não preveem o futuro, como mudanças nos padrões climáticos ou um desastre natural que afeta o transporte de matérias-primas. A IA aumenta a capacidade de sinalizar eventos possíveis e prováveis antes que eles aconteçam, dando às empresas tempo para se prepararem.

Isto precisa ser combinado com tecnologias de monitoramento como a Internet das Coisas (IoT), uma tecnologia que combina as coisas que usamos com a Internet para criar redes de dispositivos conectados, resultando em casas, hospitais e até cidades inteligentes. Em um armazém, por exemplo, um sistema IoT pode monitorar em tempo real, enviando um alerta de estoque baixo e permitindo que mais pedidos sejam feitos. Com o tempo, um sistema baseado em IA começará a reconhecer padrões a partir dos dados recolhidos, permitindo que o stock seja encomendado e armazenado de forma mais eficaz.

As empresas estão a exigir um número cada vez maior de engenheiros qualificados com uma boa compreensão da IA e da tecnologia de aprendizagem automática, incluindo a IoT, tornando-a uma escolha de carreira inteligente, com opções de formação como mestrados amplamente disponíveis, quer pessoalmente, quer através de cursos online de alta qualidade. Um bom exemplo disso pode ser encontrado na Baylor University. Para aqueles que estão se perguntando o que é a IoT e outros aplicativos alimentados por IA são aspectos dos programas de mestrado da Baylor University que são projetados para aspirantes a engenheiros de software que desejam estudar para um mestrado on-line credenciado em Ciência da Computação. Por exemplo, os alunos podem estudar módulos que se concentram na verificação e validação de software e na comunicação de dados, dois aspectos importantes da navegação na IoT como engenheiro de software altamente qualificado.

Sistemas de recomendação

O sucesso nos negócios geralmente depende de apresentar os produtos certos aos clientes certos. Particularmente em e-commerce,, isso significa entender o que um determinado cliente provavelmente desejará comprar para que isso possa aparecer em suas recomendações ou anúncios direcionados. Assim como no comércio eletrônico, isso pode ser usado em sistemas de mídia e entretenimento ou em mídias sociais para analisar padrões de visualização e encontrar conteúdo que lhes interesse. A IA pode ser usada para analisar padrões em um cliente ou população de clientes para fazer previsões cada vez mais precisas e aumentar o envolvimento. Também tem implicações para os cuidados de saúde, onde pode utilizar as tendências da história médica para recomendar o que é provavelmente o tratamento mais eficaz, ajudando a reduzir o custo global.

Software de segurança

No software de segurança, os sistemas de aprendizado de máquina podem analisar os padrões regulares de tráfego na rede de uma empresa. Ele também pode monitorar conexões, logins, fluxo de dados e acesso para verificar atividades incomuns e, portanto, possivelmente suspeitas. Se algo suspeito for observado, isso poderá alterar os sistemas de TI para que ações imediatas possam ser tomadas para proteger a rede e quaisquer dados confidenciais.

A arquitetura de teste provavelmente se tornará cada vez mais importante, com novos softwares sendo continuamente testados para verificar quaisquer falhas, bugs ou possíveis problemas de segurança. A automatização destes testes permitirá que sejam realizados de forma mais regular e eficiente. A muitas ferramentas DevOps e processos ágeis pode ajudar a melhorar a segurança.

Este é o fim para o desenvolvedor de software humano?

Um dos grandes temores sobre a IA é que ela possa tornar obsoletos os agentes humanos. Contudo, é pouco provável que este seja o caso; a atual tecnologia de IA está longe de ser capaz de substituir os desenvolvedores de software humanos. No entanto, a IA está transformando esse papel. Ao automatizar tarefas, pode liberar o desenvolvedor de software para outras tarefas mais criativas, enquanto a coleta e análise contínua de dados alertará o desenvolvedor de software sobre possíveis problemas antes que eles causem problemas significativos. Além disso, cerca de 80% dos programadores relatam que a IA tornará seu código mais colaborativo. Em vez de substituir desenvolvedores e engenheiros de software humanos, a IA alimentará a demanda por engenheiros de software bem qualificados que entendam totalmente a tecnologia de IA e saibam como usá-la em todas as fases do design do software, desde os conceitos iniciais até o desenvolvimento, testes e implementação também. como o monitoramento do software para garantir que ele esteja funcionando de forma segura e eficiente.

Para qualquer pessoa que esteja considerando uma carreira em TI ou que queira avançar em uma carreira existente, obter qualificações por meio de cursos que abrangem IA, aprendizado de máquina, Internet das coisas e qualquer outra tecnologia alimentada por IA é um passo que vale a pena dar. Os sistemas alimentados por IA só vão aumentar nos próximos anos e décadas, garantindo que os desenvolvedores e engenheiros de software continuem muito procurados.