Com operações simplificadas e baseadas em padrões de dados, recursos de IA ajudam a reduzir riscos e retrabalhos, impulsionando negócios no setor

Por meio da automação e diversas outras tecnologias, a Inteligência Artificial (IA) está revolucionando não só empregos e profissões, mas também o mercado de softwares. Ela é responsável por trazer soluções para os mais complexos trabalhos, agilizando produções e gerando economia de tempo e dinheiro.

Ao otimizar e processar grandes quantidades de dados de informações, o uso da IA pode ser facilmente notado, por exemplo, pelo uso de algoritmos das mídias digitais (Facebook, Instagram, TikTok) e pelos streamings (Netflix, Youtube, Spotfy), com sugestões de conteúdos baseados no perfil do consumidor, ou mesmo na adoção de chatbots em lojas virtuais.

O especialista em Engenharia de Software com foco na aplicação da IA, Alexandre de Lima Esteves, conta que um de seus principais projetos digitais foi a criação de um sistema de detecção de fraudes em tempo real para uma instituição financeira brasileira, reduzindo em até 80% os chamados relacionados a fraudes já no primeiro ano.

Ele utilizou tecnologias como Kubernetes, Azure e .NET Core, combinadas com algoritmos de Machine Learning, demonstrando na prática a aplicação de seu artigo “O Uso da Inteligência Artificial e Machine Learning para Produção de Software.” Essa abordagem reflete a convergência entre Engenharia de Produção e produção de software, primeiro explorada em seu artigo publicado no IEEE, “Practical Experience in Customization of a Software Development Process for Small Companies Based on RUP Processes and MSF,” e aprofundada no livro “Software Process Improvement for Small and Medium Enterprises: Techniques and Case Studies”, uma referência internacional desde 2008. Ambas as publicações, lançadas nos Estados Unidos, em nome de Alexandre, continuam sendo amplamente citadas e utilizadas em novas produções científicas ao redor do mundo até os dias atuais.

Com mais de 18 anos de experiência na área, passando por empresas de renome, como Microsoft, IBM Brasil e XP Investimentos, Alexandre comenta as principais vantagens da IA na produção de softwares:

Como a IA tem modificado o processo de produção de softwares?

A IA tem modificado significativamente o processo de produção de software ao introduzir automação, precisão e eficiência em várias etapas do ciclo de desenvolvimento. Especificamente, a IA está sendo aplicada para:

1. Estimativas de Tempo e Custo: Algoritmos de Machine Learning, como Regressão Linear e Redes Neurais Artificiais (ANNs), estão melhorando a precisão das estimativas de tempo e custo para o desenvolvimento de software, ao analisar dados históricos e prever o esforço necessário com maior acurácia.

2. Automatização de Testes e Garantia de Qualidade: A IA permite a automação dos testes de software, utilizando algoritmos como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Random Forests para identificar e corrigir problemas com maior rapidez e eficiência. Isso resulta em uma melhoria significativa na qualidade do software, com uma abordagem proativa para a detecção e correção de erros.

3. Manutenção Preditiva: Algoritmos de Machine Learning, como Modelos de Séries Temporais (ARIMA, LSTM), monitoram continuamente o desempenho do software e preveem falhas antes que elas ocorram. Isso reduz o tempo de inatividade e minimiza interrupções no serviço, tornando o processo de manutenção mais eficiente.

4. Otimização de Requisitos Funcionais e Não Funcionais: A IA ajuda a garantir que tanto os requisitos funcionais quanto os não funcionais sejam atendidos de maneira eficaz. Algoritmos como Decision Trees e Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são usados para prever se novas funcionalidades atenderão às necessidades dos usuários e para monitorar o desempenho, escalabilidade e segurança do software.

Essas mudanças tornam o desenvolvimento de software mais ágil, eficiente e menos propenso a erros, enquanto aumentam a qualidade e a robustez dos produtos finais. A IA, portanto, está transformando o processo de produção de software em uma operação mais inteligente e baseada em dados.

Quais as principais ferramentas existentes? Como funcionam?

As principais ferramentas de Inteligência Artificial e Machine Learning aplicadas à produção de software incluem uma variedade de bibliotecas, frameworks e plataformas que suportam diferentes etapas do ciclo de desenvolvimento. Aqui estão algumas das mais relevantes:

1. TensorFlow• Como Funciona: TensorFlow é uma biblioteca de código aberto desenvolvida pelo Google que permite construir e treinar modelos de Machine Learning e Deep Learning. Suporta redes neurais profundas, como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Redes Neurais Recorrentes (RNNs). TensorFlow é amplamente utilizado para tarefas como classificação, detecção de anomalias e previsões.
• Aplicação na Produção de Software: Usado para automatizar testes, realizar análise preditiva de falhas, e melhorar a eficiência do ciclo de desenvolvimento.

2. PyTorch
• Como Funciona: PyTorch, desenvolvido pelo Facebook, é uma biblioteca de aprendizado profundo que oferece uma abordagem mais flexível e intuitiva em comparação com o TensorFlow. É popular em pesquisas acadêmicas e suporta a construção de modelos complexos de Machine Learning.
• Aplicação na Produção de Software: Utilizado para a prototipagem rápida de modelos de Machine Learning, como Decision Trees e Support Vector Machines (SVMs), aplicados na análise de requisitos funcionais e não funcionais.

3. Scikit-learn
• Como Funciona: Scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina para Python que oferece ferramentas simples e eficientes para análise de dados. Inclui uma ampla gama de algoritmos de Machine Learning, como Regressão Linear, Decision Trees e Random Forests.
• Aplicação na Produção de Software: Utilizado para tarefas como previsão de esforço de desenvolvimento, detecção de padrões de bugs e análise preditiva de falhas.

4. Keras
• Como Funciona: Keras é uma API de alto nível que roda sobre TensorFlow e facilita a construção e treinamento de modelos de redes neurais. É conhecida por sua simplicidade e facilidade de uso, permitindo a construção de protótipos rapidamente.
• Aplicação na Produção de Software: Keras é usado para automatizar tarefas de teste, melhorar a qualidade do software e monitorar o desempenho do software em tempo real.

5. Jupyter Notebook
• Como Funciona: Jupyter Notebook é uma ferramenta de código aberto que permite criar e compartilhar documentos que contêm código, visualizações e texto narrativo. É amplamente usado para experimentação e prototipagem em Machine Learning.
• Aplicação na Produção de Software: Facilita a análise exploratória de dados, experimentação com modelos de Machine Learning, e a documentação do processo de desenvolvimento.

6. Azure Machine Learning
• Como Funciona: Azure Machine Learning é um serviço da Microsoft que permite construir, treinar e implantar modelos de Machine Learning de maneira escalável. Oferece integração com outras ferramentas e serviços da Azure, como bancos de dados e serviços de computação.
• Aplicação na Produção de Software: Usado para construir pipelines de Machine Learning, treinar modelos em grande escala, e automatizar a implantação de soluções de IA.

7. AWS SageMaker
• Como Funciona: AWS SageMaker é um serviço da Amazon Web Services que fornece todas as ferramentas necessárias para construir, treinar e implantar modelos de Machine Learning. Ele oferece recursos como Jupyter Notebooks integrados, suporte para treinamento distribuído e implantação em tempo real.
• Aplicação na Produção de Software: Utilizado para a criação de modelos preditivos, automação de testes e monitoramento contínuo do desempenho do software.

8. Apache Spark MLlib
• Como Funciona: MLlib é a biblioteca de Machine Learning do Apache Spark, um framework de processamento de dados distribuído. Ele oferece escalabilidade e é projetado para rodar em grandes volumes de dados.
• Aplicação na Produção de Software: Usado para análise preditiva e treinamento de modelos em grandes conjuntos de dados, especialmente em cenários onde o desempenho e a escalabilidade são críticos.

9. GitHub Copilot
• Como Funciona: GitHub Copilot é uma ferramenta de IA que ajuda a escrever código automaticamente, sugerindo trechos de código enquanto o desenvolvedor digita. Ele é alimentado por OpenAI Codex, um modelo de IA treinado em bilhões de linhas de código.
• Aplicação na Produção de Software: Facilita a escrita de código, reduz o tempo de desenvolvimento, e ajuda a garantir que o código siga as melhores práticas e padrões.

10. SonarQube
• Como Funciona: SonarQube é uma plataforma de código aberto que realiza inspeção contínua da qualidade do código, com o objetivo de detectar bugs, vulnerabilidades e problemas de manutenção.
• Aplicação na Produção de Software: Integrado com CI/CD pipelines, SonarQube usa análise estática para melhorar a qualidade do software e garantir que os requisitos não funcionais, como segurança e manutenibilidade, sejam atendidos.

Essas ferramentas permitem que desenvolvedores e engenheiros de software incorporem técnicas avançadas de IA e ML em seus projetos, melhorando a eficiência, qualidade e escalabilidade dos produtos de software.

Quais as principais vantagens para profissionais e empresas quanto ao uso da IA nesse sentido?

O uso da Inteligência Artificial (IA) na produção de software oferece várias vantagens significativas tanto para profissionais quanto para empresas. Aqui estão as principais:

Para Profissionais

1. Automação de Tarefas Repetitivas:
Vantagem: Profissionais podem se concentrar em atividades de maior valor agregado, como design, arquitetura e inovação, enquanto a IA cuida de tarefas repetitivas e demoradas, como testes e depuração de código.
Impacto: Reduz a carga de trabalho manual e aumenta a produtividade individual.

2. Melhoria na Precisão e Eficiência:
Vantagem: Com a IA, os profissionais podem gerar estimativas mais precisas de tempo, custo e esforço para projetos de software, utilizando algoritmos que analisam dados históricos e padrões.
Impacto: Decisões mais informadas e planejamento de projetos mais eficiente, minimizando erros e atrasos.

3. Desenvolvimento Acelerado:
Vantagem: Ferramentas de IA, como o GitHub Copilot, ajudam na escrita automática de código e na geração de soluções rápidas para problemas complexos, acelerando o processo de desenvolvimento.
Impacto: Redução do tempo necessário para escrever e testar código, aumentando a velocidade de entrega.

4. Aprendizado Contínuo:
Vantagem: Ao utilizar ferramentas de IA, os profissionais têm a oportunidade de aprender continuamente novas técnicas e abordagens, melhorando suas habilidades e adaptabilidade.
Impacto: Crescimento profissional e atualização constante com as tendências de mercado.

5. Detecção de Erros Precoce:
Vantagem: Algoritmos de IA, como redes neurais e árvores de decisão, podem prever e detectar bugs em fases iniciais do desenvolvimento, reduzindo o custo e o tempo para correções.
Impacto: Melhoria na qualidade do software e na reputação profissional.

Para Empresas
1. Redução de Custos:
Vantagem: A automação de processos e a precisão nas estimativas ajudam a reduzir custos operacionais, minimizando o desperdício de recursos e aumentando a eficiência geral.
Impacto: Maior margem de lucro e competitividade no mercado.

2. Aumento da Qualidade do Software:
Vantagem: A IA permite a detecção e correção de problemas de qualidade de forma mais eficaz, resultando em produtos finais mais robustos e confiáveis.
Impacto: Satisfação do cliente e redução de custos com suporte e manutenção.

3. Melhoria na Tomada de Decisões:
Vantagem: Ferramentas de IA fornecem insights baseados em dados que ajudam os gestores a tomar decisões mais informadas e estratégicas.
Impacto: Planejamento mais eficaz e alocação de recursos de maneira otimizada.

4. Escalabilidade:
Vantagem: Com a IA, empresas podem escalar suas operações de desenvolvimento de software com maior facilidade, adaptando-se rapidamente às mudanças na demanda e nas condições de mercado.
Impacto: Capacidade de crescimento acelerado e adaptação ágil a novas oportunidades de negócios.

5. Inovação e Competitividade:
Vantagem: Empresas que adotam IA podem inovar mais rapidamente, criando novos produtos e serviços baseados em software com recursos avançados e diferenciados.
Impacto: Maior competitividade e liderança no mercado.

6. Manutenção Preditiva:
Vantagem: Algoritmos de IA ajudam a prever falhas antes que elas ocorram, permitindo a manutenção proativa e reduzindo o tempo de inatividade.
Impacto: Operações mais estáveis e confiáveis, com menor risco de interrupções.

7. Cumprimento de Requisitos Funcionais e Não Funcionais:
Vantagem: A IA garante que os produtos atendam não apenas aos requisitos funcionais, mas também aos requisitos não funcionais, como desempenho, escalabilidade e segurança.
Impacto: Produtos finais que superam as expectativas dos clientes e conformidade com padrões de qualidade.

Essas vantagens destacam o impacto transformador da IA na produção de software, beneficiando tanto os profissionais que trabalham diretamente no desenvolvimento quanto as empresas que buscam entregar produtos de alta qualidade de maneira eficiente e competitiva.

Qual a sua expectativa quanto à adoção dessa nova tecnologia nas empresas nos próximos anos?

A expectativa é que a adoção de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) nas empresas cresça significativamente nos próximos anos, impulsionada pela necessidade de otimizar processos, reduzir custos e melhorar a qualidade do software. Empresas que adotarem essas tecnologias estarão na vanguarda da inovação, aumentando sua competitividade e capacidade de escalar operações. A IA será cada vez mais integrada ao ciclo de vida do desenvolvimento de software, tornando-se essencial para decisões baseadas em dados, automação de tarefas repetitivas e aprimoramento contínuo dos produtos.

Que tipo de novos produtos podem surgir a partir da IA? Como estes fazem parte do dia a dia das pessoas?

Novos produtos impulsionados pela IA incluem:
1. Assistentes virtuais mais inteligentes: Capazes de entender e prever necessidades, facilitando tarefas cotidianas como organização de agendas e compras online.

2. Aplicativos de saúde personalizados: Monitoram a saúde em tempo real, fornecendo recomendações baseadas em dados e detectando anomalias precocemente.

3. Sistemas de automação residencial: Casas inteligentes que aprendem hábitos e ajustam automaticamente iluminação, temperatura, e segurança.

4. Veículos autônomos: Tornam o transporte mais seguro e eficiente, reduzindo a necessidade de intervenção humana.

5. Ferramentas de educação personalizada: Plataformas que adaptam o conteúdo de aprendizado ao ritmo e estilo de cada aluno. Esses produtos integram-se ao dia a dia, tornando-o mais conveniente, seguro e eficiente, ao personalizar experiências e automatizar tarefas rotineiras.

Nos próximos anos, para aqueles que desejam ingressar na área e se destacar, é essencial combinar estudos aprofundados e domínio das tecnologias mais avançadas. Ao alinhar conhecimento teórico com habilidades práticas, você se posiciona como um dos profissionais mais requisitados e preparados para liderar a transformação digital que está moldando o futuro.

O aprendizado contínuo e a capacidade de integrar novas tecnologias serão diferenciais decisivos para aqueles que buscam não apenas acompanhar, mas também influenciar as inovações que definirão os próximos anos.