L’AI accelera la prototipazione e lo sviluppo dei software

Recentemente si è scritto e letto molto sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale per modificare un’immagine facendoci diventare più giovani oppure per creare una poesia o un jingle pubblicitario, ma l’AI sta anche rivoluzionando lo sviluppo dei software. Grazie ai costanti progressi nell’apprendimento automatico e nelle reti neurali, è diventata un alleato sempre più prezioso sia per gli sviluppatori che per le aziende, e lo diventerà sempre di più nel futuro.

Già oggi strumenti di AI forniscono un valido supporto agli informatici aiutandoli a migliorare la qualità del lavoro e aumentando la loro produttività al pari di uno o più membri del team di sviluppo. Questo è un aspetto chiave perché qualsiasi organizzazione ormai utilizza software che nella grande maggioranza dei casi – soprattutto per gli utilizzi più comuni – sono resi disponibili da terze parti. Tuttavia, è indubbio che in molte situazioni la scrittura di un’applicazione ad hoc rappresenta un vantaggio per l’impresa o è addirittura indispensabile soprattutto in determinate fasi della Digital Transformation. Ma ciò richiede, oltre a personale specializzato, anche tempo e denaro. Tutti ostacoli che l’AI può aiutare a mitigare.

Campi in cui l’AI contribuisce ad accelerare lo sviluppo del software

In particolare, l’AI contribuisce ad accelerare lo sviluppo del software nei seguenti ambiti:

#1 Automazione delle attività ripetitive

Uno degli usi più comuni dell’AI è l’automazione di compiti ripetitivi e laboriosi. Questi possono includere:

• Scrittura di un codice boilerplate: strumenti basati su modelli linguistici avanzati, possono generare automaticamente porzioni di codice standard;
• Code Refactoring: l’AI può suggerire modi per migliorare la struttura del codice;
• Test e debug automatici: algoritmi di AI possono individuare bug nel codice e suggerire correzioni, oppure generare test unitari e di integrazione in modo autonomo.

Questa automazione non solo riduce i tempi di sviluppo, ma minimizza anche gli errori umani.

#2 Miglioramento della qualità del codice

L’AI è in grado anche di esaminare il codice per individuare difetti o potenziali vulnerabilità. Ad esempio:

• Rilevamento delle vulnerabilità di sicurezza
• Ottimizzazione delle prestazioni di un’applicazione, ad esempio riducendo la complessità computazionale di un algoritmo;
• Conformità del codice agli standard specifici di un linguaggio o di un’azienda.

Tutte funzionalità che contribuiscono ad accrescere la qualità del software.

#3 Sviluppo di software personalizzati

Un altro ambito in cui l’AI è di grande supporto è la personalizzazione. Gli algoritmi di apprendimento automatico consentono infatti di:

• Analizzare i feedback e dati degli utenti per identificare funzionalità richieste;
• Adattare le interfacce in base alle preferenze o al comportamento degli utenti;
• Creare situazioni di test attraverso l’automatizzazione dei processi di test e la simulazione di casi limite, ma anche aiutare a esaminare i casi di test per determinare se sono validi e quindi coprono tutte le situazioni probabili, comprese le condizioni di errore e i tentativi di hackeraggio;
• Generare prototipi in tempi brevi.

Va evidenziato che lo sviluppo del software vero e proprio è imprescindibile, ma lo è altrettanto la fase preliminare di prototipazione, momento in cui vengono prese assieme al cliente tutte le decisioni che guideranno il lavoro degli sviluppatori e quindi condizioneranno le performance dell’applicazione e la sua adozione da parte dei team aziendali. Ebbene, l’intelligenza artificiale offre funzionalità di prototipazione rapida, consentendo agli utenti di iterare rapidamente progetti e funzionalità. Ciò accelera il ciclo di feedback con la committenza garantendo che le indicazioni siano prontamente e velocemente integrate nell’evoluzione del prototipo.

Axiante, in qualità di Business Innovation Integrator che supporta le aziende nella trasformazione digitale, sta già verificando come grazie all’AI, gli sviluppatori interni possono ridurre il tempo necessario per completare la fase di generazione prototipi e le attività ripetitive e complesse, per concentrarsi su aspetti più creativi e strategici. In altri termini l’AI aumenta la produttività dei tecnici, li scarica di quelle attività spesso considerate noiose e li supporta con suggerimenti e spiegazioni.

Ma anche le aziende possono trarre grandi benefici dall’integrazione dell’AI nello sviluppo software perché in un contesto economico e competitivo in cui la velocità è essenziale, queste tecnologie permettono una preziosa riduzione dei tempi, senza compromessi sulla qualità dell’applicazione. Riduzione dei tempi che a sua volta si traduce in maggior reattività ai cambiamenti spesso repentini richiesta da molti mercati. Potendo testare e rendere operativi i software più rapidamente, le aziende possono quindi innovarsi, digitalizzarsi e diventare maggiormente efficienti dal punto di vista operativo, in modo più semplice, sicuro e dinamico.

di Romeo Scaccabarozzi, Amministratore Delegato di Axiante