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    Sei qui:Home»Report»Produzione di software: quali vantaggi porta l’Intelligenza Artificiale?

    Produzione di software: quali vantaggi porta l’Intelligenza Artificiale?

    By Redazione LineaEDP04/04/2024Updated:05/04/20244 Mins Read
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    Thoughtworks presenta la trentesima edizione del Technology Radar. Nel report viene messo l’accento sul contributo che l’AI porta nei processi di produzione di qualsiasi software

    produzione-di-software

    L’Intelligenza Artificiale è un potentissimo strumento che non conosce confini. Nel bene o nel male, il suo contributo è importante. Thoughtworks, società di consulenza tecnologica globale che integra strategia, design e sviluppo software per guidare l’innovazione digitale, ha pubblicato il volume n. 30 del Technology Radar, un report biennale basato sulle osservazioni, le conversazioni e le esperienze in prima linea di Thoughtworks per risolvere le sfide aziendali più difficili a livello globale. Il rapporto rileva il crescente impatto dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) nella produzione di software, ed evidenzia allo stesso tempo come i nuovi strumenti di IA possano ampliare le competenze e migliorare i risultati dei team di sviluppo.

    Questi tool fanno molto più che generare codice: possono infatti essere utili in altri aspetti del ciclo di sviluppo del software, come ad esempio nel testing, nella scrittura di documentazione e nel refactoring. Essendo la produzione di software un campo in costante evoluzione, Thoughtworks consiglia ai team di sviluppo di mantenere un atteggiamento pragmatico e vigile nell’utilizzo di questi nuovi strumenti.

    “Gli strumenti di GenAI possono aiutare i team di sviluppo in molti modi diversi, perché sono più che semplici assistenti nella codifica“, ha detto Rachel Laycock, Chief Technology Officer di Thoughtworks. “Questi strumenti possono avere un grande impatto sulla risoluzione dei problemi tecnici, e anche se i rischi devono essere gestiti correttamente, questa è un’area che i leader aziendali devono esplorare e in cui devono investire per ottenere un vantaggio competitivo“.

    I temi affrontati dal Technology Radar sulla produzione di software

    • Team di sviluppo software che utilizzano tool di IA: strumenti basati sull’intelligenza artificiale come GitHub Copilot, CodiumAI, aider e Continue stanno influenzando praticamente ogni aspetto del ciclo di vita dello sviluppo e della produzione di software. In un contesto in cui c’è molto entusiasmo verso la GenAI, riteniamo che i team di sviluppo debbano concentrarsi sulla qualità e sulla sicurezza del software, tenendo informati i non-sviluppatori sui possibili rischi.
    • Licenze non proprio open source: nuovi modelli di licenza stanno ostacolando l’ecosistema del software open source. C’è infatti una tendenza crescente a mettere dietro a paywall funzionalità e caratteristiche core. Gli sviluppatori devono prestare attenzione alle licenze dei prodotti che utilizzano e assicurarsi che tutti i file dei repository siano coperti.
    • Le Pull Request (PR) si avvicinano alla Continuous Integration (CI) vera e propria: le pull request sono spesso considerate lo strumento principale di peer review nel processo di produzione di software. Sebbene siano preziose in certi contesti, possono però interrompere il flusso di lavoro degli sviluppatori e ritardare i tempi di consegna. Diversi strumenti che descriviamo in questo Tech Radar aiutano ad attenuare questo fenomeno e a rendere le pull request più fluide. Anche se Thoughtworks continua a considerare la Continuous Integration (CI) la migliore pratica per la gestione del codice, per le organizzazioni che non possono utilizzare la CI è particolarmente importante esplorare nuovi metodi per migliorare l’accuratezza e la velocità d’integrazione, specialmente ora che il volume di codice prodotto aumenta grazie all’adozione di assistenti alla codifica.
    • Nuovi pattern architetturali per i large language model (LLM): i pattern sono popolari nel mondo della tecnologia perché danno un nome conciso a una soluzione utile in un determinato contesto. Con l’uso sempre più diffuso dei LLM, vediamo emergere pattern architetturali specifici per affrontare problemi comuni. Ad esempio, abbiamo discusso i “NeMo Guardrails“, che consentono agli sviluppatori di creare politiche di governance sull’output dei LLM.

    Dichiarazioni

    “Il Technology Radar di Thoughtworks riflette tutta la nostra passione e la voglia di condividere le informazioni sull’evoluzione della tecnologia, nonché le nostre valutazioni su tool, tecniche e framework, elaborate sulla base della nostra esperienza concreta“, ha dichiarato Rebecca Parsons, Chief Technology Officer Emerita di Thoughtworks. “Proprio per questo motivo è ancora più importante che la 30ª edizione del Tech Radar dia al ‘gioco di squadra’ la giusta rilevanza poiché è da sempre un elemento imprescindibile nella produzione di qualsiasi software”.

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