Não é segredo que o mercado Ferramentas da AI e os serviços estão crescendo rapidamente. De acordo com a Statista, por exemplo, o valor do mercado de IA em 2025 promete atingir US $ 243,7 bilhões e crescer a uma taxa de 27,67% ao ano, atingindo US $ 826,7 bilhões até 2030.
Essa expansão surpreendente foi possível em grande parte por vários aplicativos de IA, como em advertising e vendas, atendimento ao cliente, automotivo e, é claro, desenvolvimento de software program.
Reconhecendo o potencial da inteligência synthetic para criar soluções de software program, muitas empresas de tecnologia de startups a gigantes como Microsoft, IBM e Google investiram fortemente em Assistentes de IA e pesquisa e desenvolvimento relacionados à IA.
Mas a IA é sempre boa no desenvolvimento de software program e em que você deve prestar atenção ao escolher um contratado que usa Inteligência synthetic em processos de desenvolvimento?
Por que os clientes devem se preocupar com a integração da IA em 2025
Ultimamente, a integração da IA se tornou um tipo de indicador da taxa de uma empresa de tecnologia e quanto ela acompanha os tempos. Acredita -se que os provedores que usam AID Assistentes de codificação como o github copilot e Cursor ide pode acelerar visivelmente a codificação, reduzir custos e melhorar a qualidade do software program.
Ainda mais impressionante é a ascensão de modelos de IA como o Claude Sonnet 3.7, que agora lidera o campo com suas versões regulares e pensantes. Esses modelos avançados ajudam os desenvolvedores a gerar, refinar e solucionar o código de maneira mais eficaz do que nunca.
Dois anos atrás, a Statista calculou que os desenvolvedores de software program usando um Assistente de IA terminou o trabalho deles Quase duas vezes mais rápido como aqueles que trabalham sem um. Isso significa que um desenvolvedor com sistemas de IA pode fazer tanto quanto dois desenvolvedores humanos sem ele.
Diferença nas tarefas de desenvolvimento de software program com e sem recursos de IA, Statista
No entanto, embora haja muitos benefícios de implementar Assistentes de IA Nos fluxos de trabalho de desenvolvimento de software program, também existem algumas preocupações de proteção de dados para as empresas de software program.
Como muitos modelos de IA aprendem com repositórios de código público como o GitHub, eles podem gerar código que viola acidentalmente licenças de código aberto. Por exemplo, ferramentas como a Copilot não fornecem crédito aos autores originais, o que geralmente é necessário.
Pior ainda, a IA às vezes pode copiar o código existente da palavra, o que significa que as equipes de desenvolvimento de software program podem, sem saber, usar o código protegido por direitos autorais, colocando sua empresa em complicações legais.
Além de preocupações com a responsabilidade, o código gerado pela IA pode introduzir riscos de segurança. Os desenvolvedores de IA podem vazar sem querer algoritmos proprietários ou dados confidenciais, que podem quebrar a vantagem competitiva de uma empresa.
Mais prejudicial, o código gerado pela IA pode expor informações confidenciais, como credenciais codificadas, conexões de banco de dados ou dados pessoais do cliente, colocando em risco os negócios e seus usuários.
Em 2023, por exemplo, a Samsung Electronics proibiu seus funcionários de usar o ChatGPT e outros chatbots movidos a IA, tornando-se uma das várias empresas para apertar as medidas sobre o uso de IA generativa para o desenvolvimento de software program.
As ações foram tomadas após o vazamento acidental de código -fonte interno confidencial foi descoberto por um engenheiro que o enviou para o ChatGPT.
O papel da IA nos ciclos de desenvolvimento
As ferramentas de IA se tornaram uma parte common do trabalho diário para muitos profissionais de TI. Mais de 50% de todos Engenheiros de aprendizado de máquina Use a IA todos os dias, e quase tantos cientistas de dados confiam nela com a mesma frequência.
Desenvolvedores de back-end e pilha completa também fazem bom uso de IA em desenvolvimento de software programembora um pouco menos frequentemente, com cerca de um em cada três usando essas ferramentas diariamente. Mas o que exatamente a IA pode fazer?
Escrita de código
Como já mencionamos, assistentes de codificação de IA como Github Copilot, Cursor IDE com a ajuda do Claude Sonnet 3.7 e outros LLMs melhoraram significativamente a velocidade e a precisão da codificação. Eles não sugerem apenas trechos – eles geram funções inteiras, o código de refattor e até traduzem -o entre linguagens de programação.
IDEs modernos como o VSCODE IDE agora integram modos de desenvolvimento movidos a IA que editam proativamente os arquivos, corrigem erros e geram novo código.
- No GitHub Copilot, isso é conhecido como edição de copiloto.
- No Cursor, um recurso semelhante é chamado de compositor.
Esses modos acionados por IA permitem melhorias de código-livre, onde o assistente não apenas sugere, mas também modifica ativamente a base de código em tempo actual.
A maioria usou ferramentas de inteligência synthetic entre os desenvolvedores a partir de 2024, Statista
Teste de código: guide e automatizado
Além de acelerar o desenvolvimento, As tecnologias de IA também estão desempenhando um papel significativo na fase de teste.
Por exemplo, em vez de ter um testador humano clicar em todos os botões, formulários e menu, as ferramentas movidas a IA podem simular ações do usuário para identificar instantaneamente quaisquer lacunas, tornando os testes muito mais completos.
A IA também pode criar casos de teste por conta própria, inspecionando o código e prevendo onde os problemas podem surgir.
Isso é especialmente útil para verificar se as funções individuais funcionarem corretamente e demonstrar diferentes partes da função de aplicação, conforme exigido.
Com ferramentas como Selenium e Cypress que aproveitam a IA, os desenvolvedores também podem testar websites simulando como os usuários interagem com eles em um navegador. Algumas outras estruturas movidas a IA podem até criar casos de teste sozinhos, economizando tempo dos desenvolvedores.
Segurança e controle de código
Uma das principais preocupações em Desenvolvimento de software program está protegendo o código dos riscos de segurança, como acesso não autorizado ou vazamentos de dados. A IA Options, por sua vez, pode digitalizar autonomamente o código para obter possíveis falhas de segurança e até sugerir correções antes que elas se tornem desastrosas.
Como o Scanc
No Scand, nós adotamos totalmente Assistentes de IA Para tornar o desenvolvimento de software program mais rápido, mais inteligente e mais protegido.
Nós, como muitos de nossos colegas, usamos ferramentas de codificação de IA como o GitHub Copilot para acelerar o desenvolvimento, ajudando nossos engenheiros de software program a escrever código várias vezes mais rapidamente.
Mas não confiamos cegamente no código gerado pela IA-nossos desenvolvedores examinam e refinam tudo cuidadosamente para garantir aplicativos de software program de alta qualidade. O resultado? Tempos de entrega mais rápidos sem sacrificar a confiabilidade.
Mas a IA não apenas nos ajuda a escrever código – também torna os testes mais razoáveis. Usamos ferramentas movidas a IA para ambos Teste guide e automatizado para capturar questões antes que eles atinjam a produção.
A IA também pode gerar casos de teste automatizados diretamente do código, certificando -se de que nada deslize pelas rachaduras. Isso significa menos bugs, melhor desempenho e uma interação de aplicativos sem problemas para usuários finais.
Mas o ponto mais importante no uso da inteligência synthetic é que incorporamos a IA no desenvolvimento de software program somente quando os clientes concordam explicitamente com isso, o que significa que não há surpresas e nenhum compartilhamento de dados ocultos.
Para aqueles que questionam a segurança dos dados ao integrar a IA, podemos executar os modelos de IA localmente como o LLAMA (3B/8B Parameters), Starcoder e Deepseek-R1. Dessa forma, os clientes obtêm todos os benefícios da IA, mantendo seu código completamente privado.