Possiamo già osservare come il mondo dell'IoT e delle applicazioni mobile faccia già largo uso delle intelligenze artificiali per migliorare l'esperienza utente e la vita quotidiana delle persone che utilizzano determinate tecnologie; ovviamente tali algoritmi possono essere d'ausilio anche per gli sviluppatori. Con l'implementazione di un sistema di algoritmi di machine learning nella propria piattaforma di sviluppo sarà possibile automatizzare svariati task giornalieri, che spesso sono ripetitivi e noiosi per un developer. Tale ripetitività porta non di rado a sviste ed errori che possono costare diversi giorni di ritardo nella consegna di un prodotto, le AI eviteranno dunque molte occasioni di stress sia per i developer che per il cliente finale.

Le AI potranno suggerire inoltre strategie di sviluppo ai developer e suggerire correzioni al codice durante la digitazione, cosi da rendere più efficiente il risultato finale. Senza contare che le intelligenze artificiali potranno anche individuare problemi emersi dopo il completamento delle fasi principali di sviluppo, facilitando notevolmente il lavoro dei team e dei DevOps. Tutto questo permetterà in sostanza di ottenere applicazioni e piattaforme migliori, più prestanti e più sicure.

Dunque i metodi di sviluppo più tradizionali diventeranno molto più semplici e lineari rispetto ad oggi, questo perché gli algoritmi delle AI eseguiranno molti dei compiti che oggi uno sviluppare effettua manualmente durante il proprio lavoro. Tali tecnologie avranno quindi un impatto notevole sul software development, tanto quanto è accaduto con il social software development arrivato a maturazione grazie a progetti come GitHub e Stack Overflow.

I developer potranno dunque focalizzarsi maggiormente sugli obbiettivi di business e meno sullo sviluppo inteso come lavoro di coding, comprendendo e gestendo in modo più produttivo le business policies e le meccaniche del SDLC (Software Development Life Cycle).

Via Alycia Gordan

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