A IA permitirá que desenvolvedores e equipes que possam cristalizar requisitos, arquitetura e design apliquem e avaliem rapidamente diferentes linguagens e modelos de dados em seus projetos. A IA tornará os ciclos de vida iterativos, como a prototipagem espiral e evolutiva, ainda mais eficazes, permitindo caminhos de desenvolvimento paralelos durante cada iteração. A chave para o sucesso é aproveitar a IA de uma forma que permita que você se concentre em questões de design de nível superior sem perder o controle sobre a complexidade do código. Se você não aprender essas habilidades de nível superior, os desenvolvedores e as equipes que o fizerem serão muito mais produtivos do que você.
Ciclo de vida iterativo com caminhos paralelos e ciclos de feedback.
Confluente
Complexidade acidental versus complexidade essencial – por que a IA não pode ser uma solução mágica
Alguns argumentaram que a IA melhorará significativamente a produtividade do software. Eles imaginam um futuro em que os desenvolvedores de software precisarão apenas escrever alguns prompts e um LLM produzirá software que poderá substituir os produtos SaaS existentes. Mas, como Fred Brooks argumentou num famoso artigo de 1986, “No Silver Bullet”, isto ainda é impossível devido aos dois tipos de complexidade que permanecem – complexidade acidental e complexidade essencial.
Complexidade acidental (ou ‘acidentes’)
Os acidentes não são inerentes ao problema em si, mas ao processo de produção, incluindo as ferramentas, linguagens, limites de hardware e detalhes de implementação que usamos para construir o software. Historicamente, a maior parte dos ganhos de produtividade vem da redução da complexidade acidental. A produtividade da IA pode reduzir a complexidade acidental, mas os desenvolvedores devem lidar com seus próprios desafios, incluindo alucinações e código gerado de baixa qualidade que deve ser detectado.
