Negli ultimi tempi, si è parlato molto dell’intelligenza artificiale applicata alla creazione di immagini, poesie o persino jingle pubblicitari. Tuttavia, il vero impatto dell’AI si estende ben oltre l’intrattenimento, arrivando a trasformare radicalmente il mondo dello sviluppo software.
Grazie ai continui progressi nel machine learning e nelle reti neurali, l’AI si sta affermando come un alleato strategico per sviluppatori e aziende, semplificando processi, migliorando l’efficienza e aprendo nuove prospettive per il futuro della programmazione. Un’evoluzione destinata a segnare un cambiamento profondo nel settore, rendendo lo sviluppo software più rapido, intelligente e accessibile.
Oggi, la maggior parte delle organizzazioni fa affidamento su software forniti da terze parti per le attività quotidiane. Tuttavia, in molti casi, lo sviluppo di applicazioni personalizzate rappresenta un valore aggiunto strategico o addirittura una necessità, soprattutto nelle fasi più critiche della digital transformation.
Creare software su misura, però, non è un’operazione priva di sfide: richiede competenze specialistiche, investimenti in risorse e, soprattutto, tempo. Un equilibrio complesso tra esigenze aziendali e sostenibilità operativa, che porta le imprese a valutare attentamente quando affidarsi a soluzioni preconfezionate e quando, invece, puntare su sviluppi custom per ottenere un vantaggio competitivo.
Nel parliamo con Romeo Scaccabarozzi, amministratore delegato di Axiante, che ci illustra come questi strumenti forniscono un valido supporto agli informatici aiutandoli a migliorare la qualità del lavoro e aumentando la loro produttività, e con quali importanti benefici per le aziende committenti.
Come detto, l’intelligenza artificiale sta ridefinendo il modo in cui le aziende progettano, sviluppano e ottimizzano le proprie applicazioni. Grazie alla sua capacità di automatizzare processi, analizzare grandi volumi di dati e migliorare l’efficienza operativa, l’AI si sta affermando come un supporto indispensabile per gli sviluppatori, riducendo tempi di sviluppo e migliorando la qualità del codice.
In particolare, come ci illustra Romeo Scaccabarozzi, 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.
“L’Intelligenza Artificiale sta trasformando radicalmente il modo in cui affrontiamo lo sviluppo software,” afferma il manager di Axiante, Business Innovation Integrator specializzato nella trasformazione digitale. “Grazie all’AI, i nostri sviluppatori possono ridurre significativamente il tempo necessario per completare la fase di generazione prototipi e automatizzare attività ripetitive e complesse. Questo consente loro di concentrarsi su aspetti più creativi e strategici, aumentando la produttività e rendendo il lavoro più stimolante.”
L’introduzione dell’AI, spiega il manager, non è solo un vantaggio per i team tecnici, ma un’opportunità per le aziende di guadagnare in efficienza e competitività. “In un mercato sempre più dinamico, la velocità di sviluppo è un fattore chiave. L’AI permette di accelerare i processi senza compromettere la qualità delle applicazioni, garantendo maggiore reattività ai cambiamenti e alle esigenze del business.”
La capacità di testare e rendere operativi i software in tempi più rapidi si traduce in un’accelerazione dell’innovazione e della digitalizzazione aziendale. “Le imprese che integrano l’AI nei propri processi di sviluppo non solo ottimizzano le risorse, ma migliorano anche la sicurezza, la dinamicità e l’efficacia operativa, rendendosi più competitive nel lungo termine,” conclude il manager di Axiante.