Nel dinamico mondo dello sviluppo di prodotti software, spicca un’innovazione che trasforma le industrie a un ritmo senza precedenti: l’intelligenza artificiale. Grazie alla capacità di analizzare grandi quantità di dati e di apprendere dai modelli, l’intelligenza artificiale è diventata una delle forze trainanti più importanti dietro lo sviluppo di soluzioni software all’avanguardia.
Nel nostro recente articolo, ci siamo tuffati nel impatto dell’intelligenza artificiale sul futuro del lavoro nel reclutamento, nell’automazione dei processi, nella collaborazione uomo-intelligenza artificiale e nella creazione di nuovi posti di lavoro. The Recursive esplora ora ulteriormente le implicazioni dell’intelligenza artificiale nel campo dello sviluppo di prodotti software, il potenziale di trasformazione e i vari modi in cui l’intelligenza artificiale può rivoluzionare il processo di creazione e perfezionamento dei prodotti software.
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Quali sono alcuni dei principali vantaggi che le startup possono ottenere dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale nello sviluppo dei loro prodotti?
Abbracciando la potenza dell’intelligenza artificiale nello sviluppo di prodotti software, gli sviluppatori possono rivoluzionare il proprio approccio, consentendo loro di rimanere competitivi in un mercato in rapida evoluzione. Martin Dostál ha commentato di seguito molti dei vantaggi di The Recursive.
Automazione ed efficienza
Martin Dostál: Le startup in genere hanno team di sviluppo di piccole e medie dimensioni. Per loro, l’automazione e l’ottimizzazione dello sviluppo software aiutano a sviluppare il software più rapidamente, il che è fondamentale per le società di software altamente innovative. Intelligenza artificiale accelera lo sviluppo e riduce la potenza umana necessaria, soprattutto nei compiti ripetitivi. L’ultimo contributo è rappresentato dai LLM (Large Language Models) utilizzati, ad esempio, in ChatGPT o prodotti simili. Questi modelli possono essere applicati non solo al contenuto del linguaggio naturale ma anche ai linguaggi artificiali come i linguaggi di programmazione.
Gli LLM aiutano ad automatizzare il processo di sviluppo del software dove l’intelligenza artificiale può scrivere una certa, ma non insignificante, quantità di codice. Tuttavia, questi modelli linguistici possono essere notevolmente integrati da tecniche e modelli di intelligenza artificiale in grado di modellare e comprendere la semantica (significato) di un codice di programma.
Qualità migliorata e rilevamento dei bug
Martin Dostál: Anche l’intelligenza artificiale può aiutare migliorare la qualità del software in termini di codice, interfaccia utente o ottimizzazione delle prestazioni. Abbiamo una società nel nostro portafoglio Look AI Ventures, OpenRefactory, che si concentra sul rilevamento e sulla correzione di bug relativi alla sicurezza nel codice software. Combinando modelli linguistici di grandi dimensioni e la loro tecnologia unica relativa al rilevamento dei bug, la soluzione è in grado di rilevare i bug con una precisione molto maggiore rispetto agli strumenti esistenti.
Quali potenziali problemi possono affrontare le startup quando integrano l’intelligenza artificiale nel processo di sviluppo dei prodotti software?
Sebbene l’intelligenza artificiale offra un enorme potenziale allo sviluppo di prodotti software, presenta anche sfide che devono essere comprese e affrontate. Bartłomiej Poniecki-Klotz ha condiviso con The Recursive alcune delle principali sfide derivanti dalla complessità e dalla natura in evoluzione delle tecnologie AI.
Dipendenza da fornitori esterni
Bartłomiej Poniecki-Klotz: Uno dei problemi è dipendenza da fornitori esterni per la parte principale dell’attività. Se gran parte della tua attività non è controllata da te, ciò può portare a molte spiacevoli sorprese. Questo è un compromesso tra rischio e velocità dell’innovazione.
Privacy e conformità dei dati
Bartłomiej Poniecki-Klotz: La privacy dei dati rappresenta per te un potenziale problema non è possibile utilizzare API esterne (Interfacce di programmazione dell’applicazione) con PII (Informazioni di identificazione personale). Ad esempio, in paesi come la Svizzera, i dati dei clienti non possono uscire dai confini del paese. Quando si utilizzano le API, di solito non si ha la certezza.
Considerazioni sui costi
Bartłomiej Poniecki-Klotz: Un’altra questione riguarda i costi. Una delle API più utilizzate dalle startup è OpenAI. Anche se paghi solo per ciò che utilizzi, non tenere sotto controllo i costi può uccidere qualsiasi startup appena fondata e i costi di utilizzo delle API possono aumentare notevolmente da un giorno all’altro.
In che modo le startup possono integrare l’intelligenza artificiale nel processo di sviluppo dei prodotti software?
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nello sviluppo di prodotti software offre alle startup molteplici opportunità per migliorare il processo, inclusa la semplificazione del processo di progettazione del prodotto e il miglioramento dell’efficienza e dell’accuratezza dei test e della convalida.
Design del prodotto
Bartłomiej Poniecki-Klotz: Oltre all’integrazione dell’intelligenza artificiale nei prodotti, esistono diversi modi per utilizzarla nel ciclo di vita del prodotto. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata a livello strategico per supportare il business processo di creazione, processo decisionale o creazione di istruzioni passo passo. Lo scopo è quello di abbreviare i tempi necessari per la ricerca e ottenere rapidamente l’accesso alle informazioni aggregate.
Sul lato opposto dello spettro, l’intelligenza artificiale aiuta con il lavoro a livello di attività, dove si trova crea nuovi loghi, scrive testi brevi e lunghi o trasforma i contenuti esistenti in contenuti più coinvolgenti. Tuttavia, le startup devono fare attenzione quando utilizzano l’intelligenza artificiale, poiché potrebbe duplicare o copiare contenuti da qualcun altro.
Un altro utilizzo interessante dell’intelligenza artificiale è generazione del codice per POC (Verifica teorica) o primo MVP (Prodotto minimo vitale). I progetti che prima richiedevano mesi ora vengono prototipati in pochi minuti con le mani di un ingegnere esperto e dell’intelligenza artificiale. Di conseguenza, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella fase di progettazione del prodotto consente alle startup di innovare più velocemente che mai.
“L’intelligenza artificiale è uno strumento potente, ma alla fine è solo uno strumento”, afferma Bartłomiej Poniecki-Klotz.
Test e validazione
Martin Dostál: La rivoluzione dell’intelligenza artificiale nello sviluppo del software è già presente e possiamo vederla in molte aree, tra cui codifica, test, rilevamento di bug, sviluppo dell’interfaccia utente e monitoraggio dell’usabilità.
Al giorno d’oggi, abbiamo molti prodotti già basati sull’intelligenza artificiale. Questi modelli di intelligenza artificiale, o più specificamente, modelli di machine learning, sono generalmente sviluppati e testati in ambienti di laboratorio. C’è un enorme opportunità e necessità di convalidare e testare prodotti di intelligenza artificiale a loro volta alimentati da tecniche di intelligenza artificialecome modelli di deep learning per il monitoraggio o algoritmi di rilevamento di anomalie, nelle operazioni reali. Il processo di convalida e test aiuta a raccogliere feedback sulle prestazioni della tua intelligenza artificiale e in quali casi d’uso e ambienti sta accadendo qualcosa che non ci si aspetta dal modello o dall’intelligenza artificiale esistente. In genere una prestazione deludente, per fare un esempio”, afferma Martin Dostál.
Renditi conto di quanto grandiosi possano essere questi strumenti. Puoi rilevare un problema nel modellomentre questo è qualcosa che non potresti rivelare nei test e nella convalida di laboratorio. Puoi rilevare il problema prima di iniziare a perdere clienti perché il tuo prodotto non funziona come previsto.
È importante comprendere che i modelli di machine learning non possono essere testati in anticipo in modo esaustivo in ambienti di laboratorio il monitoraggio sul campo reale è un elemento fondamentale della catena di strumenti software.
“Siamo solo all’inizio della trasformazione dei processi di sviluppo software”, afferma Martin Dostál.
