Perché gli sviluppatori dovrebbero saperne di più sull’Intelligenza Artificiale (AI)

Perché gli sviluppatori dovrebbero saperne di più sull’Intelligenza Artificiale (AI)

introduzione

Secondo Forbes, l’Intelligenza Artificiale e l’Apprendimento Automatico sono le principali tecnologie di trasformazione e queste tendenze mostreranno notevoli progressi nel prossimo decennio. La crescente capacità delle macchine di “pensare”, “agire” e interpretare in modo intelligente continuerà a trasformare il mondo in cui viviamo oggi, con effetti che si faranno sentire anche nel campo dello sviluppo del software. Molte aziende hanno già adottato l’IA e il ML come aspetto differenziante per offrire un servizio migliore ai propri clienti e utenti e per assicurarsi di sfruttare il meglio per aumentare l’adozione.

Esempi di IA nello sviluppo di software

Vediamo alcune aree in cui l’intelligenza artificiale nello sviluppo del software sta facendo notevoli progressi.

Esempio 1

Avvio della sicurezza di guida

Un’azienda di Vienna ha recentemente avviato un nuovo livello di sicurezza alla guida. Hanno creato un software basato sull’intelligenza artificiale che ha integrato la percezione dell’ambiente in 3D, consentendo il monitoraggio in cabina. Questo particolare software è già in uso presso diversi OEM e fornitori di primo livello. Il motivo per cui è stato sviluppato questo particolare software è stato quello di affrontare i problemi causati dagli incidenti stradali e dalle morti ad essi associate. È comprensibile che una buona percentuale di incidenti sia causata da errori umani (distrazione, stanchezza, disattenzione, ecc.). Questo problema viene risolto raccogliendo i dati in tempo reale sullo stato emotivo e fisico del conducente e analizzando gli oggetti critici per la sicurezza che si trovano nell’abitacolo dell’auto. Quando il software rileva che il conducente del veicolo non è attento o si sta distraendo, le funzioni di sicurezza intelligenti dell’auto vengono allertate.

Esempio 2

Questo esempio riguarda il modo in cui i pazienti affetti da asma possono beneficiare dell’IA. Un’azienda ha recentemente sviluppato un sistema che consente ai pazienti affetti da asma di assumere il giusto dosaggio di farmaci per l’asma e di accertarne l’efficacia. Si tratta di uno strumento dotato di intelligenza artificiale che può essere applicato agli inalatori in commercio e che misura le vibrazioni del respiro della persona e tiene automaticamente traccia dell’uso del farmaco da parte del paziente. Lo strumento è dotato anche di un’applicazione mobile che funziona con il Bluetooth e che fornisce indicazioni su come gestire meglio la propria salute. Fornisce inoltre profili di inalazione giornalieri, statistiche complete e approfondite da condividere con i medici e da conservare nel proprio archivio.

Competenze degli sviluppatori per garantire il pieno sfruttamento delle capacità dell’IA

Quando assumete degli sviluppatori, assicuratevi che abbiano le seguenti competenze, perché l’intelligenza artificiale è destinata a rimanere e gli sviluppatori dovrebbero essere meglio equipaggiati per affrontarla. Scoprite alcune delle competenze indispensabili:

1. Progettazione del software

La progettazione del software è un campo unico e dinamico ed è propria di ogni applicazione. La progettazione comprende l’architettura del sistema, la navigazione, il sistema di gestione del database e le applicazioni, perché tutti questi elementi devono essere configurati in perfetto tandem. Lo sviluppatore crea un progetto che contiene tutti questi componenti e la tempistica necessaria per l’implementazione del software.

2. Progettazione del database

Si tratta di un lavoro creativo e l’ingegnere di database deve creare modelli di dati che includano relazioni di database e analisi dei vincoli. Anche se l’intelligenza artificiale può analizzare i vincoli, esistono molte differenze di database (nella progettazione e nella struttura) tra le diverse applicazioni, quindi è necessario che lo sviluppatore sia esperto nel processo di progettazione del database.

3. Architettura del sistema

L’architettura del sistema riguarda l’intera struttura dell’applicazione. Lo sviluppatore deve essere esperto di scalabilità dell’applicazione, efficienza del sistema, manutenibilità e affidabilità dell’applicazione attraverso l’architettura del sistema.

4. Debug del software

Gli sviluppatori devono avere capacità di debug del software per analizzare e capire da dove proviene un problema. Si tratta di un’abilità di cui l’intelligenza artificiale non è ancora pienamente capace, quindi è necessario che lo sviluppatore capisca il problema, applichi e risolva la soluzione. L’intelligenza artificiale può essere d’aiuto, tutto qui.

5. Sicurezza del software

I casi di attacchi informatici sono in aumento, indipendentemente dal numero di nuovi sistemi e pratiche in uso. Lo sviluppatore deve possedere le competenze necessarie per costruire un software altamente sicuro e protetto. Le aziende non possono permettersi di avere hackeraggi di software che compromettono la privacy dei loro clienti, e gli hacker sono diventati resistenti a tutti gli sforzi compiuti per proteggere i loro sistemi. Lo sviluppatore deve avere le competenze necessarie per sviluppare applicazioni a prova di errore e altamente sicure.

Lo sviluppatore deve anche essere molto bravo con le applicazioni Python, perché questo è il linguaggio usato nell’AI e nel ML. Uno dei motivi per cui Python è ampiamente utilizzato è la sua enorme pletora di librerie, ognuna delle quali consente di gestire, accedere e trasformare i dati. Python ha una bassa barriera d’ingresso, è altamente versatile e abbastanza flessibile, il che lo rende perfetto per lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale.

Insieme all’intelligenza artificiale, gli sviluppatori possono scalare nuove vette

L’intelligenza artificiale può essere una grande risorsa nello sviluppo del software. La tecnologia aiuta a pianificare i progetti, facilita il controllo della qualità e aiuta le aziende a rilasciare applicazioni super efficienti. Con l’aiuto dell’intelligenza artificiale, la produttività dello sviluppatore aumenta di diverse volte. Vediamo come:

La velocità e la scala dello sviluppo

Ogni aspetto dello sviluppo del software cambia una volta che l’intelligenza artificiale prende il comando, perché con l’aiuto del Machine Learning è possibile ridurre i tempi di consegna, aumentare la produttività, eseguire test in modo automatico, snellire i processi, ridurre i processi manuali ripetitivi, ridurre gli sprechi e rendere l’analisi della qualità perfetta e priva di errori. L’intelligenza artificiale aiuta anche nella codifica e, insieme all’intelligenza artificiale, gli sviluppatori possono rilasciare applicazioni molto più velocemente che mai.

Gli sviluppatori lavorano in collaborazione con l’IA

L’intelligenza artificiale ha già iniziato a scrivere codici, ma solo nelle fasi iniziali. L’intelligenza artificiale può aiutare gli sviluppatori a scrivere codici migliori e accurati, ma non può sostituire gli sviluppatori di software. Per quanto la tecnologia diventi intelligente, non ha ancora il cervello umano che la dirige. Grazie all’intelligenza artificiale, gli sviluppatori possono assegnare al sistema compiti banali e dedicarsi ad altri aspetti del loro lavoro.

Radicalizzare il processo decisionale

L’intelligenza artificiale aiuta a migliorare il processo decisionale, in quanto è possibile insegnarle a imparare da successi e fallimenti preziosi e a suggerire diversi prodotti e caratteristiche su cui investire. Vi aiuterà a capire in quale software investire, le percentuali di successo del nuovo software e vi aiuterà a prendere decisioni migliori. Con l’intelligenza artificiale è possibile ridurre il rischio di commettere errori, rendendo perfetto ogni aspetto dello sviluppo del software.

Ridurre la necessità di rollback

Con l’IA, non dovrete preoccuparvi degli errori più comuni nella fase di sviluppo. L’assistente di programmazione sarà in grado di segnalarli per voi, in modo da non dover tornare indietro. La maggior parte dei problemi nello sviluppo del software è causata dai tempi di inattività che si verificano a causa di errori, soprattutto quando il software viene eseguito come piattaforma basata su cloud o SaaS (software as a service). Questo problema può essere risolto in modo efficiente quando l’intelligenza artificiale rileva gli errori, li diagnostica e li corregge, senza che lo sviluppatore sia presente. Questo migliora sicuramente l’efficienza del programma.

Conclusione

L’intelligenza artificiale aiuta gli sviluppatori a creare un’applicazione software perfetta, eliminando gli errori, riducendo i tempi di inattività e lanciando un bel programma di cui gli utenti hanno bisogno. La tecnologia può anche fornire stime precise su quando il progetto può essere completato, sul tempo, sull’impegno e sul budget necessari. L’intelligenza artificiale può migliorare il lavoro dello sviluppatore e, insieme, il rapporto di collaborazione potrà raggiungere grandi traguardi.

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Introduzione al software di intelligenza artificiale

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