IA no processo de engenharia deve acelerar a inovação

A Inteligência Artificial generativa está em todas as rodas de discussão de TI parece que há muito tempo, mas todo o conhecimento de mercado tem quase dois anos. É só um hype? Ronaldo da Matta, vice-presidente de Integrated Go-to-Market e Líder da Clientes de Products da Avanade Brasil, acredita que não.

“Essa tecnologia vai disruptar vários negócios, a nossa crença é que vai mudar e vai ter impacto global gigante e daqui a dez anos a gente não trabalhará como hoje. Alguns conceitos que a gente acredita: vai acabar com o emprego? Não. Mas, daqui a algum tempo, não vai se visualizar um humano trabalhando sem a ajuda de uma IA para qualquer trabalho”, diz ele durante o painel “Acelerando produtividade e gerando valor agregado com Tecnologia e Inteligência Artificial”, no IT Forum Trancoso 2024.

Entretanto, os benefícios da IA generativa vem com desafios. Matta faz uma timeline e relembra que, antes, o modelo de gestão era o waterfall, passando pelo modelo ágil, mas que é necessário pensar em um modelo baseado em valor acelerado por IA.

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“O que a gente percebe no mercado é que quando as empresas começam a ter um momento de ruptura e pressão por eficiência, é onde o problema começa. Se agrava muito rápido, porque esse problema começa por uma dificuldade de percepção de valor da entrega dos projetos pela área de negócios. Você está escalado, você permeou sua empresa, está interagindo com todo mundo, aparentemente está funcionando, mas a percepção de valor não ta atingindo e começa a pressão do custo”, ressalta ele.

Nesse contexto, segundo ele, surgem cinco perguntas: como medir o valor das diferentes squads para o negócio? Como garantir a previsibilidade das demandas? Como evoluir o modelo taxa/hora e obter maior produtividade na performance das squads? Como aferir e garantir a qualidade dos produtos entregues? Como garantir que as entregas da T geraram impacto positivo no negócio?

Como forma de mitigar o gap, a Avanade criou um modelo em cinco camadas que planejam, constroem e medem iniciativas de valor movidas por tecnologia:

1. Entrega de valor: medição de resultados de negócio
2. Previsibilidade: base de conhecimento de estimativas de software
3. Produtividade: ativos e aceleradores testados para entregar agilidade e produtividade
4. Qualidade: conjunto de métricas e ferramentas próprias para aferir a qualidade
5. Compromisso com a entrega: mesa de performance para assegurar o atingimento dos OKRs alinhados com o negócio

Esse novo momento traz uma nova visão para a engenharia de software. De acordo com o executivo, a incorporação da IA no processo de engenharia é fundamental para acelerar a inovação, melhorar a produtividade, reduzir custos, escalabilidade, melhorar a qualidade e continuar a evoluir/amadurecer.

Para contextualizar o que acredita, a empresa fez testes in-vitro com empresas para entender os benefícios percebidos com a sua plataforma de IA generativa para desenvolvimento de software. Os resultados apontaram entre 40% e 70% de aumento da capacidade de geração de código; entre 10% e 50% de aumento de produtividade do software; até 80% a mais de rapidez em tarefas repetitivas/identificação de soluções; e mais de 10% de melhoria no time to market.

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