Enquanto para algumas pessoas a inteligência artificial tem como objetivo apenas desenvolver novas aplicações, na verdade, é possível empregar a IA generativa na modernização de legado muito bem.
A ferramenta vem sendo crucial para ajudar no planejamento da modernização, desenvolver novas soluções para substituir as antigas e até mesmo na hora de migrar as informações entre ambientes.
Para conhecer mais detalhes, confira a seguir quais são as recomendações para adotar a IA generativa na modernização de legado. Assim poderá garantir resultados eficientes, mais produtividade, códigos de melhor qualidade e assertivos, e automatizar tarefas de pessoas desenvolvedoras.
Introdução sobre IA generativa na modernização de legado
A Gartner prevê que, até 2027, as ferramentas da IA generativa serão usadas para criar substituições adequadas para o legado, reduzindo os custos de modernização em 70%.
Porém os desafios da modernização de lagados não param nos altos custos desse processo. Criar novas soluções para substituir tecnologias obsoletas, apoiar na migração para ambientes em nuvem, deixar arquitetura de monólitos e adotar microsserviços são alguns dos obstáculos que a IA generativa na modernização de legado ajuda a superar.
Além disso, a inteligência artificial generativa contextualizada se torna uma aliada para pessoas desenvolvedoras. Por exemplo: acelerando seu onboarding, reduzindo débito técnico, ajudando no dia a dia do desenvolvimento e de modernização de aplicações com automações, redução da carga cognitiva, sugestões assertivas de código e muito mais.
Para compreender mais sobre a modernização de legado, acompanhe o podcast sobre como está sendo o processo no maior banco da América Latina, o Itaú Unibanco. Ouça o podcast:
StackSpot AI: contexto e eficiência
A StackSpot AI é um assistente de código de inteligência artificial com um grande diferencial: a possibilidade de usar o seu contexto no desenvolvimento de software.
Dentro da plataforma, você tem acesso às Knowledge Sources, fontes de conhecimento que funcionam como uma biblioteca interna. Ao enriquecer as Knowledge Sources com padrões usados na sua empresa, a IA sugere códigos mais assertivos e de maior qualidade que outras ferramentas de IA genéricas.
Saiba mais sobre a StackSpot AI atuando na modernização de legados no vídeo abaixo.
As melhores práticas para adotar a IA generativa na modernização de legado
Pensando nos benefícios que a modernização traz para o desenvolvimento de software e o potencial da inteligência artificial, separamos seis práticas para alcançar o sucesso. Confira abaixo!
1 – Ter uma comunicação clara
A modernização é um processo complexo e desafiador, por isso profissionais seniores e tech leads desempenham funções essenciais ao promover uma cultura de colaboração e comunicação clara.
Aqui a comunicação aberta será essencial para que todos os lados defendam seus pontos de vista durante o processo de modernização. Dessa maneira, os feedbacks serão essenciais para corrigir problemas o mais rápido possível e não abalar o processo em andamento.
Dessa maneira, canais de comunicação claros devem ser promovidos e as pessoas responsáveis por cada processo devem ser determinadas. O objetivo é reduzir conversas paralelas e ruídos, incentivando a colaboração entre pessoas e times.
Ainda mais durante a modernização de legado, onde há muitas dúvidas e até inseguranças envolvidas. Afinal, esse processo não é apenas técnico, mas também cultural. Busque ao máximo para evitar ansiedades e garantir que os times trabalhem em prol do mesmo objetivo.
O mesmo vale para a adoção da IA generativa na modernização de legado. Mostre como ela é uma aliada, que veio para melhorar a Developer Experience de um processo moroso e complexo de executar.
2 – Realizar uma avaliação do sistema
A avaliação do sistema será o primeiro passo para determinar o plano de ação para a modernização de legado. É nesse momento que será decidido o que será feito primeiro, quais sistemas serão modernizados e quais serão otimizados, entre outras decisões.
Durante essa avaliação, profissionais deverão prestar atenção especial em quatro aspectos:
- Perspectiva do sistema: arquitetura do sistema; o cenário ao qual o sistema pertence; o tamanho do time, habilidades e funções; e a metodologia de desenvolvimento.
- Processos: gerenciamento de demanda, de mudanças, de qualidade e de projetos.
- Stacks e ferramentas: rastreamento de problemas, gerenciamento do código-fonte e de bases de conhecimento.
- Ciclo de vida de desenvolvimento: análise de todas as etapas – desde a concepção, análise, arquitetura e design até implementação, passando por etapas de qualidade do código e segurança.
O processo de avaliação do sistema legado pode ganhar muita eficiência ao adotar uma ferramenta de AI contextualizada. Ao alimentar a AI com os padrões e tecnologias usadas na empresa, é possível garantir sugestões assertivas ao contexto do projeto e até mesmo conseguir converter aplicações legadas para soluções modernizadas.
Isso sem contar, no ganho que a IA pode trazer com automatizações. Por exemplo, para refatoração e processos de qualidade de código como testes, que minimiza erros e deixa o processo de modernização de legado mais eficiente como um todo.
3 – Aproveitar automações e práticas de DevOps
A hipercontextualização permite que um LLM (Large Language Model) entenda seu código, estilo, stack, estruturas e outros. Um assistente de IA diretamente conectado ao seu espaço de trabalho, com todas as informações fornecidas por você, pode compreender melhor como o seu time codifica e fornecer soluções mais direcionadas.
Sendo assim, na StackSpot AI temos os Quick Commands, ações automatizadas e predefinidas que permitem a troca rápida de informações com o LLM. A ferramenta pode ajudar em tarefas que normalmente exigem um esforço significativo, aumentando a produtividade e a eficiência do fluxo de trabalho.
Por exemplo, ao implementar testes automatizados, integração contínua e pipelines de implementação, profissionais de engenharia também podem simplificar o processo de modernização e garantir implementações mais rápidas e confiáveis.
4 – Equilibrar IA e colaboração humana
Mesmo com o potencial da IA generativa na modernização de legado, a supervisão humana traz insights valiosos e um entendimento contextual que complementa a capacidade da IA.
Inclusive, em situações onde a complexidade é alta ou há requisitos éticos e legais importantes, por exemplo, a intervenção humana é essencial para assegurar resultados confiáveis e responsáveis.
Atualmente, profissionais têm a responsabilidade de treinar e aprimorar modelos de IA generativa, envolvendo conhecimentos em machine learning, big data e uma compreensão mais profunda dos algoritmos subjacentes. Essa tarefa exige habilidades especializadas para garantir que os modelos de IA sejam precisos, eficientes e éticos.
Dessa forma, o equilíbrio entre IA e supervisão humana implica em uma abordagem colaborativa, permitindo que humanos lidem com desafios mais complexos e desenvolvam soluções inovadoras. Enquanto as IAs mitigam riscos e garantem a conformidade com as necessidades e valores humanos.
5 – Monitorar de forma contínua
A IA generativa na modernização de legados auxilia no monitoramento contínuo dos sistemas em produção, identificando anomalias de desempenho e segurança. Ela pode até propor atualizações e correções automaticamente, contribuindo para uma manutenção de software mais robusta e simplificada.
Por fim, a IA também desempenha um papel importante na detecção de defeitos e na análise de código estático. Em outras palavras, as ferramentas de análise baseadas em inteligência artificial podem:
- identificar padrões de código suspeitos e problemáticos;
- auxiliar na detecção precoce de vulnerabilidades de segurança;
- recomendar práticas de codificação, entre outras ações.
Além disso, é importante lembrar que o desempenho das ferramentas de AI também precisam passar por monitoramento. Dessa forma, essa ação é fundamental para certificar a acurácia das sugestões da AI e manter a modernização no caminho certo.
6 – Escolher a ferramenta de IA correta
A IA generativa na modernização de legado já pode ajudar bastante, mas uma ferramenta contextualizada é um passo adiante de outras empresas. Portanto, com uma inteligência artificial baseada no seu contexto, como a StackSpot AI, as soluções oferecidas são mais objetivas e adaptadas.
Além disso, vale a pena conferir outros requisitos importantes para escolher a melhor ferramenta de IA para o seu negócio:
- possuir integração com outras ferramentas existentes que você já utiliza;
- ter a capacidade de aprendizado contínuo a partir das informações que você vai oferecer;
- acompanhar qual a velocidade e performance dessa IA para que o seu ciclo de desenvolvimento não seja impactado negativamente;
- oferecer segurança e privacidade para as informações que estiverem sendo inseridas na ferramenta.
StackSpot AI na prática
Falando em ferramenta contextualizada, a StackSpot AI é capaz de usar o seu contexto, fontes de conhecimento e decisões tecnológicas sobre padrões para criar códigos de alta qualidade e mais assertivos, por exemplo.
O assistente de código de IA também promove o aumento da produtividade, entrada contextual fácil e conformidade do código.
Um excelente exemplo é a modernização de legado mobile usando StackSpot e IA Generativa. A migração para Compose resultou em mais agilidade e produtividade de forma inteligente. Saiba mais no artigo completo no nosso blog.
Conclusão
Para uma estratégia de modernização de legado de sucesso, a inteligência artificial generativa pode ser de grande ajuda, principalmente quando adotadas boas práticas, como o uso do contexto da empresa ao seu favor.
Por fim, da comunicação clara até aproveitar as automações ao máximo, a IA surgiu para agregar ao processo de modernização: acelerando, simplificando e promovendo uma experiência melhor para devs.
Após conhecer os benefícios e as boas práticas de adoção da IA generativa na modernização de legado, certamente, você tem mais informações para seguir em frente com a atualização do seu sistema. Sendo assim, para contar com a StackSpot nessa jornada, entre em contato com o nosso time de especialistas.
Referências
- Gartner’s Top Strategic Predictions for 2024 and Beyond | Gartner
- IA generativa irá mudar drasticamente o desenvolvimento de softwares e soluções | Tecmundo
- Integrating Artificial Intelligence into the Modernization of Legacy Systems | Ivan B. Linde
- O Uso das Inteligências Artificiais na Área de Desenvolvimento de Software | DIO
- Unleashing developer productivity with generative AI | McKinsey
