Os desafios da modernização do legado são vários, desde a complexidade do processo até a experiência da pessoa desenvolvedora, mas com o auxílio de uma inteligência artificial contextualizada e suas possibilidades, é possível superar esses desafios.
Nesse ponto, as ferramentas genéricas de IA não oferecem todas as respostas necessárias adaptadas ao contexto da empresa, como linguagem de código, stacks, estruturas etc.
Por isso, a contextualização é essencial para que a IA ofereça soluções mais direcionadas aos desafios da modernização do legado e adaptadas à realidade de cada empresa.
Confira a seguir alguns desafios superados com auxílio da IA generativa contextualizada.
Por que adotar a IA contextualizada em um processo de modernização?
Antes de pensar no que adotar, precisamos compreender o que precisamos modernizar: os sistemas legados. Essas plataformas utilizam tecnologias obsoletas, como linguagens de programação desatualizadas e de difícil manutenção.
Fora a quantidade de trabalho manual e o débito técnico gerado por isso, o uso de monólitos, a incompatibilidade com sistemas modernos e a falta da versão mobile dificultam a escalabilidade do software.
Assim, uma IA contextualizada, como a StackSpot AI, proporciona benefícios fundamentais para a jornada de modernização, como:
- a geração de código mais rápida e cômoda;
- melhor legibilidade e maior facilidade de manutenção do código;
- apoio em ações de qualidade e segurança do código,
- além de ajuda na documentação, entre outros.
Tendo isso em mente, a IA munida de informações e dados de uma empresa, tem o contexto necessário para oferecer soluções mais assertivas para as pessoas desenvolvedoras. Dessa forma, se torna um acréscimo ao trabalho de profissionais, que também possuem a missão de revisar os resultados obtidos pela IA.
Desafios da modernização do legado que uma ferramenta de IA contextualizada pode resolver
Com o objetivo de acelerar processos, usando microsserviços, migrando para a nuvem e com linguagens modernas de programação, uma assistente de código contextualizada combina perfeitamente a solução para os principais desafios da modernização do legado. Confira abaixo os tópicos que justificam isso:
1 – Converter um código de uma tecnologia desatualizada para uma moderna
Dentre as principais características do sistema legado está a tecnologia obsoleta com linguagens de programação que não são mais comumente utilizadas, o que pode acarretar em:
- dificuldade na escalabilidade dos softwares;
- time to market mais longo;
- experiência negativa para clientes;
- altos custos em segurança;
- instabilidade no software;
- experiência negativa para pessoas desenvolvedoras;
- falta de documentação técnica e outras mais.
Nesse sentido, a inteligência artificial contextualizada pode auxiliar de forma rápida e fácil. Primeiramente, é preciso alimentar o assistente de IA com todo o contexto necessário para atender o projeto.
Logo depois, desmembrar os problemas em etapas menores e encorajar a IA a explorar diferentes ângulos na resolução do projeto.
Por fim, basta usar um prompt solicitando a mudança de determinada linguagem de programação para outra mais atualizada, que a pessoa desenvolvedora consiga revisar e aprovar.
Confira um exemplo de modernização de legado em um projeto mobile usando a StackSpot AI no blog.
Veja como esse processo acontece na prática no vídeo da StackSpot AI:
2 – Migração de ambiente para a nuvem
Os benefícios da migração para a nuvem já são conhecidos, como a melhora de desempenho, diminuição de custos, aumento da governança e conformidade.
A inteligência artificial facilita a integração do desenvolvimento ágil, melhorando a eficiência na manutenção dos processos de migração e na minimização de erros, o que resulta em entregas mais rápidas e assertivas.
Já com o apoio de assistentes de código de IA contextualizados, é possível criar códigos para acelerar o ciclo de desenvolvimento de software. A partir do contexto, fontes de conhecimento e decisões tecnológicas sobre padrões, a IA produz um código mais assertivo capaz de criar um novo ambiente na nuvem com qualidade.
Importante ressaltar que é comum que o ambiente de nuvem coexista com o legado durante a migração para o ambiente modernizado. Em seguida, quando a modernização é finalizada, ainda é necessário migrar as informações (por exemplo, sobre clientes e histórico de operações) do sistema legado para o moderno. Uma IA contextualizada pode ajudar a reduzir a carga cognitiva do time nessas situações.
Por fim, a inteligência artificial também permite o processamento de grandes quantidades de dados, sendo possível trabalhar de forma programada e com análise adequada. Dessa forma, a IA oferece uma exatidão de processos e procedimentos estruturados, um grande diferencial de eficiência e produtividade.
3 – Modernização de aplicação de monolitos para microsserviços
Em termos práticos, a inteligência artificial em microsserviços pode ser integrada em análises preditivas e processamento de linguagem natural.
Em específico, a associação da inteligência artificial contextualizada e práticas de DevOps ressalta pontos que alteram fases do ciclo de desenvolvimento de software, como automações, tomada de decisões baseada em dados e insights preditivos.
Com a introdução de IAs, tarefas que eram manuais, agora podem ser automatizadas, desde os testes até o monitoramento, tornando os processos mais eficientes e com menos erros. Na StackSpot AI, é possível criar “Quick Commands” (comandos rápidos), um conjunto de prompts personalizados, para eliminar tarefas de IA repetitivas.
Essa otimização de fluxos de trabalho permite identificar problemas antes que eles possam ocorrer e ainda prevê resultados, um grande avanço para a qualidade de software.
4 – Integração das pessoas desenvolvedoras e superação do débito técnico
Quando uma nova pessoa desenvolvedora entra em um time, ela tem muito a aprender sobre o software da empresa. Todas as informações centralizadas em uma plataforma de desenvolvimento e um assistente de código auxiliam na hora do onboarding de novas pessoas no time.
Com esse novo fluxo com plataformas e ferramentas, todas as pessoas da equipe, independentemente de sua senioridade, podem ganhar produtividade e, ao mesmo tempo, manter padrões de qualidade e segurança no desenvolvimento de software.
Fornecendo à StackSpot AI todo conteúdo necessário para criação de Knowledge Sources, a nossa inteligência artificial oferece soluções contextualizadas para reduzir débito técnico, e melhorar a saúde e eficiência do seu software.
Por exemplo, a IA ajuda a evitar o acúmulo do débito técnico a longo prazo e mantém a saúde do software quando:
- automatiza testes e processos de qualidade;
- estabelece pipelines de CI/CD;
- analisa o código em busca de erros (code review e code smell);
- ajuda na documentação técnica do software;
- prever e previne problemas;
- estimula a inovação e promove bons resultados.
5 – A demora do processo de modernização
Uma pesquisa da McKinsey constatou que as IA generalistas aceleram o desenvolvimento de software em até 45%, permitindo uma série de automações e garantindo mais tempo para pessoas desenvolvedoras se dedicarem às soluções de negócio.
Em outras palavras, a StackSpot AI, como uma ferramenta contextualizada com fontes de conhecimento adaptadas pela empresa, pode acelerar ainda mais o desenvolvimento.
A presença da ferramenta gerou uma quantidade de oportunidades no fluxo de desenvolvimento de software, como auxílio na extração de informações, geração de documentação técnica, aceleração do código-fonte para arquiteturas mais modernas, construção de novas plataformas, migrações para a nuvem e outras mais.
Todas as atividades citadas podem ser feitas com a IA, reduzindo a necessidade de devs trabalharem manualmente. Isso acelera o ciclo de desenvolvimento por completo e melhora sua qualidade gradualmente – já que informações dispostas de forma organizada facilitam (e muito) a rotina de devs.
6 – Custo do processo de modernização
Quando se pensa em modernizar todo um sistema, por exemplo, também pensamos em quanto isso irá custar. Por isso, o sexto desafio da modernização do legado é o custo desse processo.
O bom é que a inteligência artificial pode fornecer planos de modernização, refatoração, testes e validação, análise de dados, identificação de padrões, entre outros, para acelerar os esforços para modernizar sistemas.
Inclusive, 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%.
Logo, uma ferramenta de IA contextualizada e adaptada à realidade de cada empresa tem um grande potencial para otimizar os custos de um processo tão complexo como a modernização de software de forma ainda mais objetiva.
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Conclusão
Por fim, a modernização de sistemas legado é um grande desafio, como já diz o título. Mas as ferramentas de inteligência artificial contextualizadas podem ser grandes aliadas ao tornar os fluxos de desenvolvimento mais rápidos, saudáveis e eficientes.
Com automações, correções de código, conversão de linguagem, migração para nuvem, geração de documentação e mais funcionalidade. Assim, a pessoa desenvolvedora não precisa atuar manualmente no código. Dessa forma, ela pode dedicar seu tempo em tarefas mais estratégicas que visam a escalabilidade do software e sucesso de clientes.
Além disso, a centralização de informações e documentações completas produzidas com auxílio da IA facilitam o trabalho das pessoas desenvolvedoras. Tais ações melhoram não só as entregas, como também a experiência de pessoas desenvolvedoras.
Agora que conheceu os desafios da modernização do legado, saiba como a StackSpot AI pode contribuir na sua empresa. Então entre em contato com o nosso time de especialistas agora mesmo.
