A Thoughtworks, consultoria global de tecnologia que integra estratégia, design e engenharia, acaba de anunciar a 30ª edição do Technology Radar, um relatório semestral baseado nas observações, conversas e experiências da linha de frente da Thoughtworks para solucionar os desafios de negócios mais complexos de seus clientes.
O relatório oferece conteúdos sobre tendências tecnológicas emergentes e destaca o crescente impacto da inteligência artificial generativa (GenAI) na entrega de software, explicando como uma nova onda de ferramentas de IA tem o potencial de impulsionar equipes de engenharia, aumentando suas capacidades e melhorando os resultados.
De acordo com a Thoughtworks, esses recursos vão além da geração de código: podem auxiliar em outras facetas do ciclo de desenvolvimento de software, incluindo testes, criação de documentação e até refatoração. No entanto, a consultoria observa que ainda há espaço para amadurecer — as equipes de engenharia precisam permanecer vigilantes e pragmáticas na forma como utilizam essas ferramentas emergentes.
“As ferramentas de GenAI têm a capacidade de ajudar equipes de engenharia de software de muitas maneiras diferentes — são mais do que assistentes de codificação”, explica Rachel Laycock, Diretora de Tecnologia da Thoughtworks. “Elas podem impactar significativamente a resolução de problemas técnicos e, embora os riscos precisem ser adequadamente gerenciados, ainda é uma área que precisa ser explorada por parte dos líderes de negócios para obter uma vantagem competitiva.”
Os temas em destaque na 30ª edição do Technology Radar incluem:
• Equipes de desenvolvimento de software assistidas por IA: Ferramentas assistidas por IA como GitHub Copilot, CodiumAI, Aider e Continue influenciam quase todos os aspectos do ciclo de desenvolvimento de software. Em meio à empolgação com o impacto potencial da GenAI, equipes de engenharia eficazes devem focar na qualidade e segurança do software, mantendo não desenvolvedores cientes dos riscos potenciais.
• Licenças “open-ish” source: Novos modelos de licenciamento estão prejudicando o ecossistema de software de código aberto; há uma tendência crescente de colocar funcionalidades e recursos principais atrás de barreiras de pagamento. Os tecnologistas precisam prestar atenção aos detalhes das licenças dos produtos que utilizam e garantir que todos os arquivos de um repositório estejam cobertos.
• Aproximando solicitações de pull (PRs) da integração contínua (CI) adequada: As solicitações de pull são frequentemente vistas como sinônimo de revisão por pares no processo de desenvolvimento de software. Embora valiosas em alguns contextos, elas também podem interromper o fluxo do desenvolvedor e prejudicar a velocidade da entrega de software. Várias ferramentas apresentadas no relatório tentam minimizar esse desafio e tornar as solicitações de pull mais suaves e sem possíveis atritos. Embora a Thoughtworks ainda veja a Integração Contínua (CI) como a prática preferida para gerenciar código, para organizações que não podem usá-la, é particularmente importante explorar novos métodos para melhorar a precisão e velocidade da integração, ainda mais se o throughput de codificação continuar aumentando devido à adoção de assistentes de codificação.
• Padrões de arquitetura emergentes para modelos de linguagem grandes (LLMs): Padrões são populares no mundo da tecnologia porque fornecem um nome sucinto para uma solução útil dentro de um contexto de um problema específico. Com o crescente uso de LLMs, estamos começando a ver o surgimento de padrões de arquitetura específicos para suportar contextos comuns. Por exemplo, discutimos os NeMo Guardrails, que permitem aos desenvolvedores criar políticas de governança em torno do uso de LLMs.
