AI Agentic no ciclo de vida do desenvolvimento de software:

Desde a definição dos requisitos até a implementação e além, o ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC) tem vários estágios complexos:

1. Coleta de requisitos - Compreensão das necessidades do usuário e das partes interessadas.

2. Design - Planejamento da arquitetura, modelos de dados, interfaces de usuário e estrutura geral do sistema.

3. Implementação - escrever o código real, geralmente com a colaboração simultânea de vários desenvolvedores.

4. Testes - Garantir que tudo funcione de forma confiável, atenda aos requisitos e esteja livre de defeitos críticos.

5. Implementação - Implementar as alterações de código em ambientes de produção.

6. Manutenção e evolução - correção de problemas após o lançamento, atualização de recursos e adaptação às novas demandas dos usuários.

Tradicionalmente, cada estágio pode se tornar um gargalo:

• Mudança rápida de requisitos: A mudança de prioridades pode invalidar os requisitos no meio do projeto, levando a retrabalho e “dívida técnica”.

• Ferramentas isoladas: Cada fase usa suas próprias ferramentas especializadas - gerenciadores de tíquetes, estruturas de teste, sistemas de construção - que raramente se comunicam entre si de forma integrada.

• Lacunas de contexto: A mudança de um desenvolvedor pode entrar em conflito com o trabalho de outro membro da equipe por falta de contexto compartilhado ou de coordenação em tempo real.

• Restrições de recursos: O tempo limitado e a atenção do desenvolvedor podem retardar o processo.

• Sobrecarga de manutenção: Manter o software ativo após a versão inicial - resolvendo bugs, respondendo a novas regulamentações ou atualizando bibliotecas - consome grande parte do orçamento e da largura de banda do desenvolvedor.

No entanto, à medida que a demanda por software aumenta, as equipes de engenharia devem se tornar mais ágeis e voltadas para o futuro, especialmente quando o software evolui continuamente na produção. É nesse ponto que a Agentic AI oferece uma nova perspectiva sobre automação e adaptabilidade.

 3.1 Alinhamento contínuo de requisitos

A Agentic AI pode servir como um “mecanismo de tradução” entre usuários corporativos e desenvolvedores, monitorando histórias de usuários, backlogs de sprint e metas de alto nível. Suponha que o marketing decida, no meio do sprint, mudar para um recurso urgente. Uma  agentic AI poderia definir a prioridade das tarefas, gerar automaticamente histórias de usuários e integrá-las à fila de desenvolvimento, ajudando as equipes a se adaptarem sem microgerenciamento manual.

 3.2 Documentação inteligente e extração de regras de negócios

 A documentação de software geralmente fica atrás do código real, especialmente em ambientes ágeis e de ritmo acelerado. Com a Agentic AI, a documentação pode ser atualizada automaticamente sempre que um novo código é enviado ou alterado. Os sistemas legados também podem ser modernizados com mais facilidade: por exemplo, a IA pode analisar o código COBOL antigo, extrair as regras comerciais incorporadas e propor equivalentes modernos em uma nova linguagem.

 3.3 Testes automatizados e revisão por pares

A Agentic AI  pode detectar commits de novos recursos ou alterações de código e gerar casos de teste de forma independente para corresponder a eles. Se determinadas linhas de código parecerem suspeitas, a AI as sinaliza para revisão por pares, sugerindo até mesmo soluções alternativas. Isso não apenas acelera os testes, mas também reduz o número de regressões que escapam.

3.4 Implantação e automanutenção

Em um “sistema de software vivo”, a AI verifica as métricas de desempenho na produção, identifica de forma autônoma as áreas de melhoria e pode programar o tempo de inatividade ou a reinicialização do contêiner, se necessário. Quando surgem erros, ela faz a triagem deles, às vezes até fornecendo hotfixes ou soluções alternativas, antes que os humanos entrem em ação. Esses ajustes dinâmicos são exatamente o que a Agentic AI foi projetada para fazer.

Essa abordagem de “software vivo” é descrita como “software adaptável que pode evoluir e responder a mudanças nos objetivos, no contexto e nas necessidades do usuário”

O AI Impact da GFT já mostrou como a IA generativa pode beneficiar várias tarefas do SDLC:

• Criação de histórias ágeis: Geração de histórias de usuários bem estruturadas com base em requisitos breves.

• Documentação automática: Resumir os recursos do sistema, discutir decisões arquitetônicas e muito mais.

• Refinamento de regras de negócios em sistemas legados: Ajudar a analisar e reescrever a lógica arcaica.

• Testes: Sugestão de novos cenários de teste, análise de lacunas de cobertura e geração automática de dados de teste.

• Revisão por pares: Auxiliar nas revisões de código, detectar antipadrões comuns e fornecer sugestões de design.

• Capacitação da força de trabalho: Para adotar uma abordagem de AI agêntica, as organizações devem capacitar sua força de trabalho para entender e aplicar a AI agentic em seu ecossistema, permitindo que aproveitem a AI  para aumentar a produtividade e a segurança.

Agora, ao incluir os recursos de AI agentic, o impacto da AI da GFT pode deixar de apenas auxiliar nas tarefas e passar a iniciá-las de forma autônoma. Por exemplo, a AI pode recomendar ativamente uma nova divisão de micros serviços após detectar que um componente monolítico está sobrecarregado. Ou pode iniciar uma discussão com a ferramenta de emissão de tíquetes da equipe de desenvolvimento para ler as próximas tarefas de sprint e propor uma reordenação com base na análise de uso em tempo real.

1. Entrega mais rápida: A automação de tarefas repetitivas de codificação, teste e documentação libera os desenvolvedores para se concentrarem na solução criativa de problemas.

2. Redução da dívida técnica: com uma AI que fica de olho na capacidade de manutenção futura, o risco de correções rápidas e confusas é reduzido.

3. Alocação de recursos mais inteligente: A AI pode mudar dinamicamente o foco para áreas de alto risco, sejam elas gargalos de desempenho ou patches de segurança críticos.

4. Melhor colaboração: O contexto compartilhado entre as equipes, por meio de uma AI que lê a documentação, o código e os canais do Slack, facilita a colaboração multifuncional.

5. Software vivo: A adaptação contínua garante que o software não esteja “morto na chegada” no momento em que as necessidades do usuário mudam. Em vez disso, ele evolui em tempo real.

A AI autêntica não é uma solução milagrosa. A implementação de uma AI que inicia ações por conta própria levanta questões importantes:

• Supervisão e controle: Quem supervisiona as alterações da IA? Devem existir mecanismos para aprovar ou anular decisões cruciais.

• Preconceito e justiça: As decisões automatizadas, como atribuir tarefas ou alterar o escopo do projeto, devem permanecer transparentes e equitativas.

• Segurança: Com uma IA que pode abrir solicitações pull ou criar novos ambientes, é fundamental garantir autenticação e autorização robustas.

Toque humano: A coesão da equipe é importante. As pessoas ainda devem se conectar, discutir e moldar a visão do produto, mesmo que uma IA esteja ajudando nas tarefas diárias.

A AI agêntica é a chave para um futuro em que o software não permanece estático, mas realmente “vive”, adaptando-se continuamente a novas metas, mercados em constante mudança e feedback do usuário em evolução. Ao complementar a experiência do desenvolvedor com decisões autônomas e conscientes do contexto, esses sistemas podem reduzir drasticamente o atrito em todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software.

O AI Impact da GFT já está no caminho certo para integrar esses recursos avançados, auxiliando as equipes na criação de histórias, documentação, refatoração, testes e muito mais. À medida que evolui para uma abordagem mais agêntica, espera-se que o desenvolvimento de software se torne mais dinâmico, resiliente e alinhado com as necessidades das partes interessadas em tempo real.

Embora os desafios - da supervisão ética à robustez do sistema - permaneçam, a promessa da IA agêntica é transformadora. Como as empresas exigem cada vez mais soluções de software rápidas, flexíveis e inteligentes, a adoção de uma IA de última geração que possa operar de forma autônoma poderá em breve se tornar o padrão do setor. E, com um planejamento cuidadoso, podemos garantir que essa mudança aumente tanto a produtividade quanto a criatividade humana.