Reimagine a documentação de software introduzindo IA

Atualizar o software sem a documentação adequada é como viajar para um lugar novo sem boas direções. É fácil se perder. Há uma razão pela qual uma documentação minuciosa é uma característica do desenvolvimento de software.

A documentação do software pode ser encontrada em manuais técnicos e acessada através de recursos on-line. Para essas aplicações de modernização, ele contém informações vitais sobre e descrições da sua aplicação. É uma necessidade para qualquer organização que desenvolva aplicativos e um ativo importante para aqueles que os usam.

Tentar navegar em projetos de software com documentação desatualizada ou incompleta cria confusão, abranda o progresso e expõe os projetos a riscos desnecessários. A documentação eficaz é um componente frequentemente negligenciado da modernização bem-sucedida da aplicação, mas ainda mais crítico à medida que as organizações avançam com essas iniciativas. No entanto, pode ser um processo manual demorado.

A boa notícia é que as soluções baseadas em IA, especialmente a IA generativa, podem aumentar a produtividade dos desenvolvedores de software em várias áreas. Isso inclui simplificar a documentação do código, tornando cada etapa muito mais rápida para os desenvolvedores. Com prompts estruturados (mais sobre esses mais tarde), você pode usar a IA para abordar quatro tarefas comuns de documentação. Ao fazê-lo, você pode melhorar a eficiência, economizar tempo e garantir consistência em sua documentação.

#1: Gerar documentos automaticamente

A documentação é uma vara passada de um desenvolvedor para o outro, e deve ser atualizada, precisa e completa se você quiser progredir e evitar grandes erros. A documentação é valiosa porque as pessoas mudam de funções e mudam para outros projetos, e você pode perder seu conhecimento institucional do software. A documentação é um presente para a próxima pessoa responsável por atualizações de software.

Imagine seus desenvolvedores livres da tarefa demorada de criar manualmente documentação técnica. Essa liberdade poderia dar-lhes mais tempo para desenvolver novos recursos que aumentem a satisfação do usuário. Os modelos de IA generativa podem criar documentação essencial analisando repositórios de código, diagramas de projeto, formatação necessária, artefatos existentes e outras especificações. 

Usar a IA dessa maneira pode aumentar a precisão da documentação e tornar o processo mais eficiente através da automação inteligente. Também pode tornar sua documentação mais consistente em toda a organização.

#2: Revisar documentos para garantia de qualidade

As revisões de documentos agem como uma verificação de qualidade. Um gerente ou um especialista no assunto revisa a documentação e oferece feedback ao desenvolvedor. Essas revisões aumentam a qualidade da sua documentação e reduzem os riscos associados a informações desatualizadas ou incorretas, mas são difíceis de gerenciar manualmente.

A IA pode ser usada para acelerar as revisões e tornar o processo mais objetivo. Isso dá a especialistas humanos mais tempo para a avaliação estratégica da qualidade. Insira solicitações estruturadas que definam objetivos de revisão, critérios de avaliação e feedback esperado. A ferramenta de IA examina documentos em relação às melhores práticas do setor, padrões da empresa e feedback das partes interessadas para encontrar áreas de melhoria.

As revisões com IA podem:

• Analise documentos para clareza, precisão e alinhamento de metas do projeto.
• Identifique erros, imprecisões e áreas que precisam de esclarecimento para que você possa corrigi-los antes da publicação.
• Injetar eficiência e imparcialidade no processo de revisão.

Embora a IA generativa ofereça uma ferramenta poderosa para documentação, ela não substitui a experiência humana. Uma revisão humana completa é sempre recomendada para verificar a precisão, adicionar contexto e garantir que a documentação esteja alinhada com suas necessidades específicas.

#3: Revisar documentos para abordar feedback

As revisões informam o que precisa ser alterado, mas as revisões de documentos tornam essas mudanças uma realidade. Sua documentação deve refletir as últimas atualizações do projeto, diretrizes da marca e regulamentações do setor. Incorporar feedback sem problemas é um objetivo do desenvolvedor que pode ser alcançado introduzindo a IA.

Os modelos de IA Gerativa podem produzir revisões eficientes de documentos com base em prompts estruturados. Esses prompts incorporam documentos anotados com notas do revisor ou solicitações de alteração, direcionando a IA para fazer as revisões necessárias. Fazer isso ajuda a garantir que as atualizações reflitam com precisão o feedback e mantenham a consistência em todos os conjuntos de documentação, economizando tempo e promovendo o alinhamento dentro dos esforços de modernização.

As revisões baseadas em IA podem ser realizadas em escala, permitindo atualizações rápidas em grandes volumes de documentação, o que é especialmente benéfico em projetos de modernização complexos.

#4: Extraia informações chave rapidamente

Os decisores empresariais precisam compreender profundamente as tendências, problemas e oportunidades para avançar iniciativas que impulsionem a empresa. Isso inclui as informações contidas na documentação do seu software, mas pode ser bastante técnico. E os decisores provavelmente não têm tempo para explorar centenas de páginas de documentação para descobrir informações.

Os modelos de IA servem como uma ferramenta poderosa neste contexto, convertendo informações técnicas em informações facilmente digeríveis. Use a IA para resumir documentos longos, planos de projeto complexos ou trabalhos de pesquisa associados a iniciativas de modernização.

Essas capacidades economizam tempo significativo para os decisores e ajudam-nos a identificar rapidamente potenciais obstáculos ou áreas de melhoria. Ele faz isso fornecendo resumos concisos que destacam informações e descobertas chave que facilitam a tomada de decisões informadas ao longo do processo de modernização da aplicação. Também pode valer a pena em casos como treinamento e ao comparar os recursos de diferentes aplicações.

Otimizar o poder do prompt

Muitas organizações procuram excelentes oportunidades para implementar a IA. No entanto, para capitalizar essas oportunidades, solicitações estruturadas são uma necessidade. Essas solicitações agem como as receitas para cozinhar, orientando as ferramentas de IA para os resultados desejados. Assim como a qualidade de um prato melhora com uma receita melhor, as saídas que você recebe da IA correlacionam-se com a qualidade das entradas que você fornece. Se a entrada for inferior, as saídas resultantes inevitavelmente ficarão abaixo das expectativas.

Criar prompts estruturados cuidadosamente maximiza a eficácia da IA com tarefas de documentação, como análise, feedback e revisões. Prompts bem escritos melhoram significativamente a qualidade e eficiência da documentação.

Embora ainda haja debate no setor sobre padrões rápidos, você pode tornar seus prompts mais eficazes. Ao fornecer orientação clara e específica através de detalhes e contexto, os modelos de IA podem realizar melhor as tarefas solicitadas, o que leva a resultados de melhor qualidade. Embora a IA possa acelerar seus processos, tenha cuidado e não se apresse ao escrever suas solicitações iniciais. E continue a experimentar enquanto escreve futuras solicitações para aperfeiçoar sua abordagem.

Explore como a IA pode apoiar o desenvolvimento de software

Além da documentação, os testes são outra aplicação da IA generativa para apoiar o processo de desenvolvimento de software. Mas isso não é tudo. A Unisys pode ajudá-lo a explorar essas oportunidades e a identificar as soluções de IA ideais para impulsionar sua organização.