Come la Generative AI Sta Trasformando la Documentazione Tecnica del Software

L'Intelligenza Artificiale Generativa apre a nuove opportunità per ottimizzare e semplificare la documentazione tecnica nel settore del software.

Nel mondo dello sviluppo software, la produzione e manutenzione della documentazione tecnica rappresentano attività fondamentali, ma spesso trascurate. Questa lacuna può portare a gravi problemi, come la difficoltà nel gestire progetti complessi e la mancanza di riferimenti chiari. Durante un recente incontro dell’Artificial Intelligence Talk, Vincenzo Carrea, esperto di intelligenza artificiale in Minsait, ha discusso come la Generative AI possa costituire una soluzione strategica per affrontare queste sfide.

La documentazione tecnica: una necessità trascurata

Carrea ha sottolineato che l’assenza di documentazione è un fenomeno diffuso in molti progetti IT. Questa situazione può influenzare negativamente la capacità di stimare i tempi e i costi di un progetto. Molti professionisti hanno esperienza diretta con sistemi in cui la documentazione era carente o assente. Tali problematiche diventano particolarmente critiche quando i system integrator devono intervenire su piattaforme complesse o effettuare quotazioni per aggiornamenti urgenti.

Le conseguenze della mancanza di documentazione

In assenza di una buona documentazione, la comprensione del sistema si basa su un’analisi manuale della codebase, un processo che può richiedere settimane e non garantisce risultati completi. Questa pratica non solo è rischiosa ma comporta anche costi elevati e un alto margine di errore.

Generative AI: un’alleata per la documentazione

A partire dal 2019, la Generative AI ha cominciato a essere testata per affrontare le problematiche legate alla documentazione tecnica. Sebbene i modelli disponibili all’epoca fossero limitati, l’andamento della tecnologia ha mostrato promettenti sviluppi. Oggi, grazie a algoritmi più avanzati, l’intelligenza artificiale è capace di elaborare grandi volumi di codice e generare documentazione tecnica precisa e standardizzata.

Automazione e supporto agli sviluppatori

Non si tratta di sostituire gli sviluppatori, ma di supportarli nel loro lavoro, eliminando compiti ripetitivi e consentendo così di concentrarsi su attività a maggiore valore aggiunto. Uno degli aspetti più innovativi della Generative AI è la capacità di fornire una panoramica dettagliata del sistema direttamente dal codice sorgente. Questa tecnologia è in grado di identificare se un’architettura sia monolitica o basata su microservizi, e di descrivere le componenti principali.

L’intelligenza artificiale può anche distinguere tra front-end, back-end e database, producendo testi che chiariscono le relazioni tra i vari moduli. Inoltre, quando il codice non è commentato o è disorganizzato, la capacità dell’AI di identificare schemi e strutture diventa particolarmente preziosa.

Benefici concreti della Generative AI

Il contributo della Generative AI non si limita alla creazione di testi, ma include anche la produzione di rappresentazioni grafiche come diagrammi UML e diagrammi di sequenza. Questi strumenti sono fondamentali per gli architetti software e migliorano la comprensione del sistema. Inoltre, vengono generati report contenenti metriche quantitative, come il numero di linee di codice e i livelli di complessità.

Carrea ha evidenziato che i vantaggi di questa tecnologia sono tangibili. Con report che raggiungono un’accuratezza dell’85-90%, i tecnici possono basarsi su dati affidabili per formulare stime più precise per migrazioni o aggiornamenti di piattaforme, riducendo significativamente il tempo necessario per tali processi.

Affrontare i porting complessi

Questa precisione è cruciale per gestire porting complessi, poiché fornisce una visione chiara delle API disponibili. Per i system integrator, ciò si traduce in una diminuzione del rischio operativo e in una maggiore capacità di rispettare le scadenze previste.

Gestione dei dati sensibili e compliance normativa

Carrea ha anche toccato un tema fondamentale: la gestione dei dati sensibili in contesti normativi. In particolare, nel settore bancario, è complesso condividere intere codebase con sistemi esterni. Di conseguenza, cresce l’interesse per modelli open source che possono essere utilizzati in modalità self-hosted.

Carrea ha sottolineato che l’assenza di documentazione è un fenomeno diffuso in molti progetti IT. Questa situazione può influenzare negativamente la capacità di stimare i tempi e i costi di un progetto. Molti professionisti hanno esperienza diretta con sistemi in cui la documentazione era carente o assente. Tali problematiche diventano particolarmente critiche quando i system integrator devono intervenire su piattaforme complesse o effettuare quotazioni per aggiornamenti urgenti.0

Carrea ha sottolineato che l’assenza di documentazione è un fenomeno diffuso in molti progetti IT. Questa situazione può influenzare negativamente la capacità di stimare i tempi e i costi di un progetto. Molti professionisti hanno esperienza diretta con sistemi in cui la documentazione era carente o assente. Tali problematiche diventano particolarmente critiche quando i system integrator devono intervenire su piattaforme complesse o effettuare quotazioni per aggiornamenti urgenti.1

Carrea ha sottolineato che l’assenza di documentazione è un fenomeno diffuso in molti progetti IT. Questa situazione può influenzare negativamente la capacità di stimare i tempi e i costi di un progetto. Molti professionisti hanno esperienza diretta con sistemi in cui la documentazione era carente o assente. Tali problematiche diventano particolarmente critiche quando i system integrator devono intervenire su piattaforme complesse o effettuare quotazioni per aggiornamenti urgenti.2

Scritto da AiAdhubMedia

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