Software com IA: Focar no Resultado ou na Engenharia

Ao avaliar o valor de um software, a primeira pergunta é frequentemente a mesma: cumpre a função pretendida? Do ponto de vista do utilizador, trata-se de uma expectativa legítima. Contudo, para as empresas, a avaliação não pode terminar aí. É igualmente crucial que um produto que funciona hoje consiga adaptar-se a necessidades futuras, ser utilizado em segurança e manter-se sustentável ao longo do tempo. Na X Mind Solutions, consideramos o resultado e a engenharia não como alternativas concorrentes, mas como componentes que, em conjunto, constroem o verdadeiro valor do software.

As ferramentas de desenvolvimento baseadas em inteligência artificial e as plataformas no-code e low-code tornam a transformação de ideias em produtos mais acessível. Pessoas com conhecimentos limitados de desenvolvimento de software conseguem criar soluções funcionais com recurso a estas ferramentas. Esta acessibilidade não deve ser encarada, por si só, como um problema de qualidade. A verdadeira distinção reside na necessidade que a solução satisfaz e no modo como será gerida quando as condições de utilização mudarem. Realizar um arranque rápido e estabelecer um sistema sustentável não requerem o mesmo tipo de avaliação.

Um ecrã funcional ou uma operação concluída com sucesso não demonstram, por si só, que o software seja fiável em todas as circunstâncias. Segurança, sustentabilidade, escalabilidade e qualidade estão intimamente associadas à forma como o sistema é concebido. Por conseguinte, a avaliação deve considerar não apenas o resultado visível, mas também o tratamento dos dados, o controlo de acessos e a gestão de exceções ou erros. Estas decisões, que não são percetíveis para o utilizador, são tão vitais para a utilização segura do produto na organização quanto as suas funcionalidades visíveis.

O desenvolvimento rápido nem sempre gera dívida técnica; contudo, focar-se exclusivamente no resultado inicial pode ocultar problemas que terão de ser tratados mais tarde. O facto de uma alteração comprometer outras funcionalidades ou de um requisito simples exigir intervenções complexas pode obrigar a reavaliar as opções iniciais. O objetivo aqui não é abrandar a velocidade, mas ter consciência de quais as decisões que foram adiadas em prol do ritmo e mantê-las sob gestão. Dessa forma, a entrega a curto prazo e a manutenção a longo prazo são planeadas em conjunto.

A capacidade da inteligência artificial para gerar código não elimina a responsabilidade de definir o problema de forma correta. Deve ser claro qual o processo a otimizar, como será medido o sucesso e dentro de que limites a solução irá operar. Desenhar a arquitetura e colocar as questões certas são tarefas de engenharia que antecedem a escolha das ferramentas. Avaliar a conformidade do produto gerado com as necessidades operacionais também faz parte desta responsabilidade. Deste modo, o desenvolvimento deve centrar-se não só na geração de código, mas em decisões ponderadas relativamente às necessidades do negócio.

A abordagem correta para uma empresa não passa por desvalorizar um produto funcional nem por rotular qualquer solução rápida como arriscada. É necessário realizar uma avaliação de engenharia adequada à finalidade de utilização da solução. Um protótipo concebido para validar uma ideia e um sistema sobre o qual assenta a operação diária não devem ser encarados com as mesmas expectativas. O resultado demonstra que o software funciona hoje; a engenharia subjacente ajuda a preservar esse valor no futuro. O objetivo principal consiste em gerir ambas as dimensões de forma equilibrada.