Fremskridtene inden for kunstig intelligens (AI) inden for software engineering er gået ind i en ny fase, præget af overgangen fra eksperimentel diskurs til struktureret vedtagelse i virksomhedsprocesser.Efter en periode med stærk indledende entusiasme begynder virksomheder at håndtere den praktiske udfordring med at integrere AI i den virkelige cyklus af udvikling, test og drift af systemer, især i kritiske og regulerede miljøer International Data Corporation (IDC), 68% af virksomheder verden over bruger allerede generativ kunstig intelligens i deres operationer, hvilket indikerer konsolideringen af teknologi i virksomhedsmiljøet.
I Brasilien observeres denne bevægelse hovedsageligt i den finansielle sektor. Institutioner som Banco Bradesco har brugt integrerede AI-platforme til procesautomatisering og operationelle effektivitetsgevinster, mens fintechs som Nubank skiller sig ud internationalt for den strategiske anvendelse af teknologi i digitale produkter og operationer. Dette fremskridt udvider kompleksiteten af systemer og forstærker behovet for teknisk modenhed, styring og integration af AI til eksisterende software engineering flows.
For Marcelo Marchi, CEO for Vericode, virksomhed med speciale i softwarekvalitet, testautomatisering og observerbarhed, vedtagelsen af “konceptet“AI First“, den praktiske udfordring med at integrere kunstig intelligens i virkelige software engineering processer, kræver mere end inkorporering af nye værktøjer.“En kunstig intelligens genererer kun værdi, når den er integreret i ingeniørstrømmen, med styring og forudsigelighed”, siger han. Ifølge ham har isolerede initiativer en tendens til at miste effektivitet, når de ikke er forbundet med konsoliderede processer, kontroller og praksis.
Deloittes globale undersøgelse “Future of Cyber” påpeger, at i Brasilien rangerer kunstig intelligens/kognitiv databehandling 6. i ranglisten over cybersikkerhedsinvesteringer, mens generativ AI optræder på 13. pladsen. Dataene afspejler organisationers indsats for at strukturere kontroller, modelopgørelser, brugsregistreringer og adgangspolitikker, især i lyset af væksten i automatisering og udvidelsen af regulatoriske og operationelle risici i sektorer som finans.
Hermed får platforme, der anvender AI på en integreret måde til software engineering, relevans Marcelo Marchi, løsninger rettet mod testautomatisering, API-validering og generering af teknisk bevis gør det muligt at inkorporere kunstig intelligens gradvist og kontrolleres til den daglige af teams.“se sti favoriserer skalerbarhed, sikkerhed og forudsigelighed, omdanne AI til et strukturelt element i software engineering, og ikke kun et teknologisk løfte”, fremhæver han.
