Year: 2025
Type: dissertation
Abstract: O presente estudo investiga a interseção entre Desenvolvimento de Software (DS) e Inteligência Artificial (IA), explorando as transformações que a IA tem promovido nas práticas e metodologias tradicionais da engenharia de software. Com o avanço de modelos de Aprendizagem Automática (ML) e Processamento de Linguagem Natural (NLP). Diversas ferramentas e técnicas têm sido desenvolvidas para otimizar processos, como a geração automática de código, a automação de testes, a refatoração assistida e a manutenção preditiva. A pesquisa adota uma abordagem baseada no Design Science Research (DSR) para analisar o impacto da IA no ciclo de vida do software, desde a conceção até à implementação e manutenção. A revisão da literatura e o estudo do estado da arte permitiram identificar as principais abordagens utilizadas para integrar IA no desenvolvimento de software, bem como as vantagens e desafios dessa integração. Entre os aspetos analisados, destaca-se a utilização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), como o GitHub Copilot, e frameworks de geração automática de código, que demonstram um impacto significativo na produtividade dos programadores. Além disso, ferramentas baseadas em IA apresentam desafios relacionados à interpretabilidade dos modelos, fiabilidade do código gerado e adaptação das equipas de desenvolvimento. Os resultados obtidos demonstram que a integração entre IA e DS representa uma evolução no setor tecnológico, abrindo novas oportunidades para a automação de tarefas complexas e a melhoria da eficiência dos processos de engenharia de software. No entanto, a investigação também revela a necessidade de desenvolver mecanismos robustos de validação, segurança e mitigação de riscos associados à dependência de modelos preditivos. O trabalho conclui que, embora a IA apresente benefícios substanciais no contexto do desenvolvimento de software, a sua aplicação requer estratégias que garantam a qualidade do software e a adaptabilidade das equipas ao novo paradigma tecnológico.
Author: Brito, Mozart Teixeira de
Language: Portuguese
Subfield: Information Systems
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7112704320