Um fornecedor de software deseja aumentar a produtividade dos desenvolvedores com IA. Qual destas opções melhor atinge esse objetivo?

A adição de ferramentas de recomendação de código diretamente nos IDEs (Integrated Development Environments) e na toolchain dos desenvolvedores é a abordagem mais eficaz para aumentar a produtividade. Essas ferramentas, muitas vezes baseadas em IA, oferecem sugestões de código, completam linhas e identificam padrões, acelerando o processo de escrita e reduzindo erros. Treinar um modelo de classificação binária para revisões de código pode ser útil, mas não aborda a produtividade na fase de escrita. Um sistema de previsão de defeitos é valioso para qualidade, mas não para a velocidade de desenvolvimento inicial. Gerar código automaticamente com NLP pode ser complexo e nem sempre produz código otimizado ou seguro, exigindo revisão significativa, o que pode diminuir a produtividade em vez de aumentá-la.