O impacto da inteligência artificial no desenvolvimento de software.

Abstract

Este Trabalho de Conclusão de Curso aborda o impacto da Inteligência Artificial (IA) no desenvolvimento de software, analisando as transformações que essa tecnologia tem proporcionado em diferentes metodologias e práticas da área. Inicialmente, explora-se o conceito e a evolução do desenvolvimento de software, desde as abordagens tradicionais, como a Metodologia em Cascata, caracterizada pela linearidade e pelo rigor das fases, até as Metodologias Ágeis, que privilegiam flexibilidade, interação contínua e desenvolvimento incremental. Em seguida, são discutidos os conceitos fundamentais de IA e seu crescente papel como facilitadora no desenvolvimento de soluções mais inteligentes, personalizadas e eficientes. Os principais apoiadores dessa revolução tecnológica incluem Redes Neurais Artificiais, que imitam a estrutura e o funcionamento do cérebro humano, Machine Learning, que capacita sistemas a aprenderem com dados e experiências, e Deep Learning, que aprofunda esse aprendizado por meio de arquiteturas complexas. O estudo também explora Lógica Fuzzy, que permite lidar com incertezas, Big Data, que oferece vastos conjuntos de dados para alimentar modelos de IA, e as questões éticas da IA abordando desafios como responsabilidade, transparência e o impacto sobre o emprego. O impacto da IA é avaliado tanto na visão acadêmica quanto na profissional, com base em uma pesquisa quantitativa realizada com estudantes, estagiários, técnicos, profissionais juniores, plenos e seniores. Os resultados mostram como a IA influencia a dinâmica do trabalho, a aquisição de competências e a inovação no desenvolvimento de software. Embora a IA potencialize produtividade e qualidade, é fundamental equilibrar avanços tecnológicos com a ética e a capacitação profissional para que seu impacto seja verdadeiramente transformador.

This thesis addresses the impact of Artificial Intelligence (AI) on software development, analyzing the transformations that this technology has brought to different methodologies and practices in the field. Initially, it explores the concept and evolution of software development, from traditional approaches, such as the Waterfall Methodology, characterized by linearity and strict phases, to Agile Methodologies, which prioritize flexibility, continuous interaction, and incremental development. Next, fundamental AI concepts and its growing role as a facilitator in the development of smarter, more personalized, and efficient solutions are discussed. The main drivers of this technological revolution include Artificial Neural Networks, which mimic the structure and functioning of the human brain; Machine Learning, which enables systems to learn from data and experiences; and Deep Learning, which deepens this learning through complex architectures. The study also explores Fuzzy Logic, which allows dealing with uncertainties, Big Data, which provides vast datasets to feed AI models, and the ethical issues of AI, addressing challenges such as responsibility, transparency, and the impact on employment. The impact of AI is evaluated from both academic and professional perspectives, based on a quantitative survey conducted with students, interns, technicians, junior, mid-level, and senior professionals. The results demonstrate how AI influences work dynamics, skill acquisition, and innovation in software development. It is concluded that, while AI enhances productivity and quality, it is crucial to balance technological advances with ethics and professional training to ensure its impact is truly transformative. Keywords: Artificial Intelligence, Waterfall Methodology, Technology, Agile Methodology, Machine Learning, Deep Learning, Big Data, Ethics, Artificial Neural Network, Fuzzy Logic.