O desenvolvimento de aplicativos web está passando por uma revolução significativa, desencadeada pelo crescimento da Ciência de Dados. Até agora, os desenvolvedores criaram aplicativos com base em pesquisas e suposições sobre as necessidades e desejos dos usuários. Essa maneira de trabalhar é tendenciosa e não pode incluir a entrada de um número estatisticamente significativo de usuários.
Isso está mudando, devido aos zettabytes de dados, trazidos pelo Big Data. O acesso instantâneo e contínuo à Internet desencadeou uma onda sem precedentes de dados gerados pelos usuários que podem ser transformados em insights preciosos.
As empresas de desenvolvimento web agora estão usando a Inteligência Artificial para entender todos esses pontos de dados e incorporar as descobertas aos aplicativos, começando desde a fase de design. Essa abordagem ajuda as empresas a economizar tempo e custos, observando comportamentos e preferências específicas de seus grupos-alvo.
Menus Personalizados por IA
Atualmente, o desenvolvimento de software envolve programadores que codificam ou redirecionam os módulos existentes para criar um aplicativo funcional que atenda a alguns requisitos predefinidos. O aprendizado profundo (Deep Learning) está prestes a mudar isso para sempre.
O desenvolvedor não decidirá mais o que acontece no menu do aplicativo. Os dados de análise do uso de aplicativos semelhantes podem sugerir o que é essencial para os usuários e o que deve ser destacado. É um passo à frente do recurso de preenchimento automático do Google que já se tornou popular.
Novas Versões
As atualizações de aplicativos também serão ditadas por dados, não por intuição ou feedback de grupos focais. Os usuários comunicam seus desejos interagindo com o aplicativo ou declarando suas demandas on-line – tanto em fóruns quanto em mídias sociais. Para colocar essas informações em uso, as equipes de desenvolvimento devem coletar os fluxos de dados e transformá-los em insights acionáveis.
De fato, o vice-presidente e gerente geral da Nvidia, Jim McHugh, sugeriu que as atualizações não serão mais a preocupação da equipe estratégica, mas surgirão naturalmente dos dados. Os algoritmos de aprendizado de máquina ficam mais inteligentes quando há mais dados disponíveis para treinamento. Quando isso acontece, novas versões aparecem.
Por exemplo, uma nova versão de um chatbot será constantemente atualizada com entradas geradas pelo usuário para incluir respostas a pesquisas ou consultas que anteriormente não apresentavam resultados satisfatórios. Nesse tipo de atualização, os desenvolvedores têm pouca ou nenhuma contribuição.
Desenvolvedores de Dados
Como o modo atual de trabalho está mudando drasticamente, é provável que os desenvolvedores de aplicativos web temam perder seus empregos nos próximos anos. No entanto, não se trata de uma demanda menor por desenvolvedores, mas mais uma necessidade de um conjunto de habilidades diferente. Desenvolvedores e Engenheiros de Software terão uma demanda maior do que nunca, mas provavelmente terão que atualizar seus conhecimentos com ciência e análise de dados.
O Desenvolvimento Web não se limita apenas a escrever código, mas a estruturar dados, limpá-los, curá-los e garantir que estejam prontos para ensinar algoritmos. Essas habilidades são incrivelmente diferentes em comparação com o que a programação web ou orientada a objetos significava há uma década, mas neste setor, o progresso é contínuo. A tendência agora é o uso cada vez maior de scripts Python e análise de dados em R ou Scala.
À medida que o código se torna mais abundante, pode significar o fim de uma era para os desenvolvedores como os conhecemos agora. As máquinas terão o trecho de código necessário em mãos e também saberão como agrupar esses trechos em uma nova funcionalidade de um aplicativo.
Talvez, em um futuro não muito distante, tenhamos: Desenvolvedor de Dados (Desenvolvedor Web + Cientista de Dados).
Aplicações Web Orientadas a Dados
No momento, entender os dados ainda pode dar às organizações uma vantagem competitiva, mas logo se tornará o requisito operacional mínimo.
Existem várias áreas nas quais a ciência de dados pode ter um impacto real, incluindo produtividade, eficiência e personalização.
Produtividade e Assistentes Virtuais
Os aplicativos web que lembram nossas preferências e nos ajudam a continuar de onde paramos podem economizar tempo e energia. A IA pode aprender sobre nossos hábitos de consumo, uso de tempo e estilo de vida. Ao agrupar os números por trás dessas experiências, pode oferecer conselhos personalizados e simplificar nossa escolha.
Esses aplicativos podem se tornar assistentes particulares, parceiros confiáveis, bancos de dados inteligentes ou repositórios inteligentes. Alguns aplicativos fornecem lembretes sobre tarefas importantes, identificam lacunas na sua agenda que você pode usar em seu proveito ou até bloqueia certos hábitos prejudiciais, como a procrastinação.
Personalização
Os aplicativos baseados em IA em breve estarão ao seu lado como assistentes fiéis, mas também poderão entrar em sua mente melhor do que amigos e familiares. Já hoje, nosso smartphone pode nos dar excelentes dicas baseadas em geolocalização, curtidas passadas e interação com marcas específicas.
Assim como Netflix e Amazon, os mecanismos de recomendação podem ser estendidos para outros aplicativos web que precisam fornecer respostas personalizadas.
Este não é apenas o próximo modismo do mundo consumista, mas a direção geral do desenvolvimento de aplicativos. A nova geração de smartphones vem com recursos internos de IA.
Previsão do Impacto
As mudanças desencadeadas pelo uso da Ciência de Dados no desenvolvimento de aplicativos web afetarão tanto os consumidores quanto os desenvolvedores. Os cookies armazenados nos navegadores, bem como quaisquer dados fornecidos pelo usuário durante as sessões na Web, se tornarão uma dica sobre preferências e uma maneira de personalizar os aplicativos com os quais eles interagem. Para desenvolvedores, os mesmos dados podem ser uma fonte primária de atualizações e aprimoramentos. Velocidade, confiabilidade e funcionalidade ainda estão em alta demanda, mas a diferença será feita incorporando os dados de um usuário à aparência, funcionalidade e utilidade de um aplicativo.
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