“Esta \u00e9 a aplica\u00e7\u00e3o mais alucinante de aprendizagem autom\u00e1tica que alguma vez vi.”<\/strong><\/em><\/p>\n Mike Krieger, cofundador do Instagram.<\/span><\/p>\n <\/p>\n As palavras de Mike Krieger n\u00e3o s\u00e3o uma hip\u00e9rbole. Embora o ML seja capaz de fazer algumas coisas not\u00e1veis em termos de an\u00e1lise de dados e conhecimentos, o GitHub Copilot \u00e9 um fator de mudan\u00e7a total devido \u00e0 utilidade potencial que pode fornecer aos programadores de produtos em todo o mundo.<\/span><\/p>\n Os copilotos de codifica\u00e7\u00e3o e a IA generativa ajudam as equipas a obter enormes benef\u00edcios, como a acelera\u00e7\u00e3o do ciclo de vida do desenvolvimento de software para velocidades at\u00e9 agora inimagin\u00e1veis. No entanto, o impacto da tecnologia na RPA e nos testes de software s\u00e3o duas das fronteiras mais interessantes desta tecnologia fant\u00e1stica.<\/span><\/p>\n Neste artigo, vamos analisar a forma como os copilotos de codifica\u00e7\u00e3o e a IA generativa alteraram os mundos dos testes de software e da RPA nos dias de hoje, antes de explorarmos o seu impacto futuro na tecnologia.<\/span><\/p>\n <\/p>\n