Kluczowe możliwości i wyzwania wykorzystania AI w tworzeniu oprogramowania

Sztuczna inteligencja w tworzeniu oprogramowania zmienia sposób, w jaki developerzy projektują, wdrażają i rozwijają oprogramowanie. Niezależnie od tego, czy raz wypróbowałeś ChatGPT, czy też codziennie korzystasz z automatycznych narzędzi, trudno przeoczyć monumentalny wzrost sztucznej inteligencji. Chyba nie ma na świecie uznanej firmy badawczej, która nie prognozowałaby wzrostu globalnego rynek sztucznej inteligencji w drugim dwudziestoleciu XXI wieku. Spośród wszystkich dziedzin, AI w rozwoju oprogramowania odnotuje jedne z największych wzrostów nakładów.

Nie można zaprzeczyć, że sztuczna inteligencja ma swoje miejsce w przyszłości inżynierii oprogramowania, więc wyprzedzenie adopcji sztucznej inteligencji ma kluczowe znaczenie dla firm, liderów technologicznych, aby pozostać konkurencyjnymi. Aby pomóc udoskonalić strategię AI, podkreślimy możliwości i kwestie związane z wdrażaniem AI w tworzeniu oprogramowania.

Czy sztuczna inteligencja zastąpi inżynierów oprogramowania?

Sztuczna inteligencja nie zastąpi programistów w najbliższym czasie. Nawet przy dostosowaniu, konkretnych przypadkach użycia i myśleniu życzeniowym, sztuczna inteligencja ma zbyt wiele ograniczeń. AI zmieni sposób pracy inżynierów oprogramowania – większość programistów twierdzi, że narzędzia do kodowania AI dają im przewagę w wykonywaniu zadań i poprawiają ich produktywność.

Sztuczna inteligencja nie zastąpi wszystkich programistów i inżynierów, ale pomoże deweloperom osiągnąć więcej, uwalniając ich do pracy nad problemami wyższego poziomu. Firmy, które inwestują w zwiększoną automatyzację w celu połączenia narzędzi i sztucznej inteligencji, zwiększą wpływ, jaki wywierają ludzcy programiści.

Jak sztuczna inteligencja wpłynie na doświadczenie deweloperów?

AI w rozwoju oprogramowania zmieni sposób, w jaki zespoły projektują, rozwijają, dokumentują, dostarczają i debugują oprogramowanie. Deweloperzy mogą również wykorzystywać AI jako mediatora podczas współpracy z członkami zespołu, interesariuszami i klientami. W szczególności AI może przyspieszyć dodawanie funkcji, naprawianie błędów i obsługę zgłoszeń.

Źródła zmian:

• Deweloperzy przestawią się z myślenia projektowego na platformowe. W przeszłości programiści tworzyli kod pod kątem projektowania zorientowanego na wyniki. Obecnie programiści AI skupią się na tym, jak platformy funkcjonują w projektowaniu zorientowanym na cel.
• AI pomoże opracować historie użytkowników, kryteria akceptacji i wymagania. Deweloperzy przekażą te informacje analitykom biznesowym, aby upewnić się, że są one zgodne z ich strategią.
• AI pomoże w podstawowym projektowaniu interfejsu użytkownika i pozostawi bardziej złożone interaktywne elementy zespołom ludzkim. Po tym, jak AI położy podwaliny pod strony i przepływy, projektanci tworzą interfejs użytkownika, który pomaga innym korzystać z nich.
• AI zapewni realne, ciągłe dostarczanie. Zwinne zespoły mogą wykorzystywać AI do pisania kodu i przygotowywania projektów do przeglądu przez zespoły. Dzięki pomocy AI programiści mogą zwiększyć tempo dostarczania aplikacji, aby było ono bardziej ciągłe.
• Testowanie stanie się wyższym priorytetem. Ponieważ sztuczna inteligencja tworzy więcej kodu, zespoły muszą zbudować architekturę, która przetestuje go pod każdym kątem. Architekci testów będą oceniać kompleksową funkcjonalność i tworzyć nowe testy regresji, jeśli pojawią się problemy.

Szanse i zagrożenia związane z kodem AI

Automatyzacja stwarza możliwości rozwoju i zagrożenia dla operacji.

Co potrafi generatywna sztuczna inteligencja?

• Chociaż wykorzystanie sztucznej inteligencji w tworzeniu oprogramowania nie usprawni każdego procesu, inżynierowie prompt’ów mogą wykorzystać jej mocne strony. Inżynierowie prompt’ów projektują dane wejściowe, aby uzyskać pożądane wyniki z AI. Prompt engineering może pomóc zespołom w radzeniu sobie z wieloma złożonymi zadaniami.
• Rutynowe, powtarzalne zadania: AI może wykonywać rutynowe zadania z dobrze zdefiniowanymi krokami. Podczas gdy ta praca jest ważna, pozostawienie jej sztucznej inteligencji pozwala programistom skupić się na bardziej złożonych problemach, z którymi AI nie może sobie poradzić.
• Pierwsze wersje robocze kodu: Inżynier oprogramowania AI może szybko rozpocząć pracę nad pierwszym szkicem. Gdy programiści nie są pewni, od czego zacząć lub mają problemy z wejściem w stan projektu, kod wygenerowany przez AI stanowi świetne miejsce do rozpoczęcia pracy.
• Niewielkie aktualizacje istniejącego kodu: AI doskonale nadaje się do drobnych edycji i odświeżania kodu. Narzędzia AI można wykorzystać do znajdowania błędów, ulepszania wstępnie napisanych programów i wprowadzania zmian w oparciu o określone kryteria.
• Skrócenie czasu cyklu: Sztuczna inteligencja oferuje ścisłe pętle sprzężenia zwrotnego i możliwość analizowania planów biznesowych. Śledząc wydajność w różnych projektach, AI może poprawić przewidywania i znaleźć optymalną ścieżkę do wykonania zadań.

Do czego potrzebni są programiści?

Pomimo mocnych stron AI, ludzcy programiści przewyższają ją w wielu procesach. Tak więc, nadal potrzebujesz zespołu ludzkich programistów, aby:

• Realizować złożone wymagania aplikacji w zakresie kodowania: Niektóre projekty wymagają od deweloperów żonglowania wieloma wymaganiami. Podczas gdy AI może reagować na szybką inżynierię, zmaga się z zarządzaniem złożonymi kryteriami, jednocześnie utrzymując obraz zgodny z oczekiwaniami.
• Analizować wyniki kontekstowe i wiedza organizacyjna: Sztuczna inteligencja nie jest w stanie przewidzieć preferencji organizacyjnych, więc generowane przez nią aplikacje mogą nie być zgodne z wymaganiami dotyczącymi bezpieczeństwa i wydajności. Twórcy oprogramowania potrzebują konkretnych podpowiedzi lub zmian, aby dostosować kod do inicjatyw strategicznych.
• Realizować szersze podejście strategiczne: Sztuczna inteligencja działa najlepiej w wąsko zdefiniowanym zakresie. Może tworzyć programy, które spełniają określone zadania, ale nie może dostosować swoich wyników do szerszych podejść strategicznych. Do stylistycznego i funkcjonalnego dostosowania całego oprogramowania potrzebny jest człowiek.
• Realizować autonomiczne działanie: AI wymaga danych wejściowych, aby uzyskać dane wyjściowe. Wersja AI z 2024 jest generatywna, więc tworzy tekst, muzykę, obrazy i filmy na podstawie podpowiedzi i przewiduje, co powinno nastąpić później, w oparciu o wagi wektorowe.

Ponieważ AI i jej zalety wciąż rosną, na liderach inżynierii spoczywa obowiązek nadążania za pojawiającymi się trendami, aby jak najlepiej wykorzystać tę technologię.

Jak wykorzystać AI w tworzeniu oprogramowania?

Wiedza o tym, kiedy i jak korzystać ze sztucznej inteligencji, ma kluczowe znaczenie dla maksymalnego wykorzystania dostępnych narzędzi. Omówimy możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji do tworzenia oprogramowania.

Analiza kodu aplikacji i generowanie dokumentacji

Zapewnienie i kontrola jakości zwykle obejmuje rundy przeglądów kodu i ręcznych kontroli. Sztuczna inteligencja może usprawnić przeglądy oprogramowania poprzez automatyzację procesu testowania. Po dopracowaniu kodu może ona skondensować długie fragmenty tekstu w krótsze. Takie zwięzłe przepisanie jest łatwiejsze do przeanalizowania i dostosowania.

Chociaż sztuczna inteligencja nie jest doskonała, połączenie jej z testami manualnymi zapewnia najlepsze rezultaty. Sztuczna inteligencja może przeprowadzać testy A/B na dwóch wersjach programu, aby znaleźć najlepsze rozwiązanie. Po zakończeniu testów AI może generować dokumentację dla programistów. Pomaga to zespołom znaleźć przyczynę problemów lub niespójności w ich pracy.

Usprawnienie niektórych procesów kodowania

Zautomatyzowane narzędzia mogą usprawnić procesy kodowania i pomóc w szybszej realizacji projektów tworzenia oprogramowania. W przeciwieństwie do całkowitego generowania kodu, narzędzia te mogą

• Sugerować poszczególne linie kodu.
• Wprowadzać drobne poprawki w czasie rzeczywistym.
• Wstawiać instrukcje w celu spełnienia wymagań języka kodowania.

Narzędzia AI pozwalają programistom skupić się na kreatywnej stronie kodowania. Podejmując strategiczne decyzje dotyczące działania programu, sztuczna inteligencja pomaga w ich realizacji. Proces kodowania przy wykorzystaniu AI może pomóc programistom w uczeniu się nowych strategii w czasie rzeczywistym.

Wyłapywanie błędów i błędów kodowania

Zautomatyzowane programy do debugowania to jedne z najpopularniejszych aplikacji AI w rozwoju oprogramowania. Podczas gdy programiści mogą wykrywać błędy ręcznie, sztuczna inteligencja może usprawnić ten proces poprzez natychmiastowe wykrywanie i naprawianie błędów. Niektóre aplikacje AI mogą nawet przewidywać przyszłe błędy na podstawie zawartości bazy danych.

Choć sztuczna inteligencja nie zawsze jest w stanie wykryć złożone problemy lub preferencje organizacyjne, może zaoszczędzić wiele godzin debugowania.

Planowanie projektu i alokacja zasobów

Pomyślna realizacja projektów wymaga starannego planowania i ustalania budżetu. AI może przeglądać poprzednie projekty, gromadzić dane na temat przydzielonych zasobów i rekomendować nowe projekty. Planowanie projektu IT przy wykorzystaniu AI może pomóc w określeniu, czy inicjatywa jest warta realizacji.

Po przydzieleniu zasobów sztuczna inteligencja może przewidywać wyniki. W szczególności zautomatyzowane platformy wykorzystują te dane do aktualizacji:

• Oś czasu i kamienie milowe projektu.
• Planowanie budżetu i zasobów.
• Zakres projektu.
• Przepływów pracy.
• Przypisane role i obowiązki.

Łagodzenie luk w umiejętnościach

Doświadczenie wymagane do tworzenia oprogramowania tworzy luki w umiejętnościach i bariery dla wkładu między zespołami. Dzięki generowaniu kodu przez AI, osoby niebędące programistami mogą odgrywać rolę w rozwoju oprogramowania. Mniej doświadczeni członkowie zespołu uzyskają również dostęp do narzędzia, które pomaga w realizacji trudnych projektów. Ten dodatkowy zasób pozwala programistom realizować bardziej złożone zadania i rozwijać swoje umiejętności.

Jak ograniczyć ryzyko związane ze AI w tworzeniu oprogramowania?

Pomimo korzyści, sztuczna inteligencja niesie ze sobą sporo zagrożeń. Nawet najlepsze zautomatyzowane narzędzia mogą dostarczać niedokładne wyniki. W dającej się przewidzieć przyszłości praca generowana przez AI będzie wymagać weryfikacji przez człowieka. Kilka innych typowych zagrożeń:

• Zależność od technologii: Restrukturyzacja zespołów i procesów wokół AI może sprawić, że będziesz od niej zależny. Jeśli utracisz dostęp do sztucznej inteligencji, spowoduje to zakłócenie podstawowych przepływów pracy, co oznacza utratę czasu i zasobów.
• Zmiany w optymalizacji pod kątem wyszukiwarek www: Wyszukiwarki skanują strony internetowe w poszukiwaniu oznak treści napisanych przez AI. Jeśli na stronie zabraknie ludzkiego akcentu lub zmienisz przeznaczenie istniejącej treści, jak to zwykle robi sztuczna inteligencja, spodziewaj się spadku w rankingu swojej strony www.
• Słabe punkty w zakresie bezpieczeństwa danych i prywatności: Systemy bezpieczeństwa oparte na AI opierają zapobieganie ryzyku na danych historycznych. Nowe metody ataku mogą naruszyć zabezpieczenia lub nakłonić system do ujawnienia prywatnych danych.
• Niegodne zaufania dane wyjściowe oprogramowania: Sztuczna inteligencja może dostarczać kod, ale nie daje wglądu w to, jak został on wyprodukowany. Błędy lub nieoptymalne procesy mogą prowadzić do powstania oprogramowania z subtelnymi wadami.

Organizacje, które chcą korzystać ze sztucznej inteligencji, nie mogą ignorować tego ryzyka, jeśli chcą się rozwijać. Co więcej, nie można w pełni wykorzystać sztucznej inteligencji w zespole bez obejścia tych problemów. Oto trzy rozwiązania, które można wypróbować, aby poradzić sobie z tymi zagrożeniami:

• Zbadaj konkretne przypadki użycia: Nie traktuj sztucznej inteligencji jak uniwersalnego rozwiązania. Zamiast tego znajdź przypadki użycia, dla których możesz zbudować aplikacje AI.
• Zainwestuj w zarządzanie ryzykiem: Musisz ustawić kontrole przeglądu bezpieczeństwa, aby upewnić się, że sztuczna inteligencja spełnia standardy zgodności i bezpieczeństwa danych. Następnie zleć swoim zespołom stworzenie zabezpieczeń, które pozwolą im szybko reagować na wszelkie problemy.
• Restrukturyzacja zespołów w oparciu o zmiany umiejętności: W miarę jak coraz więcej zespołów korzysta ze sztucznej inteligencji, należy przemyśleć sposób, w jaki pracownicy z niej korzystają. Od SEO po przeglądy kodu, upewnij się, że pracownicy sprawdzają pracę wykonaną przez AI, aby uzyskać to, co najlepsze z obu obszarów.
• Zapewnienie generatywnego szkolenia AI: Ponieważ sztuczna inteligencja może obsługiwać generowanie kodu, naucz programistów i osoby niebędące programistami o generatywnej sztucznej inteligencji. Zwiększa to znajomość technologii AI we wszystkich działach i zmniejsza ryzyko związane z kodem generowanym przez AI.

Etyczne i społeczne implikacje AI

Sztuczna inteligencja nie jest drobna aplikacją ani niszowym typem oprogramowania - będzie miała ogromny wpływ na wszystkie branże. Wraz ze wzrostem popularności AI organizacje muszą rozważyć swoje zobowiązania etyczne i społeczne. Nie jest tajemnicą, że wiele zespołów obawia się zwolnień związanych ze sztuczną inteligencją. Ale w przypadku tak zaawansowanej technologii to tylko wierzchołek góry lodowej.

Oprócz zwolnień istnieje ryzyko, że sztuczna inteligencja wprowadzi do swoich modeli uprzedzenia. Tworząc modele, deweloperzy ryzykują wbudowanie założeń i uprzedzeń w podstawowy projekt sztucznej inteligencji. Dlatego też deweloperzy, menedżerowie i liderzy technologiczni muszą priorytetowo traktować sprawiedliwość, przejrzystość i odpowiedzialność w systemach sztucznej inteligencji.

Jak liderzy technologiczni powinni postępować ze sztuczną inteligencją

W miarę pojawiania się nowych modeli sztucznej inteligencji, firmy tworzące aplikacje AI mogą zwrócić uwagę na pojawiające się najlepsze praktyki i wytyczne dotyczące etycznego rozwoju sztucznej inteligencji w branży oprogramowania. Oto, jak powinieneś wykorzystać AI, aby zapewnić, że Twoja organizacja dotrzyma Ci kroku:

• Zaakceptuj, że sztuczna inteligencja nie jest przemijającym trendem: Sztuczna inteligencja wpłynęła już na normy branżowe w różnych dziedzinach. Inżynieria, finanse, opieka zdrowotna i produkcja już przyjęły tę technologię. Twoja firma musi zaakceptować tę zmianę, aby dotrzymać jej kroku.
• Zainwestuj lub dostosuj modele AI, które pasują do Twojej firmy: Modele AI tworzą podstawę dla Twojej pracy. Wybierz oprogramowanie dostosowane do Twojej pracy, aby uzyskać najlepsze wyniki lub dostosuj wstępnie wytrenowany model podstawowy.
• Wykorzystaj to, co najlepsze w AI i ludzkich programistach: Połącz produktywność AI z intuicją, kreatywnością i umiejętnością rozwiązywania problemów przez deweloperów. Najlepsza praca wykonana przez AI wciąż nosi ślady pracy człowieka. Z drugiej strony, sztuczna inteligencja nie może samodzielnie zastąpić pracy dewelopera.

AI w tworzeniu oprogramowania

Wraz z rozwojem nowych platform AI nie sposób zaprzeczyć ich wpływowi na rozwój oprogramowania. Podczas gdy automatyzacja zmieni sposób pracy deweloperów, ludzcy programiści są tak samo ważni jak zawsze. W długiej perspektywie kompetentni developerzy będą jeszcze bardziej istotni, ponieważ będą musieli jeszcze bardziej kontrolować coraz bardziej zaawansowaną AI. Badając, w jaki sposób AI w tworzeniu oprogramowania zmieni procesy i strategie, możesz przygotować się do jak najlepszego wykorzystania najnowocześniejszych aplikacji.