„Revoluce v produktivitě“ generativní umělé inteligence omezuje role softwarových vývojářů

Generativní umělá inteligence znamená vyšší produktivitu, ale pomůže to vývojářům softwaru uspět nebo nahradit jejich role? ZDNET zkoumá smíšené reakce.

Role vývojáře softwaru prochází přechodem - a to vše je způsobeno vlivem umělé inteligence (AI). Nyní je jasné, že generativní modely a pomocníci umělé inteligence, jako jsou OpenAI GPT-4 a Microsoft Copilot, dokážou chrlit kód téměř okamžitě v jakémkoli jazyce a pro jakýkoli účel.

Tato technická schopnost znamená, že vývojáři softwaru budou čelit omezení. Klíčová debata je právě teď "kolik?"

Aktuální verdikt pozorovatelů z oboru: Zatím je to dobré.

Ale existují smíšené reakce, pokud jde o to, zda to pomůže vývojářům uspět nebo vytěsní mnoho z jejich rolí.

Mohlo by to dokonce sloužit k uhlazení cesty k modernizaci aplikací.

„Generativní umělá inteligence dramaticky mění způsob, jakým vývojáři přistupují ke svým rolím, a nepředstavuje nic jiného než revoluci v produktivitě,“ říká Joe Welch, hlavní a technologický lídr společnosti Launch Consulting, divize The Planet Group. „Začleněním GitHub Copilot do VS Code pro nedávný projekt jsme viděli, že programátoři zkrátili desetiminutové úkoly, jako je psaní malé funkce, na 30 sekund, které zabralo jednoduše napsat komentář vysvětlující funkci. Skutečný kód protože funkce jsou napsány Copilotem a často budou tyto funkce fungovat ihned po vybalení bez nutnosti jakýchkoli změn.

Zatímco generativní nástroje umělé inteligence by mohly nahradit spoustu nemotorné práce vývojářů, vzestup těchto technologií také otevírá příležitosti pro povýšení jejich rolí v rámci jejich organizací. Stručně řečeno, omezení ve věku umělé inteligence a automatizace nemusí být nic špatného - a může vést k novým, zajímavějším rolím.

Právě teď je toto odvětví plné síly a produktivity, které generativní platformy umělé inteligence přinášejí profesi vývoje softwaru. „Pro mnoho vývojářů se generativní umělá inteligence stane nejcennějším partnerem pro kódování, kterého kdy budou znát,“ uvádí zpráva konzultanta KMPG. Technologie může konečně pomoci přepracovaným a vystresovaným IT profesionálům abstrahovat od světských aspektů jejich práce a pomoci jim zaměřit se na větší problémy, které jsou pro jejich podnikání důležitější.

Na základní úrovni to znamená schopnost dodat větší objemy projektové práce. Rostoucí používání umělé inteligence „učiní vývojáři zaměnitelnými napříč rámcemi, platformami, produkty a systémy záznamů,“ uvádějí autoři zprávy KPMG. „Generativní umělá inteligence jim poskytne lešení a vedení, které potřebují k práci na širším spektru projektů, než by normálně byli schopni zvládnout.“

Jak se technologie vyvíjí: „Věřím, že lidské programátorské dovednosti v nezbytnosti vymizí a nakonec budou nahrazeny lidskými inženýry,“ předpovídá Duncan Angove, generální ředitel společnosti Blue Yonder.

Angove ze své strany předvídá, že skutečné programátorské role se zmenšují a vývojáři, kteří se více zaměřují na podnikání, sestavují schopnosti, které vyžadují pro konkrétní aplikace. Jak se technologie vyvíjí, „věřím, že lidské programovací dovednosti v nezbytnosti vyblednou a nakonec budou nahrazeny lidskými inženýry,“ předpovídá.

"Obchodní analytici a produktoví manažeři budou novými rychlými inženýry, kteří převedou obchodní potřeby do výzev, které generují kód, který potřebujeme. V krátkodobém horizontu budeme také stále potřebovat programátory, aby zkontrolovali kvalitu kódu, ale časem to bude také slábnout."

Samozřejmě je také zásadní určitý smysl pro perspektivu ohledně rozsahu tohoto omezení. Vývojáři nebudou používat AI k psaní celých aplikací přes noc, říká Saptharishi: „AI pomůže vývojářům dělat jejich práci rychleji a dělat méně chyb a časem bude AI hrát větší roli ve vývoji aplikací. Intenzivní prostředí, kreativita IT profesionálů, schopnosti řešit problémy a schopnost školit a vysvětlovat koncepty ostatním budou stále hrát klíčovou roli v jejich úspěchu.“

Potenciální překážkou skutečného generování kódu - oproti pomoci vývojářům být při tom produktivnější - jsou právní důsledky volného používání kódu, který je v podstatě navržen jinde. „Problémy s duševním vlastnictvím kolem generativní umělé inteligence zůstávají nevyřešené,“ varují autoři KPMG. "Tyto modely jsou trénovány na open-source kódu, s mnoha různými typy licencí, a teprve uvidíme, co se stane, pokud bude software, který generují, považován za příliš podobný open-source kódu."

I když je velmi diskutabilní, jaké omezení nastanou pro vývojářské role, Launch's Welch předvídá mnoho pozitivních dopadů na schopnosti vývojářů dodávat výsledky mnohem rychleji a rychleji pro jejich stále náročné podniky:

• Jako motor doporučení: Důležitou výhodou bude „integrace doporučení umělé inteligence do procesu vývoje kódu nebo poskytování doporučení umělé inteligence při ověřování kódu,“ uvádí. "GitHub Copilot je toho skvělým příkladem a poskytuje doporučení a návrhy, jak vývojáři píší. Vývojáři také mohou uvést kód, který se snaží napsat, ve speciálně formátovaném komentáři a Copilot poskytne ukázkovou implementaci této funkce."
• Vytváření dokumentace pro stávající kód, která pomůže novým vývojářům začlenit se: „Použili jsme umělou inteligenci, abychom poskytli souhrny subsystémů na nejvyšší úrovni a poté podrobnější popisy jednotlivých modulů,“ říká Welch. "Po přečtení těchto přehledů mohou vývojáři komunikovat přímo s chatbotem AI a klást podrobné otázky o funkcích nebo částech kódu specifických pro použití. To může výrazně zkrátit celkovou dobu potřebnou k pochopení nové kódové základny."
• Aktualizace zastaralých knihoven: „Jednou z našich stálých výzev je udržovat knihovny třetích stran aktualizované na podporované verze v souladu s příslušnými bezpečnostními pokyny,“ říká Welch. "Často není jasné, jaká je míra rizika při upgradu těchto knihoven. Generativní umělá inteligence je skvělá v předpovídání celkového úsilí, identifikování konkrétních vzorců kódu, které je třeba upravit, a pomáhá zajistit, aby byly tyto knihovny a rámce stále aktuální. co nejmenší úsilí a obchodní riziko."
• Migrace aplikací ze starších jazyků: „AI může výrazně usnadnit migraci rozsáhlé kódové základny ze staršího jazyka, jako je Cobol, do modernějšího jazyka, jako je Java nebo C#,“ říká Welch. "Tyto migrace mohou být často náročné, protože vyžadují vývojáře, kteří plynule ovládají starší i novější jazyk."

Ale řekněme si to jasně: omezování rolí vývoje softwaru ve věku umělé inteligence a automatizace již probíhá. V konečném důsledku budou příležitosti pro vývojáře a další IT profesionály bohaté na „věci, které nelze snadno zkopírovat nebo naučit,“ předpovídá Angove. "Přemýšlejte o tom, co velké jazykové modely nedokážou, a udělejte to. Hodnota neotřelého myšlení se také stává ještě cennější. Rozvíjejte dovednosti, které pomáhají budovat nástroje - samotné LLM - oproti aplikacím, které jsou nyní zdarma."