Sztuczna inteligencja w tworzeniu oprogramowania

Sztuczna inteligencja w tworzeniu oprogramowania zmienia sposób, w jaki programiści projektują, rozwijają i wdrażają aplikacje dedykowane.

Niezależnie od tego, czy raz wypróbowałeś już ChatGPT, czy też codziennie korzystasz z automatycznych narzędzi, trudno, abyś nie zauważył istotnego wzrostu wykorzystania sztucznej inteligencji w tworzeniu oprogramowania.

Według badań firmy Grand View, wielkość globalnego rynku sztucznej inteligencji została wyceniona na 196,63 mld USD w 2023 r. i przewiduje się, że w latach 2023-2030 będzie się rozwijać przy złożonej rocznej stopie wzrostu (CAGR) na poziomie 37,3%. W 2030 roku wielkość globalnego rynku sztucznej inteligencji osiągnie wartość 1345 mld USD. Ciągłe badania i innowacje prowadzone przez gigantów technologicznych napędzają wdrażanie zaawansowanych technologii w branżach takich jak motoryzacja, opieka zdrowotna, handel detaliczny, finanse i produkcja. Na przykład w grudniu 2023 r. firma Google uruchomiła "Gemini", duży model sztucznej inteligencji językowej. Nowy model Google Gemini będzie dostępny w trzech wariantach: Gemini Nano, Gemini Pro i Gemini Ultra. Gemini wyróżnia się na tle swoich konkurentów dzięki natywnej charakterystyce multimodalnej.

Rynek sztucznej inteligencji dzieli się na poszczególne segmenty z głównymi graczami:

• Serwery – Nvidia, AMD, Micron.
• Urządzenia sieciowe – Juniper, Paloalto, Cisco, Broadcom.
• Oprogramowanie – IBM, Oracle, SAS.
• Bezpieczeństwo sieci – Fortinet, Check Point, SAS.
• Platformy – Cisco, Oracle, IBM, SAP, Siemens.
• Usługi – IBM, Deloitte, EY, Accenture.
• Rozwiązania chmurowe – AWS, IBM, Google.

Spośród wszystkich dziedzin, sztuczna inteligencja w rozwoju oprogramowania odnotuje jedne z największych inwestycji.

Nie można zaprzeczyć, że sztuczna inteligencja ma swoje miejsce w przyszłości tworzenia oprogramowania, więc wyprzedzenie adopcji sztucznej inteligencji ma kluczowe znaczenie dla 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 programistów?

Sztuczna inteligencja nie zastąpi programistów w najbliższym czasie. Nawet przy dostosowaniu, konkretnych przypadkach użycia i myśleniu życzeniowym, sztuczna inteligencja ma zbyt wiele ograniczeń. To powiedziawszy, sztuczna inteligencja zmieni sposób pracy programistów - 70% programistów twierdzi, że narzędzia do kodowania AI dają im przewagę w wykonywaniu zadań i poprawiają ich produktywność.

Jak sztuczna inteligencja wpłynie na doświadczenie deweloperów?

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

Zmiany te wynikają z kilku kluczowych źródeł:

• Deweloperzy przestawią się z myślenia projektowego na platformowe. W przeszłości programiści tworzyli kod pod kątem projektowania zorientowanego na wyniki. Teraz 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 ogólną strategią.
• Sztuczna inteligencja pomoże w podstawowym projektowaniu interfejsu użytkownika i pozostawi bardziej złożone interaktywne elementy zespołom ludzkim. Po tym, jak AI położy podwaliny pod strony i przepływy pracy, projektanci aplikacji tworzą interfejs użytkownika, który pomaga użytkownikom poruszać się po nich.
• Sztuczna inteligencja zapewni prawdziwie ciągłe dostarczanie. Zwinne zespoły mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do pisania dużych ilości kodu i przygotowywania projektów PR do przeglądu przez zespoły. Dzięki pomocy sztucznej inteligencji programiści mogą zwiększyć tempo dostarczania oprogramowania, aby było ono bardziej ciągłe.
• Testowanie stanie się wyższym priorytetem. Ponieważ sztuczna inteligencja tworzy więcej kodu, zespoły muszą zbudować architekturę, która przetestuje kod programistyczny pod każdym kątem. Architekci testów będą oceniać kompleksową funkcjonalność i tworzyć nowe testy regresji, jeśli pojawią się problemy.

Sztuczna inteligencja w tworzeniu oprogramowania. Szanse i zagrożenia związane z kodem AI

Automatyzacja stwarza możliwości rozwoju i zagrożenia dla operacji. Zalety i wady wykorzystania sztucznej inteligencji w tworzeniu oprogramowania mają pomóc zrozumieć jej pełny wpływ.

Co potrafi generatywna sztuczna inteligencja

Chociaż wykorzystanie sztucznej inteligencji w tworzeniu oprogramowania nie usprawni każdego procesu, programiści prompt mogą wykorzystać jej mocne strony. Programiści prompt projektują dane wejściowe, aby uzyskać pożądane wyniki z AI. Prompt engineering może pomóc zespołom w radzeniu sobie z takimi zadaniami jak

• Rutynowe, powtarzalne zadania: Sztuczna inteligencja 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 sztuczna inteligencja 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 przepływu, kod wygenerowany przez sztuczną inteligencję stanowi świetne miejsce do rozpoczęcia pracy.
• Niewielkie aktualizacje istniejącego kodu: Sztuczna inteligencja doskonale nadaje się do drobnych edycji i odświeżania kodu. Narzędzia sztucznej inteligencji 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, sztuczna inteligencja może poprawić przewidywania i znaleźć optymalną ścieżkę do wykonania zadań.

Sztuczna inteligencja w tworzeniu oprogramowania. Do czego potrzebni są programiści

Pomimo mocnych stron AI, programiści przewyższają ją w wielu procesach. Tak więc, nadal potrzebujesz zespołu programistów, ludzi, aby realizować lub otrzymać:

• Złożone wymagania dotyczące kodowania: Niektóre projekty wymagają od programistów wykorzystania i zarządzania wieloma wymaganiami. Podczas gdy sztuczna inteligencja może reagować na proste, jednoznaczne zagadnienia, zmaga się z zarządzaniem złożonymi kryteriami, jednocześnie utrzymując ogólny obraz zgodny z oczekiwaniami.
• Zadania kontekstowe i tworzyć wiedzę organizacyjną: Sztuczna inteligencja nie jest w stanie przewidzieć preferencji organizacyjnych, więc generowane przez nią programy mogą nie być zgodne z wymaganiami dotyczącymi bezpieczeństwa i wydajności. Twórcy oprogramowania potrzebują konkretnych podpowiedzi lub zmian, aby dostosować kod do inicjatyw strategicznych.
• Rozumieć 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.
• Autonomiczne działania: Sztuczna inteligencja wymaga danych wejściowych, aby uzyskać dane wyjściowe. Obecna wersja sztucznej inteligencji to generatywna sztuczna inteligencja, więc tworzy tekst na podstawie podpowiedzi i przewiduje, co powinno nastąpić później, w oparciu o wagi wektorowe.

Ponieważ sztuczna inteligencja i jej zalety wciąż rosną, na liderach firm tworzących oprogramowanie spoczywa obowiązek nadążania za pojawiającymi się trendami, aby jak najlepiej wykorzystać tę technologię.

Jak wykorzystać sztuczną inteligencję w tworzeniu oprogramowania

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

Możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji do tworzenia oprogramowania w nadchodzących latach.

Sztuczna inteligencja w tworzeniu oprogramowania. Analiza kodu i generowanie dokumentacji

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

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

Sztuczna inteligencja w tworzeniu oprogramowania. Usprawnienie niektórych procesów tworzenie oprogramowania

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

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

Narzędzia te pozwalają programistom skupić się na kreatywnej stronie kodowania. Podejmując strategiczne decyzje dotyczące działania programu, sztuczna inteligencja pomaga w ich realizacji. Proces ten może również pomóc programistom w uczeniu się nowych strategii tworzenia oprogramowania w czasie rzeczywistym.

Sztuczna inteligencja w tworzeniu oprogramowania. Wyłapywanie błędów kodowania

Zautomatyzowane programy do debugowania to jedne z najpopularniejszych narzędzi AI w rozwoju oprogramowania. Podczas gdy programiści mogą wykrywać błędy ręcznie, sztuczna inteligencja może usprawnić ten proces poprzez natychmiastowe wykrywanie i naprawianie błędów. Niektóre narzędzia 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.

Sztuczna inteligencja w tworzeniu oprogramowania. Planowanie projektu IT i alokacja zasobów

Pomyślna realizacja projektów tworzenia oprogramowania wymaga starannego planowania i ustalania budżetu. AI może przeglądać poprzednie projekty, gromadzić dane na temat przydzielonych zasobów i rekomendować nowe projekty. Planowanie to może również pomóc w określeniu, czy dana inicjatywa jest warta realizacji.

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

• Oś czasu i kamienie milowe projektu.
• Planowanie budżetu i zasobów.
• Zakres projektu informatycznego.
• Przepływów pracy.
• Przypisanych ról i obowiązków.

Sztuczna inteligencja w tworzeniu oprogramowania. Łagodzenie luk w umiejętnościach

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

Jak ograniczyć ryzyko związane ze sztuczną inteligencją w tworzeniu oprogramowania?

Pomimo korzyści, sztuczna inteligencja niesie ze sobą sporo zagrożeń. Nawet najlepsze zautomatyzowane narzędzia mogą dostarczać niedokładnych wyników. W dającej się przewidzieć przyszłości praca generowana przez sztuczną inteligencję będzie wymagać weryfikacji przez człowieka. Kilka innych typowych zagrożeń związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji:

• Zależność od technologii: Restrukturyzacja zespołów i procesów wokół AI może sprawić, że będziesz od niej zależny. Tak więc, jeśli utracisz dostęp do sztucznej inteligencji, spowoduje to zakłócenie podstawowych przepływów pracy, co oznacza utratę czasu i zasobów.
• Zmiany w optymalizacji pod kątem wyszukiwarek: Wyszukiwarki skanują strony internetowe w poszukiwaniu oznak treści napisanych przez sztuczną inteligencję. Jeśli na stronie zabraknie ludzkiego akcentu lub zmienisz przeznaczenie istniejącej treści, jak to zwykle robi sztuczna inteligencja, spodziewaj się spadku w rankingu swojej witryny.
• Słabe punkty w zakresie bezpieczeństwa danych i prywatności: Systemy bezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji 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 wadami.

Firmy, 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 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 konkretne narzędzia 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, przemyśl sposób, w jaki pracownicy z niej korzystają. Od SEO po przeglądy kodu, upewnij się, że pracownicy sprawdzą pracę wykonaną przez AI, aby uzyskać to, co najlepsze z obu światów.
• Zapewnienie generatywnego szkolenia AI: Ponieważ sztuczna inteligencja może obsługiwać generowanie kodu, przeszkól programistów i osoby niebędące programistami w obszarze generatywnej sztucznej inteligencji. Zwiększa to znajomość technologii AI we wszystkich działach i zmniejsza ryzyko związane z kodem generowanym przez AI.

Sztuczna inteligencja w tworzeniu oprogramowania. Etyczne i społeczne implikacje sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja nie jest drobnym narzędziem ani niszowym oprogramowaniem - będzie miała ogromny wpływ na wszystkie branże. Wraz ze wzrostem popularności sztucznej inteligencji firmy muszą rozważyć swoje zobowiązania etyczne i społeczne. Nie jest tajemnicą, że wiele zespołów obawia się zwolnień związanych ze sztuczną inteligencją. Ale w przypadku 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 obiektywność,  przejrzystość i odpowiedzialność w systemach sztucznej inteligencji.

Jak liderzy technologiczni powinni postępować ze sztuczną inteligencją?

W miarę pojawiania się nowych modeli sztucznej inteligencji, liderzy technologiczni powinni zwracać uwagę na pojawiające się najlepsze praktyki i wytyczne dotyczące etycznego rozwoju sztucznej inteligencji w branży oprogramowania. Oto, jak powinieneś wykorzystać sztuczną inteligencję, aby zapewnić, że Twoja firma 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 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 sztucznej inteligencji i programistach: Połącz produktywność AI z intuicją, kreatywnością i umiejętnością rozwiązywania problemów charakterystyczne dla deweloperów. Najlepsza praca wykonana przez sztuczną inteligencję wciąż nosi ślady pracy człowieka. Z drugiej strony, sztuczna inteligencja nie może samodzielnie zastąpić pracy dewelopera.

Podobnie jak w przypadku wszystkich zmian w branży, kluczowy jest kontekst. Pamiętaj, że generatywna sztuczna inteligencja jest przyspieszeniem pracy deweloperów. Powinna zostać zaakceptowana. To ekscytujący moment. Od powstania profesjonalnego IT rozwój oprogramowania wyglądał dość podobnie. Lata 2023-2024 będą postrzegane w przyszłości jako kluczowy punkt transformacji w ewolucji tworzenia oprogramowania jako dyscypliny.

Sztuczna inteligencja w tworzeniu oprogramowania.

Wraz z rozwojem nowych platform sztucznej inteligencji nie sposób zaprzeczyć ich wpływowi na rozwój oprogramowania. Podczas gdy automatyzacja zmieni sposób pracy deweloperów, programiści są tak samo ważni jak zawsze. Analizując, w jaki sposób sztuczna inteligencja zmieni procesy i strategie tworzenia aplikacji, możesz przygotować się do jak najlepszego wykorzystania najnowocześniejszych narzędzi.

Commint może przeprowadzić wdrożenie sztucznej inteligencji, w aplikacji dedykowanej, gdzie będzie miało największy wpływ na wyniki firmy. Obszary, w których sztuczna inteligencja stworzy w firmie największą wartość dla klientów.