Apariția unor modele mari de inteligență artificială (AI) pentru limbaje de programare deschide posibilitatea dezvoltatorilor AI și asistenților AI pentru dezvoltatorii de software umani.
Deși a devenit rapid ajutorul obligatoriu al programatorului, la o masă rotundă recentă găzduită de GitLab, Simon Dawson, șeful de inginerie la Atom Bank, a discutat despre modul în care AI poate fi folosită și pentru perfecționare și formare și îi ajută pe manageri să identifice dezvoltatorii de software fără experiență cu potenţial.
„Avem o mulțime de personal senior de inginerie software de care avem nevoie în organizația noastră, dar încercăm să căutăm să creștem mai mult la nivel de juniori și să ajutăm acești oameni să devină dezvoltatori seniori, poate mai devreme decât ar fi făcut-o”, a spus el. .
Deși nu este clar cât de departe va ajunge tehnologia AI pentru a ajuta dezvoltatorii de software juniori să-și dezvolte abilitățile, Dawson a spus: „Facem o presupunere în legătură cu tehnologia, dar vor exista unele consecințe neintenționate ale AI despre care încă nu știm”.
În timpul discuției la masa rotundă, Kishor Toshniwal, arhitect de întreprindere la Community Fibre, a discutat despre modul în care a revenit recent la codificare, grație ajutorului unui AI, care l-a asistat în dezvoltarea unor software de scanare pentru echipamentele instalate de telecom.
El a recunoscut că posibilitatea de a scana echipamentul prin intermediul unui telefon mobil ar elimina una dintre cele mai mari dureri de cap cu care se confruntă instalatorii Community Fibre. „Nu aveam nicio idee cum să scanez folosind camera telefonului. Nici dezvoltatorii mei. Dar, folosind un generator de cod AI, am putut să identificăm codul și să-l aducem în mediul nostru”.
Experiența i-a oferit o modalitate de a reveni la codificare. „Ca să fiu sincer, în ultimii 15 ani, nu am scris nici măcar o singură linie de cod. Dar eram entuziasmat și atât de fericit că aveam ceva de lucru. Acest lucru mi-a schimbat perspectiva. Acum pot dedica 25% din timpul meu de lucru pentru dezvoltarea de software de bază. Cred că marile companii de tehnologie au o mulțime de manageri superiori care, de asemenea, scriu din nou cod și acesta este un lucru bun”, a spus el.
Asistența unui asistent AI de codificare este văzută de cei care dețin roluri de conducere superioară ca o modalitate de a se implica în codificare. David DeSanto, Chief Product Officer la GitLab, a adăugat: „VP-ul nostru de inginerie încă scrie cod la GitLab”.
La un alt eveniment CEO-ul Microsoft, Satya Nadella, a discutat despre cum folosește propriul motor de codare AI al Microsoft în GitHub. „Întotdeauna glumesc că în fiecare weekend pot să mă întorc la programare cu GitHub Copilot și să termin un proiect într-un timp finit”, a spus el.
Deși este un client GitLab existent și GitLab ar dori foarte mult ca Atom Bank să-și piloteze tehnologia AI, numită Duo, Dawson consideră că este foarte important să evalueze rezultatele pe care banca ar dori să le obțină dintr-un astfel de proiect.
Pentru Dawson, una dintre provocările în implementarea oricărui sistem AI la locul de muncă este modul de măsurare a beneficiilor afacerii. „Este destul de dificil și poate fi destul de subiectiv. Dar poți să te uiți la sarcini obișnuite. Cât timp ți-ar lua să faci o sarcină obișnuită fără asistare versus asistată?” spuse el.
Experiența companiei cu asistentul Google Gemini AI la locul de muncă pentru productivitatea biroului a arătat că AI este foarte bun la luarea de note și la rezumatul întâlnirilor, ceea ce a spus el înseamnă că oamenii sunt mult mai implicați în întâlniri. Din experiența sa în utilizarea Gemini, Dawson a sugerat ca IT și factorii de decizie de afaceri să se uite la linia de bază pentru un proces de afaceri și apoi să decidă asupra rezultatului pe care doresc să-l obțină prin implementarea AI.
Discuând despre o abordare pentru măsurarea productivității obținută prin implementarea instrumentului de programare AI GitLab Duo, DeSanto a spus: „Când oamenii încep să folosească GitLab Duo, oamenii pun întrebări despre măsurarea productivității. Îi încurajăm să nu se uite la lucruri care sunt valorile de vanitate pe care le vei auzi online, cum ar fi numărarea numărului de linii de cod”. În schimb, el i-a îndemnat pe managerii IT să fie creativi. „Poate că doriți să aveți mai puțin cod, dar să aveți cod de calitate mai bună.” El a spus că Duo poate fi, de asemenea, folosit pentru a ajuta dezvoltatorii noui la un proiect să se adapteze mai repede.
AI poate fi folosită pentru a automatiza sarcinile operaționale, despre care DeSanto a spus că „permite creierului să se concentreze asupra problemelor mai dificile”.
Există în mod clar beneficii pe termen scurt și mediu pe care AI le poate oferi echipelor de dezvoltare de software. Cu toate acestea, pentru Dawson, AI prezintă și un risc societal. „Trebuie să fim atenți ca tehnologia să nu facă ființele umane să nu fie la fel de inteligente precum sunt astăzi”, a avertizat el. Deși admite că nu există dovezi care să susțină acest lucru, Dawson a adăugat: „Este ceva pe care îl am în minte, pentru că înveți făcând lucruri.”
Cu alte cuvinte, dacă AI elimină învățarea la locul de muncă pe care o experimentează noii dezvoltatori de software, aceștia pot pierde unele dintre elementele de bază ale cunoștințelor de care au nevoie pentru a reuși în cariera lor. Pe de altă parte, nu lipsesc managerii superiori care doresc să se angajeze din nou în codificare, iar AI oferă șansa de a face acest lucru în timpul lor liber, umplând lacunele în cunoștințele lor.
