Alat yang mendukung AI dapat sepenuhnya mengubah pengembangan… suatu hari nanti

Meskipun kami belum sepenuhnya pada tahap ini, kami mungkin tidak jauh dari AI menjadi bagian utama dari proses pengembangan, membantu pengembang melakukan beberapa tugas pengkodean normal dengan menyarankan kode, kode pelengkapan otomatis, dan membuat saran Bermanfaat lainnya.

Menurut Chandra Kali, Wakil Presiden Teknik at LeanTaaS, sebuah perusahaan yang menyediakan perangkat lunak untuk organisasi perawatan kesehatan, banyak pengembangan perangkat lunak sebenarnya dihabiskan untuk melakukan tugas-tugas normal ini, jadi menyerahkan tugas-tugas tersebut ke alat yang dapat melakukannya untuk mereka dapat membebaskan seorang insinyur untuk menghabiskan lebih banyak waktu untuk berinovasi. Tugas normal yang dirujuk Kali ini dapat mencakup pemasangan kerangka kerja pihak ketiga, menulis skrip pengujian, dan tugas penyiapan lain yang diperlukan sebelum pengkodean.

“Kami tidak membutuhkan AI yang akan menggantikan pengembang,” kata Kali. “Kami tidak membutuhkan AI yang benar-benar dapat menyelesaikan semua masalah logika bisnis kompleks yang mereka coba selesaikan. Tetapi kami dapat memiliki AI yang dapat membuat pengembang tetap fokus mengerjakan hal-hal terpenting. Itu akan sangat besar.”

Menurut Creon Otomatisasi 2021 di tempat kerja Dalam survei tersebut, 32% karyawan mengatakan mereka menghabiskan lebih dari setengah hari mereka untuk melakukan tugas yang berulang atau normal. Tujuh puluh sembilan persen melaporkan bahwa tugas-tugas ini memakan waktu hingga 30% dari waktu mereka.

Hampir semua karyawan (96%) melaporkan bahwa tugas-tugas ini secara negatif mempengaruhi produktivitas mereka. 62% berharap mereka memiliki lebih banyak waktu untuk pengembangan profesional, 52% berharap mereka memiliki lebih banyak waktu untuk berpikir kreatif, dan 38% berharap mereka memiliki lebih banyak waktu untuk menyusun strategi. Creon percaya bahwa pemisahan ini mungkin berdampak negatif pada kepuasan kerja.

Sejumlah IDE sudah menggunakan AI untuk melakukan pelengkapan otomatis selama beberapa waktu, dan solusi baru, seperti GitHub Copilot, bahkan mampu menyarankan seluruh cuplikan kode.

“Ini adalah salah satu manifestasi dari apa yang dapat dicapai dengan generasi baru AI, yang sangat menarik, meskipun sangat baru. Saya berharap lebih banyak perusahaan dapat memanfaatkan pendekatan ini untuk menyelesaikan semua hal yang berulang dan biasa yang dilakukan pengembang. ,” kata Kali.

READ  4 Jenis Perangkat Lunak Komputer dan Fungsinya, Lengkap Disertai Contohnya!

Konten terkait: GitHub Copilot memicu diskusi tentang lisensi open source

Namun dalam kondisi mereka saat ini, solusi besar ini belum cukup siap untuk penggunaan umum dalam produksi. Namun, itu tidak berarti mereka tidak akan pernah ada.

Menurut Ryan Jones, Wakil Presiden Rekayasa Perangkat Lunak di makelar, yang menyediakan alat manajemen bisnis, menggabungkan kecerdasan buatan ke dalam proses pengembangan mungkin merupakan salah satu perubahan perkembangan paling signifikan yang kita lihat selama dekade berikutnya. Ini akan memungkinkan alur kerja pengembang untuk lebih banyak tinggal di editor kode, yang akan memungkinkan lebih banyak fokus dan inovasi.

Saat ini, ketika seorang pengembang sedang down dan memiliki pertanyaan, mereka harus meninggalkan browser mereka, membuka Google, dan melakukan pencarian yang mungkin menjawab pertanyaan mereka. Kemudian mereka harus melihat hasil pencarian tersebut dan menemukan sesuatu yang berguna, lalu kembali ke editor dan membuat perubahan.

Alat baru menghilangkan langkah ini dan melakukan hal yang sama di dalam editor. GitHub Copilot adalah salah satu alat tersebut, memungkinkan pengembang untuk menulis apa yang mereka butuhkan sebagai komentar di editor, dan itu akan menghasilkan potongan kode yang dapat membantu. Misalnya, menulis “mendapatkan runtime rata-rata dari proses yang berhasil dalam hitungan detik” dapat menghasilkan potongan kode dengan fungsi yang memeriksa ini.

“Jika Anda memikirkan semua langkah yang baru saja dihapus, Anda tidak lagi harus pergi ke Google, Anda tidak lagi harus pergi ke Stack Overflow,” kata Jones. “Anda menyebutkan bahwa terkadang Anda akan mendapatkan jawaban dari Stack Overflow, dan Anda akan mengubahnya. Di dalam kode Anda, alat seperti GitHub Copilot akan benar-benar memahami konteks dan menarik variabel dari kode Anda langsung ke dalam solusi.”

Jones memprediksi dalam 10 tahun, semua pengembang akan menggunakan alat seperti ini. Evolusi saat ini yang terjadi dengan alat ini mirip dengan perubahan yang dialami Gmail selama bertahun-tahun. Google menerapkan lebih banyak kecerdasan buatan ke Gmail, dan sekarang telah mencapai titik di mana ia dapat secara akurat memprediksi apa yang mungkin Anda ketik.

READ  Ringkasan Berita SD Times: AWS mengumumkan Amplify Studio; Microsoft memperkenalkan Teams ToolKit 3.0; Mirantis DevOpsCare diluncurkan

“Awalnya seperti, itu semacam hoki, dan itu tidak memberi Anda solusi yang tepat,” kata Jones. “Dan kemudian, seiring waktu, itu mulai menjadi lebih baik dan kami menggunakan banyak alat. Sekarang ketika saya menggunakan Gmail, itu menyelesaikan seluruh kalimat untuk saya, dan saya benar-benar kagum dengan tampilannya, sapi suci, 10 tahun yang lalu , itu bukan apa-apa. Anda tahu, ejaannya cukup bagus. ”

Satu pertanyaan yang sering diajukan adalah kualitas saran, tetapi Jones yakin ini bukan masalah jika praktik jaminan kualitas yang benar diterapkan. Pada akhirnya, pengembang tetap bertanggung jawab untuk menerima solusi yang sebenarnya dari alat tersebut.

“Dalam mobil self-driving atau assist-driving, pada titik ini Anda masih harus tetap memegang kemudi saat mengemudi. Saya ingin GitHub Copilot dengan cara yang sama di mana Anda masih harus tetap memegang kemudi. seperti yang Anda lakukan di editor Anda, dan pastikan Anda memahami apa yang ditawarkan GitHub Copilot kepada Anda,” kata Jones.

Solusinya hanya dirilis selama musim panas, tetapi seiring waktu, Jones akhirnya mengantisipasi bahwa pengembang mungkin mengerjakan file di editornya dan Kopilot akan berkata, “Hei, saya sudah melakukan ini beberapa kali – ingin melakukannya lagi di sini?” Dia akan menjadi lebih sadar akan konteksnya, yang akan membuatnya lebih berguna.

Pembelajaran horizontal diperlukan untuk menemukan kekuatan sejati

Menurut Kalle, sebelum alat ini berguna dalam lingkungan pengembangan, mereka perlu melakukan banyak pembelajaran horizontal. Ini berarti bahwa alat AI ini perlu belajar dari berbagai aplikasi serupa untuk menghasilkan prediksi dan saran yang lebih baik.

Misalnya, ada berbagai layanan yang memudahkan pemasaran email, seperti MailChimp dan SendGrid. Kali menjelaskan bahwa jika seorang pengembang ingin membuat pembungkus di dalam basis kode mereka untuk mengirim email, potongan kode itu dapat dibuat secara otomatis karena sudah ada berbagai macam kasus penggunaan umum untuk dipelajari.

READ  Dapatkan nilai lebih dari DevOps - ambil sudut pandang pelanggan

Tetapi ada sejumlah kasus penggunaan vertikal di mana AI pertama-tama perlu lebih memahami produk Anda, masalah yang Anda coba selesaikan, dan memperbaikinya.

“Kami belum pernah melihat produk dalam dua dimensi yang dapat kami gunakan hari ini dan berkata, ‘Oh, wow, ini benar-benar membuat hidup saya lebih mudah. “Saya pikir kegembiraan bagi kami, bagi saya, adalah seni dari kemungkinan,” kata Callie.

Biaya juga berperan dalam adopsi

Hambatan lain untuk masuk bagi banyak alat ini adalah biaya, terutama untuk usaha kecil dan menengah. “Masalahnya, setidaknya menurut pandangan saya, untuk perusahaan yang tumbuh cepat seperti kami, setiap proyek, setiap inisiatif yang kami ambil, sangat mahal,” kata Kaley.

Menurut Kalle, di perusahaannya mereka memiliki fokus laser yang sangat tajam di mana mereka menginvestasikan waktu mereka dalam upaya rekayasa.

“Sekarang jika Anda menemukan sesuatu seperti co-pilot, yang masih dalam masa pertumbuhan, Anda tahu, orang-orang sedang bermain dengannya. Ini sangat keren. Bisakah itu diproduksi dalam bentuk atau bentuk apa pun hari ini? Tentu saja tidak. Jika ada adalah alat yang akan membantu kami, Anda tahu, Dalam menulis kode aman, saya pasti akan meluangkan waktu untuk melihatnya karena itu adalah sesuatu yang membuat saya terjaga di malam hari. Tetapi jika ada alat yang memudahkan kami untuk menulis kode dengan menghasilkan kode secara otomatis, seperti pelengkapan otomatis yang dimuliakan, jika Anda mau, kami akan melihat lebih dekat dan benar-benar bertanya pada diri sendiri apa yang membelikan kami ini “Saya tidak dapat memikirkan alat apa pun di luar sana hari ini yang memenuhi salah satu dari penggunaan ini kasus,” kata Kali.


Source link

Tidak ada Komentar