Использует ли ваша команда генеративный искусственный интеллект для улучшения качества кода, ускорения поставок и сокращения времени на спринт? Или вы все еще находитесь в стадии экспериментов и изучения? Независимо от этапа, нельзя отрицать, что генеративный ИИ все больше меняет нашу повседневность. Он демонстрирует высокую эффективность в создании кода и выполнении связанных операций, таких как тестирование и контроль качества. Инструменты вроде GitHub Copilot, ChatGPT и Tabnine помогают разработчикам автоматизировать рутинные процессы и оптимизировать рабочий поток.
Это не похоже на временный ажиотаж. Согласно отчету Market Research Future, рынок генеративного ИИ в жизненном цикле разработки программного обеспечения (SDLC) прогнозируется к росту с 0,25 миллиарда долларов в 2025 году до 75,3 миллиарда долларов к 2035 году.
До появления генеративного ИИ инженеры вручную извлекали требования из объемных технических документов и протоколов встреч. Создавали макеты интерфейсов и пользовательского опыта с нуля. Писали и отлаживали код самостоятельно. Занимались реактивным устранением неисправностей и анализом логов.
Однако внедрение генеративного ИИ полностью изменило подход. Производительность резко возросла. Ручной труд на повторяющихся задачах существенно сократился. Но за этим фасадом остается ключевой вопрос: как именно ИИ преобразил SDLC? В этой статье мы разберем это и другие аспекты.
Области эффективности генеративного ИИ
Большие языковые модели (LLM) выступают в роли надежных круглосуточных помощников в SDLC. Они автоматизируют повторяющиеся и трудоемкие операции. Освобождая инженеров для сосредоточения на архитектуре, бизнес-логике и новаторских решениях. Рассмотрим подробнее, как генеративный ИИ приносит пользу SDLC:
Возможности генеративного ИИ в разработке ПО одновременно привлекательны и обширны. Он способствует повышению производительности и ускорению сроков.
Обратная сторона медали
Хотя преимущества очевидны, возникают два важных вопроса.
Во-первых, насколько защищена наша информация? Можно ли применять конфиденциальные данные клиентов для ускорения получения результатов? Не несет ли это риски? Насколько приватны беседы в ChatGPT? Недавние расследования показывают, что приложение Meta AI помечает приватные чаты как публичные, что вызывает опасения по поводу конфиденциальности. Это требует тщательного анализа.
Во-вторых, и это наиболее значимо, какова будет роль разработчиков в эпоху автоматизации? Появление ИИ повлияло на множество профессий в сфере услуг. От писателей и дизайнеров до цифрового маркетинга, ввода данных и других. Некоторые отчеты описывают будущее, отличное от того, что мы представляли пять лет назад. Исследователи из Национальной лаборатории Оук-Ридж Министерства энергетики США отмечают, что к 2040 году машины, а не люди, будут писать большую часть кода.
Тем не менее, будет ли это реализовано, выходит за рамки сегодняшнего обсуждения. На данный момент, как и в других профессиях, программисты останутся востребованными. Однако характер их деятельности и необходимые навыки изменятся. Для этого мы проводим проверку хайпа вокруг генеративного ИИ.
Где хайп сталкивается с реальностью
- Генерируемый результат надежен, но не революционен (пока что): Благодаря генеративному ИИ разработчики отмечают ускорение итераций, особенно при создании шаблонного кода или стандартных шаблонов. Это подходит для четко определенных задач или когда контекст ясен. Однако для инновационной логики, специфичной для домена, и кода, критического для производительности, необходим контроль со стороны человека. Нельзя полностью полагаться на инструменты генеративного ИИ или LLM в таких проектах. Например, возьмем модернизацию устаревших систем. Платформы вроде IBM AS400 и COBOL десятилетиями поддерживали предприятия. Но со временем их эффективность снизилась, поскольку они не соответствуют современным цифровым ожиданиям пользователей. Для их обслуживания или улучшения требуются разработчики, которые не только разбираются в этих системах, но и владеют новыми технологиями. Организация не может рисковать потерей данных. Ожидать от инструментов генеративного ИИ создания сложных приложений, интегрирующихся с этими legacy-системами безупречно, было бы чрезмерным. Здесь экспертиза программистов остается ключевой. Это лишь один из критических сценариев. Существует множество других. Таким образом, LLM могут ускорить SDLC, но не заменить ключевой элемент — человека.
- Автоматизация тестирования набирает обороты, но без человеческого надзора: LLM превосходят в генерации разнообразных тестовых сценариев, выявлении пробелов и исправлении ошибок. Но это не значит, что можно исключить человеческий фактор. Генеративный ИИ не способен определять, что тестировать, или интерпретировать сбои. Поскольку поведение людей непредсказуемо, например, заказ в электронной коммерции может задержаться по разным причинам. А клиент, заказавший жизненно важные припасы перед выездом в базовый лагерь Эвереста, может ожидать доставки до отъезда. Но если чат-бот не обучен учитывать контекстуальные факторы, такие как срочность, зависимости доставки или исключения в намерениях пользователя, он может дать неэмпатичный или неверный ответ. Инструмент тестирования на базе генеративного ИИ может не охватить такие вариации. Здесь человеческий разум, многолетний профессиональный опыт и интуиция проявляют себя в полной мере.
- Документация упрощена как никогда; однако есть нюанс: Генеративный ИИ способен автоматически создавать документацию, суммировать заметки с встреч и выполнять множество других задач по одному запросу. Он сокращает время на рутинные повторяющиеся операции и обеспечивает единообразие в масштабных проектах. Однако он не принимает решений самостоятельно. Ему не хватает контекстного суждения и эмоциональной зрелости. Например, понимание причин выбора определенной логики или влияния решений на будущую масштабируемость. Поэтому интерпретация сложного поведения все еще зависит от программистов. Они годами работали над этим, развивая осведомленность и интуицию, которые машинам трудно воспроизвести.
- ИИ все еще сталкивается с сложностями реального мира: Ограничения контекста. Проблемы доверия, чрезмерной зависимости и последовательности. А также трения при интеграции. Поэтому руководители технических отделов, CIO и даже программисты скептически относятся к использованию ИИ на проприетарном коде без защитных мер. Люди необходимы для предоставления контекста, проверки результатов и контроля ИИ. Поскольку ИИ обучается на исторических паттернах и данных. А иногда эти данные отражают несовершенства мира. Наконец, решение на базе ИИ должно быть этичным, ответственным и безопасным.
Заключительные размышления
Недавний опрос более 4000 разработчиков показал, что 76% респондентов признают необходимость рефакторинга как минимум половины кода, сгенерированного ИИ, перед использованием. Это демонстрирует, что хотя технология повышает удобство и комфорт, на нее нельзя полагаться полностью. Как и другие технологии, генеративный ИИ имеет свои ограничения. Однако считать его чистым хайпом было бы неверно. Мы увидели, насколько он полезен. Он оптимизирует сбор требований и планирование, ускоряет написание кода, тестирует множество сценариев за секунды и выявляет аномалии в реальном времени проактивно. Поэтому важно внедрять LLM стратегически. Использовать их для снижения рутины без повышения рисков. Главное — воспринимать как помощника, "стратегического копилота". Не как замену человеческой экспертизе.
В конечном итоге, бизнесы создаются людьми для людей. Генеративный ИИ может повысить эффективность беспрецедентно, но полная зависимость от него для достижения выдающихся результатов может не принести успеха в долгосрочной перспективе.