ИИ становится помощником в разработке и тестировании.
«Мы только начинаем понимать, как ИИ может улучшить опыт разработчиков и программное обеспечение в целом», — говорит Дана Лоусон, старший вице-президент по разработкам Netlify.
Смогут ли «TuringBots» — или помощники по разработке и тестированию на базе искусственного интеллекта — сделать программирование более приятным как для профессиональных, так и для обычных разработчиков? По мнению отраслевых обозревателей, эти генеративные боты с искусственным интеллектом уже перестраивают и повышают производительность процессов разработки. В то же время разработчики не могут на 100% полагаться на ИИ — в этом процессе необходимы человеческие навыки.
Примеры таких помощников по разработке и тестированию с использованием искусственного интеллекта включают GitHub Copilot для кодирования и Test Rigor для интеллектуального автоматизированного тестирования. Эти помощники, основанные на генеративном искусственном интеллекте и больших языковых моделях, «сделали естественный язык ключевым механизмом разработки инструментов на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения», — заявляют аналитики Forrester Джон Братинцевич и Диего Ло Джудиче в недавнем посте.
По их прогнозам, использование этих помощников по разработке и тестированию «значительно увеличит внедрение low-code». «Это особенно актуально для развития граждан», добавляют они. Эти помощники «сделают адаптацию нетехнических работников в качестве гражданских разработчиков лучше, быстрее и проще».
Благодаря такой простоте написания кода достигается невероятная скорость написания кода. «Один из наших разработчиков платформ, у которого не было опыта написания интерфейсных веб-приложений, смог загрузить данные в электронную таблицу и создать простое в использовании внутреннее веб-приложение за считанные минуты, используя генеративный искусственный интеллект», — вспоминает Майк Лемпнер. руководитель отдела разработки и технологий финтех-компании Mission Lane. «Даже самому опытному интерфейсному инженеру потребовалось бы несколько часов, чтобы написать код, протестировать и развернуть что-то подобное».
В качестве дополнительного бонуса «автоматизация написания кода может высвободить у инженеров возможность уделять больше времени проектированию и архитектуре», — говорит Лемпнер. «Хороший дизайн и архитектура по-прежнему будут необходимы, чтобы позволить генеративному ИИ создавать правильные решения для вашей среды».
Генеративный ИИ представляет собой огромный шаг вперед на этом пути, «потому что почти каждый может попросить ИИ создать функционирующую программу», — говорит Патрик Стоукс, исполнительный вице-президент по продуктовому и отраслевому маркетингу Salesforce. «Результат получается на порядки быстрее, чем если бы они пытались написать код самостоятельно. Вместо того, чтобы тратить часы на написание этого кода, они могут потратить это время на его тестирование, защиту и настройку интерфейсов, чтобы максимально удовлетворить пользователей. Результат таков: приложения более высокого качества за гораздо меньшее время, созданные людьми, которые неизбежно будут еще ближе к опыту конечного пользователя».
Генеративная разработка на основе искусственного интеллекта меняет динамику человеко-машинных интерфейсов, добавляет Стоукс. Вместо того, чтобы «требовать, чтобы люди думали как компьютер», он позволяет «людям писать код, как человек, давая возможность большему количеству людей создавать вещи быстрее».
Мы только начинаем «понимать, как ИИ может улучшить опыт разработчиков и программное обеспечение в целом», — соглашается Дана Лоусон, старший вице-президент по разработкам Netlify. «ИИ может автоматизировать утомительные, но необходимые задачи разработки программного обеспечения, чтобы у реальных разработчиков было больше времени, чтобы сосредоточиться на эффективной творческой работе».
Разработчики «уже экспериментируют с добавлением ИИ в свои рабочие процессы, чтобы выполнять такие задачи, как проверка запросов на включение, очистка документов и создание контуров проектов», — добавляет Лоусон. «С искусственным интеллектом интересно экспериментировать, и при правильном применении он приносит ощутимые преимущества для разработчиков».
Обработка естественного языка превращается в ключевой инструмент реализации возможностей low-code, начиная с первоначальной подсказки и заканчивая наблюдением за результатом, отмечают Братинцевич и Ло Джудиче. Они добавляют, что поставщики low-code встраивают в свои предложения подсказки на естественном языке. «Подсказки на естественном языке станут обычным дополнительным методом взаимодействия с необходимыми визуальными инструментами».
Генеративное кодирование на основе искусственного интеллекта также помогает уменьшить избыточность. «Он может быть помощником разработчика и расширять его собственные человеческие способности», — говорит Леон Калликкадан, вице-президент по технологиям Atrium. «Например, если разработчик не хочет писать код самостоятельно, он может простым, естественным человеческим языком поручить ИИ написать код, указать, какова его функция и что он должен делать. ИИ Вы можете идти построчно и создавать это. Вы можете использовать ИИ для написания кода, его запуска, поиска ошибок, исправления кода, внесения дополнительных исправлений и разработки приемлемого кода».
В качестве помощника генеративный ИИ «может предлагать альтернативные способы и альтернативные коды», продолжает Калликкадан. «Одним из основных преимуществ с точки зрения бизнеса является то, что с помощью ИИ могут быть разработаны унифицированные передовые методы кодирования. В зависимости от разработчика или магазина разработки, который вы используете, они могут создавать разные принципы кодирования. Благодаря ИИ вы теперь можете иметь возможность получить стандартизированный код, сгенерированный ИИ, если эти лучшие практики лежат в основе написания кода».