ИИ в разработке программного обеспечения
Изображение: ShutterstockAI
Независимо от того, пробовали ли вы ChatGPT или используете автоматизированные инструменты ИИ ежедневно, трудно пропустить монументальный рост внедрения систем искусственного интеллекта во все сферы нашей жизни. Согласно исследованию Grand View, ожидается, что мировой рынок искусственного интеллекта вырастет на 37,3% с 2023 по 2030 год. И из всех областей ИИ в разработке программного обеспечения будет одним из самых развивающихся и инвестиционно привлекательных.
Нельзя отрицать, что ИИ уже нашел место в разработке программного обеспечения и имеет большие перспективы в будущем. Поэтому опередить конкурентов в части внедрения искусственного интеллекта важно для IT-лидеров рынка, чтобы оставаться конкурентоспособными. В настоящей заметке мы выделим возможности и предложения по внедрению ИИ в разработке программного обеспечения.
Заменит ли искусственный интеллект инженеров-программистов?
Ответим сразу: ИИ не заменит разработчиков программного обеспечения в ближайшее время. Даже с настройкой, конкретными сценариями использования и принятием желаемого за действительное, ИИ имеет слишком много ограничений. Тем не менее ИИ изменит способ работы инженеров-программистов – 70% разработчиков говорят, что используют в своей повседневной практике инструменты разработки, содержащие ИИ и они дают им преимущество в выполнении задач, повышая производительность. Важно понимать, что ИИ не заменит всех разработчиков и инженеров программного обеспечения. ИИ лишь поможет разработчикам достичь большего, освобождая время для работы над задачами более высокого уровня, чем прикладная реализация кода алгоритмов.
Как ИИ повлияет на опыт разработчиков?
ИИ для разработки программного обеспечения уже меняет способы тестирования, отладки и документирования ПО командами. Разработчики используют ИИ в качестве посредника при общении с товарищами по команде, аналитиками, заказчиками и клиентами. В частности, ИИ может ускорить добавление новых функций, исправление ошибок и запросы на поддержку.
Все эти изменения уже можно наблюдать в следующих аспектах разработки:
- ИИ уже помогает аналитикам декомпозировать большие задачи, а также помогает формировать требования и критерии приемки кода и продукта. Аналитики могут учитывать эту информацию в своей работе, ведь декомпозиция, выполненная с помощью ИИ, с высокой вероятностью соответствует принятым в сообществе стандартам и подходам, на которых была обучена модель.
- ИИ в дизайне. Это, на наш взгляд, одна из почти решенных в практической плоскости задача. ИИ уже помогает с базовым дизайном пользовательского интерфейса для MVP. Это позволяет командам, реализующим прототип, сэкономить на фронт-разработке, т.к. часто там не нужен еще дизайн, а дизайнерам и фронт-разработчикам – оставить более сложные интерактивные элементы дизайна. После того как ИИ создаст основу для страниц приложений, дизайнеры уже могут приступить к логике и механике пользовательского интерфейса.
- ИИ помогает обеспечить непрерывность процесса разработки. Команды разработки могут использовать ИИ для написания больших объемов кода, однако ИИ может быть использован и для генерации покрытия тестами того или иного участков кода. Таким образом ИИ увеличивает общую скорость разработки и позволяет сделать ее более непрерывной.
Где в разработке точно не обойтись без генеративного ИИ
Повторяющиеся, повторяющиеся и повторяющиеся задачи: ИИ может выполнять рутинные задачи с четко определенными требованиями. Эта работа тоже важна и позволяет разработчикам сосредоточиться на более сложных нетиповых проблемах, с которыми ИИ уже не может справиться.
- Первые прототипы кода: инженер-программист с помощью ИИ может быстро получить первый прототип-черновик. Когда разработчики не уверены с чего начать, или у них возникли проблемы с декомпозицией задачи, тогда код, сгенерированный искусственным интеллектом, дает один из вариантов скелета для старта разработки.
- Небольшие обновления существующего кода: ИИ идеально подходит для небольших изменений и обновления кода. Тут главное не перестараться и сформулировать правильно свой запрос, ибо есть риск того, что вы получите совершенно новый код и задача небольшого обновления превратится в полноценную задачу разработки. Однако, разработчики могут использовать инструменты искусственного интеллекта для поиска ошибок, улучшения предварительно написанных программ и внесения корректировок на основе конкретных критериев.
- Анализ планов и поиск оптимального пути разработки: ИИ дает возможность анализировать дорожные карты и соотносить планы и скорость разработки. Это важное преимущество реализуется в командах от 10 и более человек. Отслеживая производительность по проектам, ИИ может улучшить прогнозы и найти оптимальный путь к выполнению и назначению задач.
Несмотря на сильные стороны ИИ, разработчики опережают его во многих процессах.
Итак, вам все еще нужна команда разработчиков:
- Сложные требования к кодированию: некоторые проекты накладывают на разработчиков часто противоречивые требования к разработке, удовлетворить которые точно нельзя. И как из таких ситуаций выходить – как раз и есть задача коммуникации владельца продукта с руководителем проекта и бизнес-заказчиком. Тут ИИ не поможет, т.к. эти ситуации не типичны и меняются динамически, а таких прецедентов в обучающей выборке просто не было.
- ИИ не может предсказать требования к разработке именно в вашей организации, поэтому код, созданный ИИ-помощником, может не соответствовать требованиям к безопасности и производительности организации. В том числе и для этого создаются определенные стандарты разработки, типа PEP8 и ему подобные. Это позволяет обучать системы ИИ, а затем генерировать код в тех же стандартах.
- ИИ лучше всего работает в узко-определенной области. Он может создавать код, который решает узкие конкретные задачи, но эти решения не будут хорошо согласованы со всем продуктом. Тут нужен разработчик, чтобы стилистически и функционально согласовать все разрабатываемое программное обеспечение.
Как использовать ИИ в разработке программного обеспечения
Знание того, когда и как использовать ИИ, имеет решающее значение для получения максимальной пользы от доступных инструментов. Мы рассмотрим лучшие возможности и практики использования ИИ в разработке ПО.
Обобщение кода и генерация документации
Все современные подходы разработки требуют обеспечение и контроль качества, что выражается в автоматическом и ручном тестировании. ИИ может автоматизировать процесс тестирования. Хоть и ИИ не идеален, но его сочетание с ручными тестами обеспечивает максимальное покрытие кода тестами. ИИ также может провести A/B-тестирование двух версий программы, чтобы определить лучшее решение. После завершения тестирования ИИ может создать документацию.
Оптимизация определенных процессов кодирования
Автоматизированные инструменты могут оптимизировать процессы кодирования и помочь быстрее выполнять проекты. В отличие от общей генерации кода, эти инструменты могут:
- предлагать новые строки кода, распознавая код текущей реализуемой задачи. Вносить небольшие исправления в режиме реального времени, например синтаксические. Автоматически проставлять знаки конца строки, добавлять закрывающуюся скобку и т.п.
- дополнять операторы ветвления всеми необходимыми командами. Эти инструменты позволяют разработчикам сосредоточиться на творческой стороне кодирования.
Также этот подход позволяет попробовать другие сочетания блоков кода и подходы к решению задачи, а блоки кода сгенерирует ИИ.
Отладка и поиск ошибок
Автоматизированные программы отладки являются одними из наиболее распространенных инструментов искусственного интеллекта для разработки программного обеспечения. В то время как разработчики могут выявлять проблемы вручную, ИИ может оптимизировать процесс, мгновенно обнаруживая и устраняя ошибки. Некоторые инструменты могут даже предсказывать будущие ошибки на основе ваших данных.
ИИ не всегда может обнаружить сложные ошибки, но его использование для простых тестов также позволяет сэкономить часы на отладку.
Стоит отметить, что уже разрабатываются системы планирования проекта и распределение ресурсов:
- Успешные проекты предполагают тщательное планирование и оценку, а затем и соблюдение бюджета. ИИ может анализировать прошлые проекты, собирать данные о выделенных ресурсах и рекомендовать оценку для новых похожих проектов. Эти оценки помогают бизнесу принять решение о целесообразности участия в проекте с теми ресурсами, что есть у компании сейчас.
- После выделения ресурсов ИИ помогает прогнозировать результаты работы. В частности, автоматизированные платформы трекинга проектов используют эти данные для управления: хронологией и этапами проекта, контроля бюджета и планирования ресурсов, объемом работ проекта, рабочими процессами.
Смягчение барьеров входа для членов команды-не разработчиков
Опыт, необходимый для создания программного обеспечения, создает пробелы в навыках и препятствия для участия в разработке таких членов команды, как тестировщики, аналитики, руководитель проекта. Благодаря генерации кода с помощью искусственного интеллекта, менее опытные члены команды также получают доступ к инструменту, который помогает проверить какие-то новые идеи и подходы к решению большой бизнес-задачи. Также стоит отметить, что этот дополнительный ресурс позволяет разработчикам выполнять более сложные задачи и развивать свои навыки.
Заключение
Можно с уверенностью утверждать, что технологии ИИ — это настоящее и будущее человечества. Они уже успешно интегрируются как в личные, так и в профессиональные аспекты нашей жизни. А это значит что все больше работы появляется для разработчиков ИИ. И уже не за горами тот день, когда ИИ-ассистентов начнут успешно внедрять для разработки ИИ-ассистентов. Круг замыкается. Запасаемся попкорном!
Опубликовано 06.06.2024
