Estou sempre procurando mais tempo e espaço para fazer as coisas. Para todas as unidades úteis de tempo de trabalho práticas reais, gasto escrevendo peças de liderança de pensamento, ou tempo em chamadas de informação e consultoria com fornecedores inovadores, deve haver uma quantidade correspondente de tempo longe do computador para realinhar meu pensamento e entender as conexões entre as categorias de tecnologia e seu valor para os clientes finais.
Por mais seres humanos, nunca esperávamos estar tão envolvidos quanto agora, com a produtividade por trabalhador em todos os tempos, um supercomputador de bolso que constantemente nos incomoda por sua atenção onde quer que vámos, e alguma IA que entra para recolher nosso ‘tempo de pensar’ repetindo nossos pensamentos coletivos para nós.
Mas eu não deixaria essa mudança curta meus pensamentos que não são gerados por AI sobre o impacto da IA no desenvolvimento de software program, pois estou constantemente analisando esse tópico.
Ai está dirigindo a cadeia de ferramentas
Enquanto encontramos reivindicações de fornecedores de desenvolvimento de software program “acionado por IA” em todos os lugares em todos os lugares, existem muitos sabores diferentes de IA já em uso comum.
AIOPS é realmente o avô de todos, um “fantasma na máquina” peneirando milhões de toras para anomalias de segurança e observabilidade, ou perfis de infraestrutura de ajuste automático para otimizar o desempenho sem a necessidade de intervenção handbook.
Co-pilotos de código. As recomendações de código da LookAhead estão conosco dentro de nossos IDEs há anos, mas com a entrada de IA, o código sugerido ou gerado automaticamente está se tornando mais sensível ao contexto aos requisitos de aplicação.
Testando a automação E a simulação também vem em andamento há mais de uma década, e a IA pode ajudar a lidar com volumes de cenários maciços, permitindo que SDETs e equipes de controle de qualidade se concentrem nas áreas problemáticas mais intratáveis.
Extensão do processo de negócios. Crescendo de espaços de desenvolvimento de baixo código e RPA, esses modelos de IA especialmente sintonizados lidam com fluxos de trabalho como caça às ameaças à segurança, modernização de código ou para inferências específicas para os fluxos de trabalho como detecção de fraude, processamento de documentos ou análise de reivindicações de seguro de propriedade.
Documentação E a explicação do código são tarefas enormes nas quais a maioria das lojas fica aquém, e talvez o native mais pure para os LLMs agregar valor e tornar os bons escritores técnicos muito mais produtivos.
Dados. Andando pelo chão da AWS Re: Invent, você não pôde deixar de notar quantos fornecedores agora eram “o lar last dos dados da IA”, com a AI Question Bolt-ons e os gerentes de dados, além das ofertas de RAG e ML da AWS para manter a paridade com outros serviços de hiperscaler da Azure e GCS. Os compradores precisarão analisar de perto o que as lojas de desenvolvimento de casos de uso ativo estão empregando.
De bots a agentes. O hype de AI generativa foi combinado pelo ascensão equivalente a Ai agêntico (Basicamente, um novo termo sofisticado para os bots de IA com algum grau de autonomia). Permitir que os desenvolvedores usem serviços de IA generativos e agênticos possam aumentar a produtividade, mas governar esses agentes à medida que proliferará através da organização se tornará um novo problema.
Análise de conversação pode abstrair rapidamente variações de SQL e outros tipos de consulta com consultas e respostas de linguagem pure e gerar relatórios e visualizações lindamente escritos.
Genai não vai substituir os bons desenvolvedores
Pela última vez, o idioma inglês é útil para conversar com os seres humanos e uma maneira interessante de interagir conversando com os sistemas, mas é uma maneira terrivelmente idiossincrática de fornecer instruções do computador.
Não preste atenção ao Jackass em X se gabando de como um LLM construiu um jogo de nave espacial totalmente funcional em 2 minutos, provavelmente apenas raspou um simulador de vôo do repositório do projeto de outra pessoa e trocou em um campo estrelado pelo céu, sem preocupação com os direitos de atribuição ou propriedade intelectual. Além disso, essa abordagem nunca funcionaria para uma aplicação de negócios de missão crítica.
Como desenvolvedor ou testador qualificado, você ainda precisará saber o que está procurando em qualquer código que você recebe de uma IA. Castar muita confiança na IA pode causar uma “fuga de cérebros” virtuais para a organização, quando surgem problemas no patrimônio do aplicativo.
A INTLELLYX TAKE
Se uma empresa tentasse incentivar a produtividade do desenvolvimento ou medir o valor por “linhas de código escrito”, elas rapidamente se encontrariam com um quantity exponencialmente maior de código altamente recursivo. Assim, dizer que a IA produzia linhas de código mais rápido ou com mais eficiência não agregaria valor, mais do que desenvolvedores que tipo mais rápido agregariam valor.
Apesar do hype e financiamento genai e agêntico, uma série de falhas de alto perfil do uso de IA desonesta farão com que os clientes e empregadores corporativos repensem toda a sua estratégia em torno de incorporar ferramentas de desenvolvimento de IA em seus negócios.
A adoção bem -sucedida da IA se resumirá à governança. Empresas sábias apresentarão uma declaração de missão de IA clara, políticas documentadas e ferramentas automatizadas de detecção e gerenciamento de alterações (mais ou menos uma UEBA para a IA), sob a autoridade de um Conselho de Governança de IA interdepartamental (ou related).
São todos os pensamentos que tive tempo de pensar nesta pequena coluna!
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