Generatywna sztuczna inteligencja może pomóc przekształcić niski kod w brak kodu - ale z pewnym zwrotem akcji
Narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji radzą sobie z wieloma zadaniami niskiego poziomu, ale profesjonaliści muszą zachować ostrożność, korzystając z tej technologii do kodowania.
Choć generatywna sztuczna inteligencja (AI) umożliwia tworzenie kodu komputerowego jednym pstryknięciem palca, efektywne posługiwanie się kodem wygenerowanym przez sztuczną inteligencję nie jest zadaniem nieprzeszkolonego programisty obywatelskiego. Zamiast tego generatywna sztuczna inteligencja stała się potężnym narzędziem dla profesjonalnych programistów.
„Bezpośredni wpływ sztucznej inteligencji na produktywność inżynierii oprogramowania może wynosić od 20 do 45 procent bieżących rocznych wydatków na tę funkcję” - wynika z analizy McKinsey. Nad 68-stronicowym raportem pracował zespół analityków z firmy zajmującej się analizami biznesowymi.
Generatywna sztuczna inteligencja pomaga programistom skrócić czas spędzany na niektórych czynnościach, w tym na „generowaniu wstępnych wersji roboczych kodu, poprawianiu i refaktoryzacji kodu, analizie przyczyn źródłowych oraz generowaniu nowych projektów systemów”. Przyspieszając proces kodowania, „generatywna sztuczna inteligencja może rozwinąć umiejętności i możliwości potrzebne w inżynierii oprogramowania w kierunku projektowania kodu i architektury”.
W rezultacie, przynajmniej dla profesjonalnych programistów, generatywna sztuczna inteligencja i programowanie bez użycia kodu stają się synonimami. Obie techniki umożliwiają szybkie generowanie kodu poprzez określenie określonych procedur. Istnieją jednak również wyraźne różnice między tymi technikami — generatywna sztuczna inteligencja pomaga profesjonalnym programistom, podczas gdy technologia wymagająca niewielkiej ilości kodu i niewymagająca kodu jest skierowana bardziej do osób niebędących programistami.
Ankieta przeprowadzona w 2023 r. wśród 2000 dyrektorów IT przeprowadzona przez firmę Microsoft wykazała, że 87% dyrektorów ds. IT i specjalistów IT uważa, że zwiększona sztuczna inteligencja i automatyzacja wbudowane w platformy o niskim kodzie pomogą im lepiej wykorzystać pełny zestaw możliwości tej technologii. Jest to „trend, który obserwujemy w przypadku narzędzi wymagających niewielkiej ilości kodu” - zauważa Richard Riley, dyrektor generalny platformy Power Platform firmy Microsoft.
„Generatywna sztuczna inteligencja z pewnością wydaje się kolejnym sposobem automatycznego generowania kodu” - mówi dr James Fairweather, dyrektor ds. innowacji w Pitney Bowes. „Pokazuje, że może być świetną pomocą w wypełnianiu luki między intencjami danej osoby a oprogramowaniem komputerowym wymaganym do rozwiązania zadania”.
Jednak tworzenie oprogramowania to znacznie bardziej złożone doświadczenie niż zwykłe pompowanie kodu, dodaje Fairweather. „Możliwości generatywne, które widzimy w modelach języka i obrazu, to niewielki podzbiór tematów, które trzeba będzie modelować, aby generatywna sztuczna inteligencja mogła odegrać większą rolę w zautomatyzowanym tworzeniu oprogramowania” - wskazuje.
„Każdy system oprogramowania wiąże się z dodatkowymi kwestiami - takimi jak logiczna i fizyczna architektura systemu, modelowanie danych, inżynieria budowania i wdrażania oraz czynności związane z konserwacją i zarządzaniem - które wciąż wydają się znacznie wykraczać poza obecne możliwości generatywnej sztucznej inteligencji”.
Najbardziej przekonującą możliwością sztucznej inteligencji jest jej potencjał, aby ostatecznie służyć „jako sposób na umożliwienie tworzenia środowisk z małą ilością kodu i bez kodu” - mówi Leon Kallikkadan, wiceprezes ds. technologii w Atrium.
„Myślę również, że gdy dołączą się inne partnerstwa, stanie się to bardziej możliwe z użyciem niewielkiej ilości kodu i jego braku. Wierzę, że będzie to podejście etapowe, w ramach którego Ty, programista, będziesz go budować, a komponent sztucznej inteligencji zacznie tworzyć wizję lub przyszły krok. Długoterminowe możliwości zależą od głębokości integracji, ale tak, może to zajść tak daleko, że stanie się środowiskiem z małą ilością kodu i bez kodu.
Generatywna sztuczna inteligencja jest bardziej odpowiednia do prac programistycznych wymagających wysokiego poziomu wiedzy specjalistycznej. „Nie sądzę, że w przypadku tworzenia aplikacji chodzi o środowiska z małą ilością kodu lub bez niego, jak je obecnie sobie wyobrażamy” - mówi Louis Landry, inżynier w firmie Teradata. „Tworzenie zawsze wymaga kodu. Chodzi raczej o uproszczenie i przyspieszenie procesu kodowania dla programisty”.
Technologia „low code” i „no code” jest prawdopodobnie bardziej skierowana do osób, które nie kodują, mówi Jesse Reiss, dyrektor ds. technologii w firmie Hummingbird. „Zapewnia organizacjom możliwość ponownego wyobrażenia sobie procesów biznesowych bez konieczności zdobywania specjalistycznej wiedzy informatycznej. Ma to kluczowe znaczenie dla małych i średnich przedsiębiorstw, zwłaszcza w obliczu ciągłych wyzwań związanych z rynkiem pracy, gdzie może brakować personelu lub nie mają zasobów do wsparcia operacje biznesowe."
Ostatecznie generatywna sztuczna inteligencja pomoże przekształcić niski kod w mniej kodu. „Jedną z najważniejszych zalet generatywnej sztucznej inteligencji jest jej zdolność do wypełniania luki między środowiskami z małą ilością kodu i bez kodu” - mówi Oshri Moyal, współzałożyciel i dyrektor ds. technologii w firmie Atera.
„Udostępniając gotowe modele i szablony kodu, generatywna sztuczna inteligencja umożliwia programistom tworzenie wyrafinowanych aplikacji bez konieczności posiadania rozległych umiejętności kodowania. Demokratyzuje to proces programowania i otwiera możliwości szerszemu gronu osób uczestniczenia w budowaniu rozwiązań technologicznych”.