Umjetna inteligencija programerima komplicira posao

Unatoč potencijalu golemog povećanja produktivnosti od generativne umjetne inteligencije kao što je ona na platformama ChatGPT ili GitHub Copilot, postavlja se pitanje hoće li profesionalcima posao zapravo postati kompliciraniji.

Ljudi sada mogu izbacivati kod kao "na traci", od Jave do Pythona, zajedno s korisnim preporukama. To čini čak 95 posto programera, pokazala je nedavno anketa Sourcegrapha. Svi oni si pomažu s alatima kao Copilot, ChatGPT i drugi.

Ali, automatsko generiranje novog koda rješava samo dio problema u kompanijama koje već održavaju nezgrapne baze kodova i zahtijevaju visoku razinu kohezije, odgovornosti i sigurnosti.

Za početak, zadaci sigurnosti i osiguranja kvalitete povezani sa softverskim poslovima neće tako skoro nestati.

"Za programere i softverske inženjere, ChatGPT i drugi veliki jezični modeli pomažu u stvaranju koda na gotovo svim jezicima", kaže Andy Thurai, analitičar iz Constellation Researcha pa dodaje:

"Većina generiranog koda je sigurnosno ranjiva i možda neće proći razine potrebne za implementaciju u sustavima organizacija koje ga trebaju. Dakle, iako umjetna inteligencija može pomoći ubrzati kodiranje, potrebno je obratiti pažnju na analizu koda, pronalaženje ranjivosti i popravljanje, što bi moglo umanjiti dio povećanja produktivnosti kojim se hvale "poslužitelji" umjetne inteligencije."

Nije to sve, imamo i širenje koda. Analogija s uvođenjem generativne umjetne inteligencije u kodiranju je uvođenje računalstva u cloudu, za koje se činilo da pojednostavljuje preuzimanje aplikacija, a sada je jasno da se s time kreirao cijeli niz usluga kojima treba upravljati.

Dakle, mogućnosti povećanja produktivnosti korištenjem generativne umjetne inteligencije u programiranju su mješovite. Za IT timove koji se bave održavanjem i podrškom softvera, AI vjerojatno više pomaže nego komplicira, ali jasno je da u nekim segmentima poslovanja može ubrzati priču...