Programaro de AI: Novaj solvoj por aŭtomatigi laborpostenojn de programisto de programaro

• Aŭtoro:
• Aŭtora nomo

  Quantumrun Foresight
• Aprilo 6, 2022

Enrigarda resumo

La integriĝo de artefarita inteligenteco (AI) en programardisvolviĝon transformas la industrion, ebligante pli rapidan evoluon, plibonigante cibersekurecon kaj kreskigante entreprenan agadon. Tamen, ĉi tiu ŝanĝo ankaŭ alportas defiojn kiel pliigita karbonspuro, ebla dungomovo, kaj etikaj dilemoj en AI-movita decidofarado. Ekvilibri ĉi tiujn ŝancojn kaj defiojn postulos pripenseman reguligon, adaptadon de laboristaro kaj engaĝiĝon al etikaj principoj.

Kunteksto de disvolviĝo de programaro de AI

Multaj softvarplatformoj estis evoluigitaj en la lastaj jaroj por helpi programistojn en interagado kun multoblaj interfacoj, integriĝoj kaj dependecoj. Sed eĉ kun ĉi tiuj iloj disponeblaj, programistoj ofte estas taskitaj mane administri kaj ĝisdatigi multajn komponantojn ene de difinita programo. Feliĉe, AI-sistemoj povas plibonigi tradiciajn procezojn ene de la programara industrio aplikante AI-ebligitajn solvojn por aŭtomatigi ĉiam pli da aspektoj de tradicia programaro.

Programaro-disvolviĝo estas grava aspekto de modernaj teknologiaj evoluprocezoj ĉar ĝi subtenas rapidan produktnovigadon kaj ripetadon. Aparte, softvarprogresoj faritaj dum la 2010-aj jaroj ebligis AI-sistemojn utiligi profundan lernadon, maŝinlernadon (ML), kaj naturlingvan prilaboradon (NLP) por gamo da novaj aplikoj. En la lastaj jaroj, kelkaj el ĉi tiuj aplikoj esploris uzi AI por plibonigi kaj aŭtomatigi elementojn de la programaro-procezo kaj finfine liveri pli altnivelajn klientajn produktojn. 

Ekzemple, ML povas optimumigi la softvarprocezon akcelante problemon kaj celdifinon, datumkolektadon, datumpreparon, modellernadon, modeldeplojon kaj integriĝon, kaj modeladministradon. Inter tiuj malsamaj stadioj, problemo kaj celdifino postulas homan implikiĝon kaj uzas NLP tiel ke la algoritmo de la maŝino komprenas la postulojn de la uzanto kiam ĝi estas komunikita per teksto aŭ eĉ parolado. 

Disrompa efiko

La subteno kiun AI povas proponi al programistoj inkluzivas aŭtomatigitan kvaliton, kie kodo estas reviziita kaj optimumigita en reala tempo, dum kontroltaskoj povas esti deplojitaj pli rapide per aŭtomatigita DevOps. Krome, AI povas plibonigi la kvaliton de sekureco aplikita al malsamaj formoj de programaro per mezuroj kiel ekzemple statikaj kaj dinamikaj sekurecrecenzoj, vundeblecoj taksoj kaj disponigado de plibonigita kodbaza sekureco. 

Disvolvi programaron estas kompleksa tasko, kiu postulas spertajn profesiulojn. Tamen, AI-ebligita programaro-disvolviĝo povas malaltigi la kapablosojlon necesan por evoluigi softvaron kaj permesi al programistoj plenumi specifajn taskojn pli rapide, malpliigante evolukostojn kiel rezulto. Ekzemplo estas ML ebliganta la rapidan prototipadon de programaro, kiu helpas programistojn elpensi algoritmojn provitajn en malsamaj scenaroj. Aŭtomatigita programaro-evoluo utiligante AI-ilojn ankaŭ povas plibonigi la kapablon de programaro-profesiulo utiligi datumajn analizojn kaj fari solidajn disvolvajn decidojn. Ĝi povas plibonigi la strategian kapablon de organizo rapide prilaborante gravajn informojn, kiuj kondukas al komprenoj estantaj generitaj kaj konsumitaj de kritikaj organizaj deciduloj.

Ĉar AI-uzado fariĝas pli influa en la industrio pri programaro, programistoj devos ĉiam pli lerni utiligi AI-iloj en sia ĉiutaga laboro; ekzemple, uzante AI por forigi sintaksajn erarojn dum ili kodas. De la 2030-aj jaroj, tamen, AI-ebligita softvaro plu helpos programistojn disponigante kodigajn sugestojn, sekvante la postulon aŭ uzkazon de sistemo, generante novan kodon kiu povas permesi al peco de programaro funkcii, kaj eĉ aŭto-konstruaj kazoj por testi la ellaboranton. programaro.

Implicoj de AI-programaro-disvolviĝo

Pli larĝaj implicoj de AI-programaro-evoluo povas inkludi:

• Ebligante ke malsamaj specoj de programaro estu disvolvita pli rapide, antaŭenigante evoludatojn malaltigante erarajn indicojn kaj pliigante kodan efikecon kaj kondukante al pli alirebla teknologio por malgrandaj entreprenoj kaj individuaj programistoj.
• Redukti cibersekurecajn okazaĵojn kiel AI povas redukti la kvanton da eraroj, cimoj kaj vundeblecoj, kiujn retpiratoj povas utiligi por endanĝerigi sistemon, kondukante al pli sekura interreta medio por konsumantoj kaj entreprenoj egale.
• Bonaĵo en nova entreprena agado ĉar AI-subtenata programaro-disvolviĝo reduktas la kostojn kaj kompetentecajn barojn asociitajn kun noventreprenoj postulantaj softvarsolvojn, kondukante al pli vigla kaj diversa komerca pejzaĝo.
• Plibonigita datumutiligo ĉar datumoj ludas pivotan rolon en la aplikado de maŝinlernado ene de programaro, kondukante al pli personigitaj kaj efikaj servoj por konsumantoj kaj pli bona decidiĝo por entreprenoj.
• La registaro establante novajn leĝojn por ekvilibrigi teknologian progreson kaj datuman privatecan protekton, kondukante al plifortigita konsumantfido kaj pli etika kadro por AI-disvolviĝo.
• Pliiĝo en la karbonpiedsigno de la industrio pri programaro evoluiga pro la pli longaj komputadtempoj postulataj por trejni AI-sistemojn kiuj estus uzitaj por programaro-evolupliigo, kondukante al mediaj zorgoj kaj eblaj reguligaj defioj.
• Pli granda antaŭenpuŝo al disvolvado kaj efektivigo de AI en diversaj sektoroj, kondukante al ebla dungomovo en tradiciaj roloj kaj bezono de retrejnado de laborantaro.
• La rapida evoluo de AI-funkciigita programaro, kondukante al eblaj biasoj kaj etikaj dilemoj en decidaj algoritmoj, kiuj povas influi marĝenigitajn komunumojn misproporcie.
• La pliigita dependeco de AI en programaro, kondukante al eblaj monopoloj de grandaj teknologiaj kompanioj kun aliro al vastaj rimedoj, eble sufokante konkuradon kaj limigante ŝancojn por pli malgrandaj ludantoj.

Konsiderindaj demandoj

• Ĉu vi kredas, ke AI helpas kaj disvolvas programaron kondukos al laborperdoj kaj malpliigo de homoj en la procezo kaj industrio de programaro?
• Kiel AI-helpitaj kodaj solvoj povas subteni tutmondajn komencajn ekosistemojn?