AI softwarearen garapena: software garatzaileen lanak automatizatzeko soluzio berriak

• Egilea:
• Egilearen izena

  Quantumrun Prospektiba
• Apirilaren 6, 2022

Ikuspegiaren laburpena

Adimen artifiziala (AI) integratzea softwarearen garapenean industria birmoldatzen ari da, garapen azkarragoa ahalbidetzen du, zibersegurtasuna hobetzen du eta jarduera ekintzailea sustatzen du. Hala ere, aldaketa honek erronkak ere ekartzen ditu, hala nola, karbono aztarna handitzea, enplegu-desplazamendu potentziala eta dilema etikoak AI-k bultzatutako erabakiak hartzeko. Aukera eta erronka horiek orekatzeak erregulazio sakona, langileen moldaketa eta printzipio etikoekiko konpromisoa eskatuko du.

AI softwarearen garapenaren testuingurua

Azken urteotan software-plataforma ugari garatu dira software-garatzaileei hainbat interfaze, integrazio eta mendekotasunekin elkarreraginean laguntzeko. Baina tresna hauek eskuragarri egon arren, software-garatzaileek programa jakin baten barruan osagai asko eskuz kudeatzeko eta eguneratzeko zeregina izaten dute. Zorionez, AI sistemek softwarearen industriako prozesu tradizionalak hobe ditzakete AI gaitutako soluzioak aplikatuz softwarearen garapen tradizionalaren gero eta alderdi gehiago automatizatzeko.

Softwarearen garapena teknologia modernoaren garapen prozesuen alderdi garrantzitsu bat da, produktuen berrikuntza eta iterazio azkarra onartzen baitu. Bereziki, 2010eko hamarkadan egindako software-garapenei esker, AI sistemak ikaskuntza sakona, ikaskuntza automatikoa (ML) eta hizkuntza naturalaren prozesamendua (NLP) aprobetxatzea ahalbidetu dute hainbat aplikazio berritarako. Azken urteotan, aplikazio horietako batzuek AI erabiliz aztertu dute softwarearen garapen-prozesuko elementuak hobetzeko eta automatizatzeko eta, azken finean, bezeroek gidatutako produktu sofistikatuagoak emateko. 

Esate baterako, MLk softwarearen garapen prozesua optimiza dezake arazoen eta helburuen definizioa, datu bilketa, datuen prestaketa, ereduen ikaskuntza, ereduen hedapena eta integrazioa eta ereduen kudeaketa bizkortuz. Etapa ezberdin horien artean, arazoen eta helburuen definizioak gizakiaren inplikazioa eskatzen du eta NLP erabiltzen du, makinaren algoritmoak erabiltzailearen eskakizunak uler ditzan testu bidez edo baita hizketa bidez komunikatzen denean. 

Eragin disruptiboa

AI software-garatzaileei eskaini diezaiekeen laguntzak kalitate-berme automatizatua barne hartzen du, non kodea denbora errealean berrikusten eta optimizatzen den, eta kontrol-zereginak azkarrago zabaldu daitezkeen DevOps automatizatuen bidez. Gainera, IAk software mota ezberdinei aplikatutako segurtasun-kalitatea hobetu dezake segurtasun-berrikuspen estatiko eta dinamikoen bidez, ahultasun-ebaluazioak eta kode-basearen segurtasun hobetua eskainiz. 

Softwarea garatzea lan konplexua da, eta profesional trebeak behar ditu. Hala ere, AI gaitutako softwarearen garapenak softwarea garatzeko behar den trebetasun-atalasea jaitsi dezake eta garatzaileek zeregin zehatzak azkarrago egin ditzakete, ondorioz, garapen-kostuak murriztuz. Adibide bat ML da software-pieza baten prototipo azkarra ahalbidetzen duena, eta horrek garatzaileei hainbat eszenatokitan probatutako algoritmoak asmatzen laguntzen die. AI tresnak aprobetxatuz software-garapen automatizatuak software-profesional batek datuen analisiak baliatzeko eta garapen-erabaki egokiak hartzeko gaitasuna ere hobetu dezake. Erakunde baten gaitasun estrategikoa hobetu dezake informazio garrantzitsua azkar prozesatuz, erakunde kritikoen erabakiak hartzen dituztenek ikuspegiak sortzen eta kontsumitzen dituztenak.

AI erabilerak software garapenaren industrian eragin handiagoa hartzen duen heinean, software garatzaileek gero eta gehiago ikasi beharko dute AI tresnak beren eguneroko lanean; adibidez, AI erabiltzea kodetzen duten bitartean sintaxi-akatsak ezabatzeko. 2030eko hamarkadarako, ordea, AI gaitutako softwareak garatzaileei gehiago lagunduko die kodeketa-iradokizunak emanez, sistema baten eskakizunari edo erabilera-kasuari jarraituz, software-pieza bat funtziona dezan ahalbidetuko duen kode berria sortuz eta baita auto-eraikuntza kasuak garatzailearen probak egiteko. softwarea.

AI softwarearen garapenaren ondorioak

AI softwarearen garapenaren ondorio zabalagoak izan daitezke:

• Software mota desberdinak bizkorrago garatzea ahalbidetuz, garapen datak aurreratuz errore-tasak murriztuz eta kodeketaren eraginkortasuna areagotuz eta enpresa txikientzat eta garatzaile indibidualentzat teknologia eskuragarriagoa lortuz.
• Zibersegurtasuneko gorabeherak murrizteak AI gisa hackerrek sistema bat arriskuan jartzeko aprobetxatu ditzaketen errore, akats eta ahultasunen kopurua murrizten du, kontsumitzaileentzat eta enpresentzat lineako ingurune seguruagoa lortuz.
• Ekintzailetza-jarduera berrian, AI-k lagundutako softwarearen garapenak software irtenbideak behar dituzten startupekin lotutako kostuak eta espezializazio oztopoak murrizten dituelako, negozio-esparru biziagoa eta anitzagoa lortzeko.
• Datuen erabilera hobetzeak, datuek funtsezko eginkizuna baitute softwarearen garapenean ikaskuntza automatikoaren aplikazioan, kontsumitzaileentzako zerbitzu pertsonalizatuagoak eta eraginkorragoak eta enpresentzako erabakiak hobeto hartzeko.
• Gobernuak aurrerapen teknologikoa eta datuen pribatutasunaren babesa orekatzeko lege berriak ezartzen ditu, kontsumitzaileen konfiantza areagotzea eta IA garatzeko esparru etikoagoa lortzeko.
• Softwarearen garapenaren industriaren karbono aztarna handitzea softwarearen garapenerako erabiliko liratekeen AI sistemak trebatzeko beharrezkoak diren konputazio-denbora luzeagoak direla eta, ingurumen-kezkak eta arauzko erronka potentzialak ekarriz.
• Bultzada handiagoa IA garatzeko eta inplementatzeko hainbat sektoretan, rol tradizionaletan enplegua desplazamendu potentziala eta langileen birziklapenaren beharra ekarriz.
• AI-k bultzatutako softwarearen garapen azkarra, erabakiak hartzeko algoritmoetan alborapen potentzialak eta dilema etikoak sor ditzakete, baztertutako komunitateei neurrigabe eragin diezaieketen.
• Softwarearen garapenean AIarekiko konfiantza areagotzea, teknologia-enpresa handiek baliabide zabaletarako sarbidea duten monopolio potentzialak eraginez, agian lehia itotzea eta jokalari txikien aukerak mugatzea.

Kontuan hartu beharreko galderak

• Uste duzu AI softwarea garatzen eta laguntzeak enplegua galtzea eta gizakien inplikazio txikiagoa ekarriko duela softwarearen garapen prozesuan eta industrian?
• Nola onar ditzakete AI-k lagundutako kodetze-soluzioek hasierako ekosistema globalak?