Generative KIs wie ChatGPT und Google Bard haben den Arbeitsablauf in vielen Branchen wirklich verändert. Ihr Einfluss auf die Codierung war jedoch mit angeblich 92 % der Programmierer integrieren verschiedene KI-Tools in ihre täglichen Aufgaben und über 70 % geben an, dass die Integration von KI-Tools ihre Arbeitseffizienz erheblich verbessert hat.
Die Studie, Die von GitHub durchgeführte Studie konzentrierte sich auf amerikanische Unternehmen mit über 1.000 Mitarbeitern und befragte 500 Unternehmensentwickler. Sie beleuchtete die bedeutende Rolle, die KI-Tools innerhalb der Programmiergemeinschaft spielen. Den Ergebnissen zufolge gaben viele Mitarbeiter an, dass die Integration von KI-Codierungstools in ihren Arbeitsablauf ihnen nicht nur dabei half, Leistungsstandards einzuhalten, sondern es ihnen auch ermöglichte, die Codequalität zu verbessern, die Ausgabegenerierung zu beschleunigen und Vorfälle auf Produktionsebene zu minimieren.
„Indem wir die Produktivität der Entwickler steigern, ihre Zufriedenheit erhöhen und sie befähigen, jeden Tag ihr Bestes zu geben, können wir wirklich Innovationen in großem Maßstab erzielen“, sagte Inbal Shani, Chief Product Officer bei GitHub.
Entfernen sich wiederholender Aufgaben
Das ist für jeden, der dies getan hat, kein Geheimnis Programmiert zu werden, gehört die Erledigung sich wiederholender Aufgaben zu den frustrierendsten Dingen überhaupt. Und hier glänzen KIs, denn durch die Automatisierung repetitiver und alltäglicher Aspekte der Codierung können Entwickler ihre Anstrengungen auf die Bewältigung komplexerer Herausforderungen lenken, was zu einer verbesserten Effizienz und Leistung führt. Darüber hinaus helfen diese Tools Programmierern auch dabei, ihre Programme effizient zu debuggen, wodurch Zeit und Unternehmensressourcen gespart werden.
Während die Vorteile des Einsatzes von KI bei der Programmierung offensichtlich sind, gibt es ein potenzielles Problem, das sich aus der zunehmenden Abhängigkeit von KI ergibt Code ist die potenzielle Entwertung menschlichen Fachwissens. Als Mark Collier, der COO der OpenInfra Foundation, dieses Problem besprach, erklärte er: „Die Python-Community kämpft mit Codeüberprüfungen von KI-generiertem Code, oft weil es Mist ist und die Person, die ihn ‚beiträgt‘, es nicht erklären kann, weil sie …“ habe es nicht geschrieben.“ Daher müssen Programmierer beim Einsatz von KI-Tools Grenzen setzen.
