Generatywne AI, takie jak ChatGPT i Google Bard, naprawdę zmieniły przepływ pracy w wielu branżach. Jednak ich wpływ na kodowanie był największy, z podobno 92% programistów włącza różne narzędzia AI do swoich codziennych zadań, a ponad 70% twierdzi, że integracja narzędzi AI znacząco poprawiła ich efektywność pracy.
Badanie, przeprowadzone przez GitHub, skupiło się na amerykańskich firmach zatrudniających ponad 1000 pracowników i przeprowadziło ankietę wśród 500 programistów korporacyjnych, rzucając światło na znaczącą rolę, jaką narzędzia sztucznej inteligencji odgrywają w społeczności programistów. Zgodnie z ustaleniami wielu pracowników stwierdziło, że zintegrowanie narzędzi do kodowania AI z ich przepływem pracy nie tylko pomogło im w przestrzeganiu standardów wydajności, ale także pozwoliło im poprawić jakość kodu, przyspieszyć generowanie danych wyjściowych i zminimalizować incydenty na poziomie produkcyjnym.
„Zwiększając produktywność programistów, zwiększając ich satysfakcję i umożliwiając im osiąganie najlepszych wyników każdego dnia, możemy naprawdę osiągnąć innowacyjność na dużą skalę” — powiedział Inbal Shani, dyrektor ds. produktów w GitHub.
Usuwanie powtarzających się zadań
Nie jest tajemnicą, że dla każdego, kto ma zakodowane, konieczność wykonywania powtarzalnych zadań jest jedną z najbardziej frustrujących rzeczy w historii. I tutaj właśnie błyszczy sztuczna inteligencja, ponieważ automatyzując powtarzalne i przyziemne aspekty kodowania, programiści mogą przekierować swoje wysiłki na bardziej złożone wyzwania, co skutkuje lepszą wydajnością i wydajnością. Co więcej, narzędzia te pomagają również programistom w skutecznym debugowaniu ich programów, oszczędzając w ten sposób czas i zasoby firmy.
Chociaż korzyści płynące z używania sztucznej inteligencji w programowaniu są oczywiste, istnieje jeden potencjalny problem wynikający ze zwiększonej zależności od generowanych przez sztuczną inteligencję kod jest potencjalną dewaluacją ludzkiej wiedzy. Omawiając ten problem, Mark Collier, dyrektor operacyjny Fundacji OpenInfra, stwierdził: „Społeczność Pythona zmaga się z przeglądami kodu generowanego przez sztuczną inteligencję, często dlatego, że jest to gówno, a osoba, która go „wnosi”, nie może tego wyjaśnić, ponieważ nie napisał”. Dlatego programiści będą musieli wyznaczyć granice, jeśli chodzi o korzystanie z narzędzi AI.
