Alex Procházka 
V posledních letech došlo ve způsobu tvorby softwaru k tak radikálním změnám, že není divu, že mnoho lidí přemýšlí, zda v krátké době nenahradí programátory stroje. Odpověď zní ne, alespoň z krátkodobého hlediska. Trend nesměřuje k úplné automatizaci, ale ke spolupráci mezi vývojáři a agenty AI. Ve skutečnosti se práce programátorů stává kreativnější a hodnotnější a mohou přispívat více k podnikání tím, že se osvobodí od mnoha únavných úkolů a umožní jim soustředit se na to, jak uspokojit potřeby pomocí kvalitního kódu.
V posledních letech jsme již byli svědky velkolepých změn ve způsobu vytváření softwaru. DevOps umožnil automatizaci mnoha únavných úkolů vývojářů, jako je integrace verzí nebo testování, čímž bylo dosaženo významného zlepšení produktivity a kvality ve vývoji. Vývojářům také umožnil věnovat více pozornosti důležitým úkolům tím, že je osvobodil od mnoha činností s nízkou hodnotou, které byly potenciálními zdroji chyb.
Nyní s umělou inteligencí jsme udělali nový skok, který ovlivňuje produktivitu vývojových týmů. Nejnovější průzkumy ukazují, že více než 90 % společností používá AI ve svých vývojových týmech. Toto zavedení bylo velmi rychlé, protože stejné průzkumy poskytly údaje 61 % jen před rokem.
V důsledku toho vylepšení v Produktivita Byly drastické. 62 % softwarových inženýrů tvrdí, že dosáhli 25% zvýšení produktivity díky podpoře nových nástrojů AI a 8 % zdvojnásobilo svůj výkon. Čísla hovoří sama za sebe o změně, kterou představuje zavedení umělé inteligence v softwarovém inženýrství.
Podobně av důsledku používání umělé inteligence tytéž průzkumy naznačují, že velmi obecná většina (81 % dotázaných) se domnívá, že nejméně čtvrtina současné inženýrské práce bude v nadcházejících letech automatizována. Jiní analytici jsou ještě optimističtější a myslí si, že tento proces se zrychlí, až budou překonány počáteční problémy s implementací. Marc Benioff, generální ředitel Salesforce, nedávno uvedl, že jeho společnost by mohla přestat najímat softwarové inženýry v roce 2025.
Podle Benioffa je pozoruhodný nárůst produktivity jeho týmů způsoben užší spoluprací mezi inženýry a agenty. To znamená, že dosahují více s méně lidmi. Marc Zuckerberg v rozhovoru také uvedl, že Meta a další technologické společnosti budou od letošního roku implementovat systémy AI schopné vykonávat práci softwarových inženýrů střední úrovně a Google již odhalil, že více než 25 % jeho nového kódu je generováno AI.
Kód optimalizovaný umělou inteligencí
Úspěch a proslulost umělé inteligence by nás neměly rozptylovat a bagatelizovat další prvky a nástroje softwarového inženýrství. Velmi důležité je správné projektové řízení, přesné testování a kontrola kvality výsledného softwaru. Kód musí být optimalizován a dobře zdokumentován. Nezapomínejme, že bez ohledu na to, jak kvalitní je kód, budou se vyskytovat chyby, které bude nutné odhalit a odladit ve výrobě. Složitý, špatně zdokumentovaný kód, který je vývojářům málo známý, může být velmi komplikované ladit.
Rozhodující je umět změřit výsledek a kvalitu práce a také se s podobnými zařízeními porovnat. Může se stát, že jsme velmi spokojeni, protože dosahujeme zlepšení produktivity o 20 % a nevidíme, že naše konkurence dosahuje zlepšení o 40 % nebo více. Jak toho můžeme dosáhnout?
Platnou alternativou je vytvoření systému, který umožní objektivně kvantifikovat produktivitu a kvalitu softwaru. Například použijte standardní metriky ISO/IEC, jako jsou funkční body, k vyhodnocení kvantity i kvality generovaného kódu bez ohledu na to, zda jej napsali lidé nebo umělá inteligence.
Benchmarking umožňuje srovnání výkonnosti zařízení, technologií a procesů ve vztahu k průmyslovým standardům
To nejen usnadňuje identifikaci oblastí pro zlepšení, ale také zajišťuje, že konečný produkt splňuje očekávání zákazníků, je ekonomicky životaschopný a umožňuje nám měřit zlepšení v produktivitě naší a našich dodavatelů. Kromě toho můžeme vědět, zda se zkrátila doba dodání projektu, zda se zlepšila kvalita softwaru nebo zda byly optimalizovány související náklady. Tyto metriky jsou zásadní pro informovaná rozhodnutí o tom, jak tyto nástroje nadále používat.
Benchmarking umožňuje porovnávat výkonnost zařízení, technologií a procesů ve vztahu k oborovým standardům nebo s historickými výsledky samotné organizace. V tomto kontextu získává benchmarking nebývalý význam, protože poskytuje jasný pohled na to, jak implementace umělé inteligence ovlivňuje produktivitu a zda skutečně přispívá k dosažení nových úrovní efektivity.
Umělá inteligence je strategickým spojencem lidského talentu k dosažení mnohem ambicióznějších cílů. A největší výzvou bude nejen to, jak dosáhnout produktivnější a konkurenceschopnější budoucnosti, ale také kreativnější a lidštější.
Raúl Fernández, provozní ředitel společnosti LedaMC
Čerpáme z těchto zdrojů: google.com, science.org, newatlas.com, wired.com, pixabay.com
