המעצבים של תוכנה ברחבי העולם מקבלים תודינות את הכוח של כלי חידוד תוכנה מופעל באמצעות המבני מלאכותי נוצר (AI) להגברת הפרודוקטיביות ולייעוץ את התהליך שלהם. כלים אלה, כגון IBM Codenet, GitHub CoPilot, Code Whisperer של אמזון, StarCoder של ServiceNow ו- Hugging Face, מהפכים את הדרך שבה נכתבת קוד ונבדקת.
על ידי השתמשות במודלים אלו של AI, מפתחים יכולים גם לייצר קוד מהמשטח שניתן לכתיבתו בעד 55% מהר יותר מהשיטות המסורתיות. כלים אלו גם מציעים את היכולת לבדוק איכות קוד ולבצע בדיקות במגוון שפות תכנות, כולל C++, Java, Go, Python, COBOL, Pascal ו- Fortran. הפוטנציאל של כלים אלה הפך את תחושת החפצה והתעניין לתוך קהילת המפתחים.
תחילת דברים בעניין בכלים המופעלים על ידי AI לחידוד תוכנה
לפי גוגל טרנדס, החיפושים על GitHub CoPilot עלו בעשורית פעמים במשך השנה האחרונה. GitHub, פלטפורמת הקהילה של מפתחי התוכנה הגדולה בעולם, ראתה ייצום חשוב של CoPilot, עם מעל מיליון מנויים משלמים מ- 50,000 ארגונים בכל העולם. חברות IT גדולות מההון הודי כמו Tata Consultancy Services (TCS), Infosys ו- HCLTech גם קיבלו כלים אלה.
ServiceNow דיווחה על גידול של 52% בפרודקטיביות המפתחים דרך שימוש במודל הטקסט לקוד שלהם. סומיט מת'ור, סגן נשיא ומנהל בכיר ב- ServiceNow India Technology ובמרכז העסקים, מסביר איך AI יוצר במערכת Now Platform ממיר טקסט להצעות קוד באיכות גבוהה, ובמקרים מסוימים אף קוד שלם. קוד זה יכול להיות נבדק, נערך ונממש, באופן שמשפר את היעילות בפיתוח.
GitHub's CoPilot, שפתח באמצעות המודל הגדול לשפה של OpenAI (LLM), זמין על ידי מינוי, עם מחירים שמתחילים ב- 10 דולר בחודש לאנשים פרטיים ו- 19 דולר לעסקים. מריו רודריגז, סגן נשיא לניהול מוצר ב- GitHub, מדגיש איך CoPilot משנה את תיבת הכלים של המפתחים, מאפשר להם לכתוב עד 60% מהקוד שלהם בשפות פופולריות כמו Java. הוא מאמין שמספר זה עשוי להגיע ל- 80% ב-5 שנים הקרובות.
מלבד הגברת המהירות והיעילות, כלים המופעלים על ידי AI לחידוד תוכנה עוזרים גם להרתעת אנרגיות נפשית ולהפחתת הכעס ממשימות חוזרות ידניות. החדשנות זו מיוחסת גם על ידי דביקה, האינטיליגנציה המלאכותית הראשונה של הודו. דוויקה היא עוזרת וירטואלית המסוגלת להבין הוראות אנושיות, לייצר קוד תוכנה ואף לתקן באגים. פרויקט קוד פתוח זה מטרתו להתחרות בדווין, שהושק על ידי Cognition Labs בארצות הברית.
האמצה של כלים לחידוד תוכנה
עוד שהבטחה בנוגע לגידול הפרודוקטיביות העבתה, ההתקנה של כלים מאת חברות IT גדולות עקומה עדיין בשלב ניסויי. ארגונים זהירים בנוגע להבטחת הנכונות של הקוד שנוצר ולסינון של תככים מזיקים. למרות האפשרויות הסוחפות המוצעות על ידי כלים לחידוד התוכנה המופעלים על ידי AI, העסקות הודיות נמצאות עדיין בשלבים הראשוניים של האימוץ המובנה.
מפתחים מסתמכים בחוסר תלות באפשרויות השלמת קוד בסביבות פיתוח משולבות (IDEs). כלים לחידוד תוכנה מוכרחים בעסקים ככלים יעילים לעבירת היכרות, לימוד שפות תכנות חדשות ולפתרון שלבים בעייתיים. הם מאפשרים למפתחים לפעול בתוך סביבת התכנות שלהם ללא צורך בהחלפת הקשרים.
גרטנר מעריך כי כ- 65-75% מהמפתחים בארגוני מערכות מידע כבר משתמשים בעוזרי קוד AI, כגון GitHub CoPilot. כלים אלה פועלים כתוספות ל- IDEs, שמאפשרות למפתחים להיות דיאלוג ממוחשב עם הכלי ולהגביר אתיקותו. מנג'ונאת בהט, סגן פקיד מחקר ב- Gartner, משווה את הפונקציונליות הזו ל- 'IntelliSense' הפופולרי, אך עם היתרון הנוסף של תקשורת חלקה עם הכלי.
פרשנט קדי, שותף ב- Deloitte India, הדגיש את חשיבות השמירה על זכויות יוצרים ועל שיטות האבטחה האחרות. חלק מלקוחות מחייבים גילויים בנוגע לשימוש בAI בארטיפקטים טכניים. TCS, ייצואן התוכנה הגדול ביותר שבהודו, מעסיק מוצרים מרובים ליצירת קוד, כולל GitHub CoPilot, AWS Code Whisperer, Google Duet AI, CodeLlama ו- StarCoder. מודלי AI מקרjerטקסט לקוד אלה יכולים לשמש לשיפור הפרודוקטיביות, למהירות ולאיכות הקוד.
מוחמד רפיא טרפדר, ה- CTO של Infosys, מבליט את עתיד תפקידי יצירת הקוד לטקסט שמשתמשים בשילוב של מטריקות כלליות ומומחיות. Infosys פיתחה עוזרים באמצעות גישת מריורינג עבור תחומים כגון מודרניזציה, המרה, דיווח, וביחס לקוד שרק. מחוללי טקסט לקוד הוכיחו להיות ערך בפעולות קידוד, בבדיקה, ביצירת דוחות וייעוץ.
ההשפעה והצער
הודו היא בעלת משתמשים רבים של ChatGPT מחוץ לארצות הברית. מתכנתים נוטים להשקיע בכלי ChatGPT החופשי לשימוש וליצירת קוד, במיוחד לחיפוש פתרונות. פרמדיפ סינג, מייסד של Shorthills AI, מדגיש כי למעלה מ- 80% מהמתכנתים משתמשים ב- ChatGPT ובפלטפורמות אחרות לחידוד תוכנה לשיפור היעילות שלהם. ההתמקדות זו מורגשת בירידה בתעבורת לאתרי ההתמקדות בקידוד כמו Stack Overflow, שחוויתה ירידה של 30-50% בתעבורה במהלך השנה האחרונה.
עם זאת, חשוב להבין כי השימוש בכלים לחידוד תוכנה מופעלי AI אינו כה ישיר כמו ליצור טקסט, תמונות או וידאו. אם לא יתון פתיח נכון, כלים אלה יכולים לייצר קוד שגוי, אשר עשוי להביא לערלות עבודה או אפילו עבורות אבטחה. על השומר עליינו להשתמש כדי להבטיח את הנכונות והבטיחות של הקוד שנוצר.
לסיכום, כלי לחידוד תוכנה מופעלים על ידי AI מיועדים למהפכה בפיתוח התוכנה על ידי שיפור היעילות והזריזות של תהליך הקידוד. בעוד שהאימוץ של כלים אלה ממשיך לגדול, מפתחים וארגונים חי
The source of the article is from the blog trebujena.net