Значительный сдвиг уже на горизонте для инженерии программного обеспечения, так как помощники по коду на основе искусственного интеллекта постепенно вплетаются в ткань команд разработки. Международная технологическая исследовательская фирма Gartner прогнозирует существенный рост принятия помощников по искусственному интеллекту разработчиками в течение этого десятилетия. К 2028 году ожидается, что три четверти корпоративных программистов будут обращаться к этим интеллектуальным инструментам — это значительный рост по сравнению с менее чем 10 процентами, замеченными в начале 2023 года.
Уже более половины крупных предприятий, прошедших опрос, принимают технологию AI-помощников в процессе разработки программного обеспечения через испытания, активное внедрение или полную реализацию. Эти инструменты на основе искусственного интеллекта, обещая значительное увеличение эффективности кодирования, могут породить нереалистичные ожидания среди руководителей ИТ. Надежды велики, и некоторые ИТ-руководители предвещают революцию в продуктивности кодирования.
Несмотря на впечатляющий потенциал, применение искусственного интеллекта в написании кода не является универсальным решением. Эмпирические оценки подчеркивают, что истинная сила этих AI-помощников часто проявляется в конкретных и хорошо задокументированных задачах, таких как написание основного кода веб-сервера. Но это лишь фрагменты обширного процесса разработки программного обеспечения, включающего в себя дизайн, исследования и тестирование.
Стремление к интеграции AI в разработку не обходится без препятствий. Старшему руководству следует умерить свои ожидания здравым смыслом и пониманием того, что поставщики часто демонстрируют оптимальные сценарии. Руководство должно способствовать созданию культуры, способствующей обучению и совместному обнаружению наиболее эффективных ролей для инструментов на основе искусственного интеллекта в своих организациях. Таким образом, технологическая индустрия может использовать все преимущества, которые может предложить AI в создании программного обеспечения, сохраняя при этом реалистичные и устойчивые стандарты продуктивности.