Yapay zekanın insan meslekleri, özellikle geliştiriciler için temsil ettiği “tehdit” hakkında sık sık konuşulur. Aksine, AI, katma değeri yüksek görevlere odaklanmalarını ve daha verimli ve hızlı çalışmalarını sağlayan mükemmel bir tamamlayıcıdır.
Bu nedenle, AI bir yedek olarak değil, teknik işlemler tarafından olumlu bir şekilde kullanılabilecek bir araç olarak görülmelidir.
Büyüyen etki
AI artık birçok alana uygulanmaktadır. Örneğin, finansal işlemlerdeki dolandırıcılık veya anormallikleri tespit etmek veya üretim süreçlerini iyileştirmek, ekipman arızalarını tahmin etmek veya ürün kalitesini iyileştirmek için kullanılır. Ayrıca uygulandığı alanları dönüştürebilir ve belirli görevleri otomatikleştirebilir.
Bilgisayar bilimi alanında, programcıların kodu daha hızlı, daha doğru ve daha verimli bir şekilde üretmesine yardımcı olacak gerçek zamanlı veriler, kod fikirleri, kod gezinme özellikleri ve araçları sağlayarak geliştirme sürecini iyileştirmek için en son yapay zekalar geliştirilmiştir.
Geliştirmenin yapay zeka tarafından gerçekleştirileceği bir dünyaya doğru mu?
Geliştirme AI’ları kendimize bu soruyu sormamızı sağlıyor. Belirli kısıtlamalara karşılık gelen yazılım kodu üretmeyi mümkün kılarlar ve bu, kabul edilmelidir ki oldukça etkileyicidir. Ancak tüm yapay zekalar gibi, belirli sorunlara (bir sınıftaki bir işlev veya en iyi ihtimalle tüm bir sınıf) yanıt verirler ve bir uygulama projesi çok daha karmaşıktır.
Bir uygulamanın, uygulamanın iyi tasarlanmış, bakımı yapılabilir ve ölçeklenebilir olmasını sağlamak için uzmanlarımızın yönetmekten sorumlu olduğu birçok özelliği vardır. Bu AI modelleri, kendisine yöneltilen soruları yanıtlamaya çalışmak için bir dizi mevcut koda güvenirken, kullanılan çerçeveler hakkında derinlemesine bilgiden yoksundur. Bu nedenle, bize sundukları kod örneklerinin kısmen yanlış olması veya uygulama çerçevesinden yararlanmamaları nadir değildir. Bu önerilerin bu şekilde kullanılması, üretilen kodun ihtiyaçlara uygun olduğundan ve programa entegre edildiğinden emin olacak deneyimli bir geliştirici tarafından incelendikten sonra kullanılmadığı takdirde uygulama projeleri için gerçek bir risktir. ve proje kısıtlamaları.
Bahsettiğimiz AI modelleri muhatabın sorgulanmasına, geri adım atmasına, alternatif yollar önermesine izin vermiyor. Ve yine de, bu çalışma bir yazılım projesinin yürütülmesinde esastır. İş ihtiyacının tam olarak ifade edilmemesi, olgunlaşmaması ve hatta çelişkilerle dolu olmaması gerçekten de nadir değildir. Bir geliştirme projesi aynı zamanda iş analistleri, müşteriler, veri bilimcileri ile yazılımda uygulanması ve gereksinimleri karşılaması gereken çeşitli kısıtlamaların ve kuralların çıkarılmasını kesin olarak mümkün kılan bir işbirliği ve fikir alışverişi projesidir. Sorunlara güvenilir ve evrimsel bir şekilde cevap vermeyi mümkün kılacak uygulama mantığını bulmak için işlevlerin bu şekilde parçalara ayrılmasında geliştiricinin çalışması önemli bir yere sahiptir.
Son olarak, yapay zeka modellerinde önyargı denilen şeyler vardır. Bu algoritmik önyargılar, eğitimini gerçekleştirmek için seçilen verilerden bu yapay zekalara dahil edilir. Bu nedenle, öğrenmesinde veri durumlarının aşırı temsili (veya yetersiz temsili), yanlış ve hatta ayrımcı cevaplardan kaynaklanacaktır. Bu nedenle AI kullanımının önemli etik ve toplumsal sonuçları vardır (örneğin, kullanıcı gizliliği veya ayrımcılığı ile ilgili olarak). Yazılım mühendisleri, bu hususları dikkate almak ve uygulamanın yürürlükteki standart ve yönetmeliklere uygun olmasını sağlamakla yükümlüdür.
Geliştiriciler için yeni zorluklar ve fırsatlar
Ancak yapay zekanın daha demokratik hale geldiği ve hayatımızda önemli bir yer edindiği bir dünyada, yazılım mühendisleri (dijitalleşmeyle dönüşen birçok meslek gibi) mesleklerinin geliştiğini görüyor.
Görevleri otomatikleştirmek ve kod oluşturmak için yapay zeka modellerinin kullanılması, yazılım uzmanlarının üretkenliğini ve etkinliğini artırmak için temel unsurlardan biri olacaktır. Geliştirici, en tekrarlayan görevleri için yapay zekadan en iyi şekilde yararlanabileceği yazılım mühendisliği projelerinde her zamankinden daha fazla önemli bir bağlantı olacak.
Birkaç yıldır geliştiriciyi takdir etme eğiliminde olan bir dönüşüm başladı. 10 yılı aşkın bir süredir, teknolojiler ve çerçeveler gerçekten çok gelişti ve uygulama mimarileri, giderek artan gereksinimleri karşılamak için giderek daha karmaşık hale geldi. Eğilim, yapay zekanın denkleme gelmesiyle doğrulanacak. Artık sadece bir programlama diline veya çerçeveye hakim olmak gerekli değildir. Yapay zeka algoritmalarından en iyi şekilde yararlanmak için artık yapay zeka algoritmalarını bir bütün olarak bilmek ve anlamak da gerekli olacak.
Küçük geliştiricileri eğitin ve daha iyi destekleyin
Okulu bırakan, bazen mesleklerimizin tüm zorlukları karşısında çaresiz kalan geliştiricilerle tanışmak zaten alışılmadık bir durum değil. Bu AI modellerinin bu popülasyonlar tarafından başarıları için kullanılması, katkıda bulunanlar tarafından oluşturulan Stack Overflow kodundan basit kopyala-yapıştır kullanımıyla aynı zorlukları yaratacaktır. Bu nedenle, üzerinde çalıştığı projenin teknolojileri hakkında derinlemesine bilgisi olmayan bir gencin, bilgisini geliştirmek ve üretkenliğini korumak için yapay zeka modellerini kullanabileceğini düşünmek bir yanılsamadır.
Geliştirici mesleği, becerilerde uzun bir artışla zaman içinde inşa edilir. Bu nedenle, yapay zekanın (deneyimli olsun ya da olmasın) geliştiricilerin yerini alacağını düşünmemeli ya da kullanımını reddetmemeliyiz. Yazılım geliştirmeye yönelik AI modelleri, daha önemli ve daha az tekrar eden görevlere odaklanabilmemiz için önemlidir. Bu yeni araçlar tarafından boşa çıkarılan tüm bu zaman, diğer şeylerin yanı sıra, gençleri daha iyi denetlemek, başlangıç eğitimlerini mükemmelleştirmek ve bu yeni uygulamalarla büyümelerini sağlamak için bu deneyimli kişiler tarafından iyi bir şekilde kullanılmalıdır.