Yazılım geliştirici mesleği, yapay zekanın (AI) etkisiyle bir dönüşüm yaşıyor. OpenAI’nin GPT-4’ü ve Microsoft’un Copilot’u gibi üretken yapay zeka modellerinin ve yardımcılarının, herhangi bir amaç için herhangi bir dilde neredeyse anında kod üretme kapasitesine sahip olduğu artık açıktır.
Bu teknolojik kapasite, yazılım geliştiricilerin faaliyetlerinde azalmayla karşılaşacağı anlamına geliyor. Şu anda asıl tartışma “ne kadar”.
Sektör gözlemcilerinin mevcut kararı: Şu ana kadar çok iyi.
Ancak yapay zekanın geliştiricilerin başarılı olmasına yardımcı olup olmayacağı ya da onların rollerinin çoğunun yerini alıp almayacağı konusunda karışık tepkiler var.
Uygulama modernizasyonunu kolaylaştırmak için bile kullanılabilir.
“Şimdiye kadar tanıyacakları en değerli kodlama ortağı”
Direktörü ve teknoloji lideri Joe Welch şunları söyledi: “Üretken yapay zeka, geliştiricilerin rollerine yaklaşım biçimini kökten değiştiriyor ve üretkenlik devriminden başka bir şeye öncülük etmiyor.” Danışmanlığı Başlatbir bölümü Gezegen Grubu. “Yakın zamanda yapılan bir proje için GitHub Copilot’u VS Code’a dahil ederek, programcıların küçük bir fonksiyon yazmak gibi on dakikalık görevleri, fonksiyonu açıklayan bir yorum yazmak için harcadıkları 30 saniyeye indirdiklerini gördük “Fonksiyonların gerçek kodu şu şekildedir: Copilot tarafından yazılmıştır ve çoğu zaman bu işlevler, üzerinde değişiklik yapılmasına gerek kalmadan kullanıma hazırdır. Bunun ne kadar oyunun kurallarını değiştirdiğini anlamak zor.”
Üretken yapay zeka araçları, geliştiricilerin zorlu çalışmalarının çoğunun yerini alsa da, bu teknolojilerin yükselişi aynı zamanda onların organizasyon içindeki rollerini yükseltme fırsatlarının da önünü açıyor. Kısacası, yapay zeka ve otomasyon çağında işten çıkarma kötü bir şey olmayabilir ve hatta yeni, daha heyecan verici rollere yol açabilir.
Şu anda sektör, üretken yapay zeka platformlarının yazılım geliştirme mesleğine getirdiği güç ve üretkenlikten heyecan duyuyor. Bir araştırmaya göre “Birçok geliştirici için üretken yapay zeka şimdiye kadar bilecekleri en değerli kodlama ortağı olacak.” rapor KMPG danışmanından. Teknoloji sonunda aşırı çalışan ve stresli BT profesyonellerinin işlerinin daha sıradan yönlerini unutmalarına ve işleriyle daha büyük, daha alakalı konulara odaklanmalarına yardımcı olabilir.
Artan üretkenlik yalnızca başlangıç noktasıdır
Temel düzeyde bu, projeler üzerinde daha büyük hacimli işleri tamamlama yeteneği anlamına gelir. KPMG raporunun yazarları, yapay zekanın artan kullanımının “geliştiricileri çerçeveler, platformlar, ürünler ve kayıt sistemleri genelinde daha uygun hale getireceğini” söylüyor. “Üretken yapay zeka, onlara normalde baş edebileceklerinden daha geniş bir proje yelpazesinde çalışmak için ihtiyaç duydukları iskeleyi ve rehberliği sağlayacak.”
Ancak üretkenlikteki artış, yapay zeka ve otomasyonun işler üzerindeki gelecekteki etkisi söz konusu olduğunda yalnızca başlangıç noktasıdır. Üretken yapay zekanın giderek daha fazla benimsenmesi, geliştiricilerin iş gereksinimlerini karşılamak için yapay zeka tarafından sağlanan kaynakları bir araya getirerek daha üst düzey bir rol oynaması gerektiği anlamına da gelecek. “Geliştiricilerin bir kod parçasının nasıl çalışmasını istediklerini açıkça ifade edebilmeleri giderek daha önemli hale gelecek” diyor Mahesh SaptharishiMotorola Solutions’ın Teknolojiden Sorumlu Başkanı.
Bay Saptharishi, “Bir yandan soru sormayı ve sonuçları nasıl test edeceğinizi bilmenin yanı sıra, istenen cevaba ulaşmak için yapay zekaya doğru bilgileri sağlamalısınız” diye açıklıyor. “Kullanıcı hikayesini bir özelliğe veya ürüne dönüştürme hızı arttıkça çevik metodolojilerin de uyum sağlaması gerekecek. Birçok açıdan, yazılımın ne yapması gerektiğine dair kullanıcı hikayeleri biçimindeki açıklamalar yeni kod haline gelebilir.”
“İş analistleri ve ürün yöneticileri yeni hızlı mühendisler olacak”
Odaktaki bu değişim, daha az gerçek programlama rolüne yol açacak ve daha fazla iş odaklı geliştiriciler, belirli uygulamalar için ihtiyaç duydukları yetenekleri bir araya getirmeye odaklanacak.
Teknoloji geliştikçe, “İnsan programlama becerilerinin giderek daha az gerekli hale geleceğini ve eninde sonunda bunların yerini komut istemlerini kullanan mühendislerin alacağını düşünüyorum” öngörüsünde bulunuyor Duncan AngoveBlue Yonder’ın CEO’su.
Angove ise gerçek programlama rollerinde bir düşüş ve daha fazla iş odaklı geliştiricilerin belirli uygulamalar için ihtiyaç duydukları yetenekleri bir araya getirmesini öngörüyor. Teknoloji geliştikçe, “İnsan programlama becerilerinin giderek daha az gerekli hale geleceğini ve en sonunda yerini hızlı mühendislerin alacağını düşünüyorum” diye tahmin ediyor.
“İş analistleri ve ürün yöneticileri, iş ihtiyaçlarını ihtiyaç duyduğumuz kodu üreten istemlere dönüştüren yeni hızlı mühendisler olacak. Kısa vadede kod kalitesini kontrol etmek için programcılara hâlâ ihtiyacımız olacak, ancak zamanla bu rol de kaybolacak.”
Başka bir yerde tasarlanmış kodun serbestçe kullanılmasının hukuki sonuçları, etkili kod oluşturmanın önünde potansiyel bir engel teşkil etmektedir
Elbette bu düşüşün ölçeğini de perspektife koymak önemli. Saptharishi, geliştiricilerin tüm uygulamaları bir gecede yazmak için yapay zekayı kullanmayacağını söylüyor: “Yapay zeka, geliştiricilerin işlerini daha hızlı yapmasına ve daha az hata yapmasına yardımcı olacak ve zamanla yapay zeka, uygulama geliştirmede daha büyük bir rol oynayacak. BT profesyonellerinin yaratıcılığı, problem çözme becerileri, kavramları oluşturma ve başkalarına açıklama yeteneği, başarılarında her zaman önemli bir rol oynayacaktır.”
Esas olarak başka bir yerde tasarlanmış kodu özgürce kullanmanın yasal sonuçları, geliştiricilerin bu alanda daha üretken olmalarına yardımcı olmak yerine, gerçekten kod üretmenin önünde potansiyel bir engel teşkil ediyor. KPMG yazarları, “Üretici yapay zekayla ilgili fikri mülkiyet sorunları henüz çözülmedi” diye vurguluyor. “Bu modeller, birçok lisans türüyle açık kaynak kodu üzerinde eğitiliyor ve ürettikleri yazılımın açık kaynağa çok benzer olduğu düşünülürse ne olacağını zaman gösterecek.”
Geliştirici rollerinin ne tür bir gerileme yaşayacağı tartışmalı olsa da, Launch’ın Welch’i, geliştiricilerin giderek daha zorlu işlere yönelik sonuçları çok daha hızlı sunma becerileri üzerinde birçok olumlu etki öngörüyor:
- Bir öneri motoru olarak: Önemli bir fayda, “Yapay zeka önerilerini kod geliştirme sürecine entegre etmek veya kod girişi sırasında yapay zeka önerileri sağlamak” olacak, diyor. “GitHub Copilot buna iyi bir örnektir ve geliştiricilerin yazdıklarına göre öneriler ve öneriler sunar. Geliştiriciler ayrıca yazmaya çalıştıkları kodu özel olarak biçimlendirilmiş bir yorumda belirtebilirler ve Copilot bu işlevin uygulanmasına ilişkin bir örnek sağlayacaktır”.
- Yeni geliştiricilerin katılımına yardımcı olmak amacıyla mevcut koda yönelik belgeler oluşturmak için: Alt sistemlerin üst düzey özetlerini ve ardından bireysel modüllerin daha ayrıntılı açıklamalarını sağlamak için yapay zekayı kullandık” diyor Welch. “Geliştiriciler bu özetleri okuduktan sonra doğrudan sohbet robotuyla etkileşime girebilir. Yapay zeka, kullanıma özel işlevler veya bölümler hakkında ayrıntılı sorular sormak için kod. Bu, yeni bir kod tabanını anlamak için gereken süreyi önemli ölçüde azaltır.”
- Eski kütüphaneleri güncellemek için: Welch, “Devam eden zorluklarımızdan biri, üçüncü taraf kitaplıklarını uygun güvenlik yönergelerine göre desteklenen sürümlere güncel tutmaktır” diyor. “Genellikle bu kitaplıkların güncellenmesindeki risk düzeyi belirsizdir. Üretken yapay zeka, genel çabayı tahmin etmede, değiştirilmesi gereken belirli kod modellerini belirlemede ve bu kitaplıkların ve çerçevelerin güncel tutulmasının sağlanmasına yardımcı olmada çok etkilidir Mümkün olduğunca az çaba ve iş riskiyle.”
-
Eski kütüphaneleri güncellemek için: Welch, “Yapay zeka, büyük bir kod tabanını Cobol gibi eski bir dilden Java veya C# gibi daha modern bir dile taşımayı çok daha kolay hale getirebilir” diyor Welch. “Bu geçişler genellikle zordur çünkü hem eski hem de C# konusunda yetkin geliştiricilere ihtiyaç duyarlar. yeni diller.”
Ancak açık olalım: Yapay zeka ve otomasyon çağında yazılım geliştirme rollerinin azaltılması halihazırda devam ediyor. Angove, sonuçta geliştiriciler ve diğer BT profesyonelleri için “kolayca kopyalanamayacak veya öğretilemeyecek şeyler” konusunda bol miktarda fırsat olacağını öngörüyor.
“Büyük dil modellerinin neyi yapamayacağını düşünün ve yapın. Yeni düşüncenin değeri daha da değerli hale geliyor. Şu anda ücretsiz olan uygulamalarla karşılaştırıldığında araçları (LLM’lerin kendilerini) oluşturmaya yardımcı olacak beceriler geliştirin.
Kaynak : “ZDNet.com”