Daha ne kadar AI kodlama araçlarını kullanan geliştiriciler üretken mi? Son zamanlarda, AI’nın geliştiricileri 2 kat, 3 kat ve hatta 5 kat daha üretken hale getirdiğine dair birçok spekülasyon var. Bir rapor tahmin ediyor 2030’a kadar geliştirici üretkenliğinde on kat artış.
Ancak buradaki ironi, mühendislik camiasının mühendislik üretkenliğini ölçmenin evrensel bir yolu üzerinde büyük ölçüde anlaşamamasıdır. Hatta bazıları, çoğu ölçümün kusurlu veya kusurlu olduğunu ileri sürerek bu fikri tamamen reddetmiştir. Yapay zekanın bugün üretkenliği artırmasıyla ilgili iddiaların çoğu niceliksel verilere değil anketlere ve anekdotlara dayalıdır.
Önce üretkenliğin nasıl ölçüleceği konusunda anlaşmaya varmadan yapay zeka hakkında nasıl yargıya varabiliriz? Uzaktan çalışma deneyinden bir şey öğrendiysek, o da veri ve ölçüm yerine dogma ve ideolojiye dayalı ofis, uzak ve hibrit stratejiler arasında gidip gelerek kararlarımızı şekillendirecek veriler olmadan bocaladığımızdır.
AI ile kendimizi tekrar etme yolundayız. İlerlemek için önce etkisini anlamalı ve ölçmeliyiz.
Geride kalma riski
Yapay zeka etrafındaki mevcut yutturmaca, kalite üzerindeki bilinmeyen etki, potansiyel intihal riski ve diğer faktörler nedeniyle bazılarımıza duraklamamız için neden verebilir. En temkinli şirketler, her şeyin nasıl sonuçlanacağını görmek için bekleyen bir tutma modeline girdiler.
Bununla birlikte, teknoloji etkin işletmeler için geride kalma riski varoluşsaldır. AI, her ikisini de etkileyen bir çift hızlandırıcıdır Ne Ve Nasıl şirketler inşa ediyor. Bugün yapay zekaya yatırım yapan şirketler, yalnızca yapay zeka destekli yeni ürünleri değil, aynı zamanda ürünleri daha hızlı ve daha ucuza pazara sunarak iki katına çıkma potansiyeline sahip.
Çoğu şirket şu ana odaklanmıştır: Neancak AI için sürücü olabilir Nasıl, 10x hatta 100x mühendislik ekibini oluşturmak. Yapay zeka araçlarını en verimli ve etkili şekilde optimize ederek uçurumu hızla nasıl aşacağını bulan ve üretkenlik platosuna daha hızlı ulaşan şirketler, önümüzdeki yıllarda avantajlı bir başlangıçtan yararlanacak. Hiçbir şey yapmama riski çok yüksek.
Takasları anlamak
Elinde çekiç olan birine her şey çivi gibi görünür. AI ile de öyle.
göre bir son GitHub raporu, geliştiriciler tarafından belirtilen yapay zeka kodlama araçlarının en büyük yararı, kodlama dili becerilerini geliştirmekti. Diğer bir önemli fayda, standart kod yazmak gibi tekrar eden görevleri otomatikleştirmektir. A Codecov’un son deneyi ChatGPT’nin önemsiz işlevler ve nispeten basit kod yolları için basit testler yazmada iyi performans gösterdiğini gösterdi.
