Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) i jej szybkie upowszechnienie zasadniczo przekształciły całe branże, a tworzenie oprogramowania wiedzie prym w tym procesie. Sztuczna inteligencja generuje już ponad jedną czwartą nowego kodu Google!
To szybkie przyjęcie sztucznej inteligencji dostarcza cennych wniosków innym branżom zmagającym się z wyzwaniami związanymi z jej wdrażaniem. Niedawne badanie wykazało, że 81% inżynierów oprogramowania korzysta z GenAI do automatyzacji zadań, które wcześniej wykonywano ręcznie — to dramatyczna zmiana w porównaniu z sytuacją sprzed zaledwie dwóch lat.
Aby dokładniej zbadać te spostrzeżenia, porozmawialiśmy z Robertem Whiteleyem, dyrektorem generalnym firmy Coder, który podzielił się swoją perspektywą na temat wpływu sztucznej inteligencji na tworzenie oprogramowania i jej potencjalnych konsekwencji w innych dziedzinach. W tym wywiadzie Rob omawia możliwości, zagrożenia i zmieniającą się dynamikę wdrażania sztucznej inteligencji, przedstawiając organizacjom wskazówki dotyczące skutecznego integrowania AI z ich przepływami pracy przy jednoczesnym unikaniu typowych pułapek.
- Czy wdrażanie sztucznej inteligencji rzeczywiście wzmocniło pozycję deweloperów, czy też wprowadza nowe złożoności i presję, które wcześniej nie były tak odczuwalne? Czy są aspekty doświadczenia dewelopera, które mogły się pogorszyć z powodu AI?
„Prawidłowo wdrożona sztuczna inteligencja może całkowicie zmienić produktywność deweloperów i ogólne doświadczenie dewelopera. Upraszczając żmudne zadania związane z kodowaniem, ograniczając liczbę błędów i poprawiając jakość kodu, AI pozwala deweloperom skupić się na pracy o większej wartości. Chodzi o zwiększenie ich wpływu, a nie zastąpienie ich kreatywności. Jednak choć korzyści są niezaprzeczalne, integrowanie AI z procesem tworzenia oprogramowania wiąże się z własnym zestawem wyzwań.
Wdrażanie AI w procesie tworzenia oprogramowania przebiegało bardzo szybko. Jeszcze dwa lata temu większość deweloperów nie korzystała z narzędzi sztucznej inteligencji; dziś 81% inżynierów oprogramowania wykorzystuje GenAI do automatyzacji zadań, które wcześniej wykonywali ręcznie. Ten gwałtowny wzrost przyspieszył produktywność, ale stworzył również konieczność zachowania równowagi. Deweloperzy muszą nauczyć się włączać AI do swojej pracy tak, aby uzupełniała ich umiejętności, a jednocześnie zachować kontrolę człowieka niezbędną do uzyskania wysokiej jakości rezultatów.
Jednym z największych zagrożeń jest nadmierne poleganie na AI. Wygoda polegająca na delegowaniu zadań sztucznej inteligencji może czasami ograniczać kontrolę nad jej wynikami, niwecząc obiecywane przez nią korzyści w zakresie efektywności. Jednocześnie deweloperzy odczuwają coraz większą presję, aby opanować nowe zestawy umiejętności potrzebnych do skutecznej pracy z narzędziami AI. Zarządzanie AI w przepływach pracy coraz bardziej przypomina zarządzanie zespołem — wymaga połączenia umiejętności technicznych i przywódczych, których wielu deweloperów dopiero uczy się używać. Pomyśl o GenAI jak o pełnym zapału stażyście, który chce zadowolić dewelopera. Uzyskanie dobrych rezultatów od swojego partnera GenAI wymaga konkretnych poleceń, pozytywnego wzmacniania i iteracyjnego mentoringu.
Organizacje zmagają się również ze standaryzacją podczas wdrażania AI. Często polegają na narzędziach od dotychczasowych partnerów lub przyjmują fragmentaryczne rozwiązania oparte na indywidualnych preferencjach albo przejęciach. Tworzy to mozaikę narzędzi, która komplikuje przepływy pracy i zarządzanie, szczególnie w większych organizacjach, gdzie niezatwierdzone użycie AI może szybko wymknąć się spod kontroli.
Aby w pełni wzmocnić pozycję deweloperów, firmy potrzebują od samego początku jasnych zasad i wytycznych. Deweloperzy powinni czuć się pewnie, korzystając z AI, a jednocześnie zachowywać krytyczne podejście do jej wyników. Być może co najważniejsze, wdrażanie powinno przebiegać w tempie wspierającym naukę i rozwój. AI jest potężnym narzędziem, ale działa najlepiej, gdy wzmacnia — a nie zastępuje — ludzką wiedzę i doświadczenie.”
- Czy uważasz, że firmy przeceniają krótkoterminowy wpływ AI, a jednocześnie nie doceniają jej długoterminowych zagrożeń, takich jak potencjalne uprzedzenia lub nadmierne poleganie na automatyzacji? Czy istnieją zagrożenia, o których nie mówi się wystarczająco dużo?
„Szybkie wdrażanie narzędzi AI wyprzedziło gotowość wielu firm do reagowania na związane z nimi zagrożenia. Choć początkowy optymizm dotyczący korzyści płynących z AI jest uzasadniony, zbyt wiele firm działa bez infrastruktury potrzebnej do ograniczenia krytycznych zagrożeń, takich jak eksfiltracja danych, kradzież własności intelektualnej, wstrzykiwanie poleceń i zatruwanie danych. Ponieważ rok 2025 zapowiada się jako rok naruszeń danych związanych z generatywną sztuczną inteligencją, inwestowanie w odpowiednie mechanizmy ochronne nie jest opcjonalne — jest niezbędne do skutecznego wdrażania AI w dzisiejszym coraz bardziej złożonym środowisku cyberbezpieczeństwa.
Istnieje również kwestia tego, kto jest właścicielem wyników. Większość narzędzi do wspomagania kodowania GenAI — zwłaszcza płatne wersje nieprzeznaczone dla konsumentów — przypisuje prawa własności intelektualnej deweloperowi. Zapewniają one również ochronę przed ryzykami związanymi z bazowymi modelami LLM. Nie jest to jednak regułą. Firmy muszą dokładnie rozumieć warunki korzystania z narzędzi, na których używanie zezwalają — i które blokują. W przeciwnym razie organizacje mogą ostatecznie stać się współwłaścicielami własności intelektualnej.
Zagrożenia związane z AI są realne. Firmy muszą znaleźć równowagę między wykorzystywaniem możliwości AI a utrzymaniem nadzoru człowieka, aby zapewnić jakość, dokładność i bezpieczeństwo. Przyszły sukces zaczyna się od przemyślanego planowania i zdyscyplinowanej realizacji już dziś. Firmy nie mogą sobie pozwolić na pogoń za efektownymi zastosowaniami AI ani szybkimi sukcesami bez dostosowania tych inicjatyw do rzeczywistych potrzeb swoich zespołów deweloperskich. Właściwe podejście łączy jasne zasady zarządzania, edukację użytkowników i koncentrację na rozwiązywaniu istotnych problemów. W ten sposób można bezpiecznie i skutecznie wykorzystać pełny potencjał AI. Organizacjom, które chcą prawidłowo wdrożyć te rozwiązania, współpraca z doświadczonymi partnerami w zakresie tworzenia oprogramowania na zamówienie może pomóc w sprostaniu tym wyzwaniom.”
- Jakie branże mogą błędnie zakładać, że sztuczna inteligencja nie jest tak istotna dla ich sektora, mimo że najbardziej skorzystałyby na jej integracji? Czy istnieją zaskakujące przykłady sukcesu, w których spostrzeżenia dotyczące AI pochodzące od deweloperów rewolucjonizują nietypowe sektory?
„Sztuczna inteligencja zmienia każdą branżę — od opieki zdrowotnej po produkcję, a nawet rozrywkę. Mimo różnic wiele z tych branż zmaga się z podobnymi problemami. Niezależnie od tego, czy chodzi o dopasowanie liczby dostępnych łóżek do zmiennego zapotrzebowania pacjentów na oddziale ratunkowym, czy o optymalizację łańcucha dostaw produktu, źródłem tych wyzwań często jest nieefektywne zarządzanie danymi. Narzędzia AI mogą znacząco pomóc w usprawnianiu tych procesów dzięki automatyzacji, podobnie jak pomagają deweloperom w pisaniu kodu.
W przypadku firmy Coder najbardziej zaskoczyła mnie branża motoryzacyjna. Producenci samochodów zatrudniają liczne zespoły deweloperów, którzy tworzą i utrzymują coraz inteligentniejsze oraz bardziej autonomiczne pojazdy. Nie jest niczym niezwykłym, że duży producent ma 10 000 lub więcej deweloperów. Największe wdrożenia firmy Coder realizują producenci samochodów; wszyscy korzystają z więcej niż jednego rozwiązania GenAI.”
10 Najlepsze narzędzia AI!
Here's my pick of the 10 best software from the 10 tools reviewed.
Clicks on the links below may earn a commission, which supports our independent testing and review of software and services. Learn more about how we stay transparent.
- Jak odpowiadasz liderom, którzy obawiają się, że wdrożenie AI może doprowadzić do likwidacji miejsc pracy lub utraty ludzkiej intuicji? Czy pierwszym krokiem we wdrażaniu AI powinien być raczej sposób myślenia niż technologia?
„Odpowiednie nastawienie i komunikacja są niezbędne, aby uruchomić inicjatywę związaną z AI. Opór przed zmianą jest czymś normalnym, zwłaszcza gdy zmianie tej towarzyszy tyle samo plotek i potencjalnych zagrożeń co AI. Osoby podejmujące decyzje muszą pokazać rzeczywistą wartość AI i jej wpływ na codzienną pracę deweloperów.
Deweloperzy zawsze będą rozwiązywać problemy i wdrożenie AI tego nie zmieni. Zmieni się natomiast sposób, w jaki będą je rozwiązywać. Wraz z wprowadzeniem AI każdy deweloper stanie się w zasadzie menedżerem własnego zespołu botów, co skłoni go do innego myślenia o rozkładaniu problemu na części i przekazywaniu kolejnego zadania agentowi AI. Wymaga to przejścia od zestawu wyłącznie twardych umiejętności do umiejętności miękkich — zamiast cenić głęboką znajomość określonego zestawu języków programowania, deweloperzy muszą zadać sobie pytanie: „Czy potrafię skutecznie się komunikować?”
Deweloperzy będą również zyskiwać coraz większą autonomię podczas rozwiązywania problemów, ponieważ to każda osoba będzie decydować o strukturze własnego zespołu botów AI. Może na przykład zdecydować, czy chce przypisać boty do różnych etapów cyklu życia tworzenia oprogramowania, podzielić pracę według języka programowania i tak dalej. Zapewnienie szkoleń lub możliwości podnoszenia kwalifikacji, które pomogą deweloperom rozwijać te nowe umiejętności miękkie, jest niezbędnym krokiem do osiągnięcia przez nich długoterminowego sukcesu.
Ważne jest również, aby osoby podejmujące decyzje przyznały, że AI nadal nie jest gotowa do całkowitego zastąpienia wkładu człowieka, obalając mity i właściwie przedstawiając nowe inicjatywy jako pomocne narzędzie, a nie zamiennik. W ostatnich latach AI poczyniła imponujące postępy, ale narzędzia te mogą doprowadzić deweloperów tylko do 80% rozwiązania. Ludzki wkład jest potrzebny, aby dopracować pozostałe 20% i uzyskać oszczędność czasu oraz korzyści w zakresie jakości. Przedstawiając AI jako asystenta przyspieszającego transformację cyfrową, liderzy mogą lepiej przygotować swoje zespoły nie tylko do niechętnego zaakceptowania narzędzi AI, lecz także do ich przyjęcia i podniesienia ogólnego poziomu doświadczenia oraz umiejętności.”
- Czy ruch na rzecz „przesuwania w lewo” rzeczywiście został przyspieszony przez AI, czy tylko podąża za szerszym trendem w kierunku DevOps i automatyzacji? Czy istnieją obszary, w których przesuwanie w lewo przyniosło odwrotny skutek lub stworzyło nowe wąskie gardła?
„Podejście „przesuwania w lewo” od dawna służy do rozwiązywania problemów w tworzeniu oprogramowania, zanim się pojawią. Jednak w ostatnich latach tak wiele elementów zostało „przesuniętych w lewo”, że deweloperzy poświęcają coraz mniej czasu na faktyczne projekty związane z kodowaniem. Nadszedł czas, aby dyrektorzy ds. informatyki i dyrektorzy ds. technologii przemyśleli swoje strategie.
Chociaż DevOps i DevSecOps mogą zapewnić ogromną automatyzację i oszczędność czasu, często odbywa się to kosztem dewelopera. Przeniesienie działań operacyjnych na wcześniejszy etap cyklu życia tworzenia oprogramowania prowadzi do zwiększenia obciążenia poznawczego i spadku produktywności deweloperów. GenAI pojawiła się między innymi jako odpowiedź na ten problem. Jest nowym narzędziem w arsenale liderów, które pozwala ograniczyć problemy z produktywnością deweloperów i ich doświadczeniem.
Liderzy DevOps i inżynierii platformowej mogą wykorzystywać chmurowe środowiska programistyczne jako sposób na automatyzację GenAI na dużą skalę. Dzięki nim GenAI jest zawsze połączona, zaktualizowana i prawidłowo objęta kontrolą wersji, co usprawnia dostęp dla zewnętrznych deweloperów kontraktowych, umożliwia zespołom analityki danych korzystanie z zasobów chmurowych, a także skraca czas wdrażania deweloperów do nowych projektów. Obserwujemy, że firmy odnoszące największe sukcesy wykorzystują CDE do „przesuwania w lewo” narzędzi — zwłaszcza GenAI — dla deweloperów, bez obniżania ich produktywności.”
Co dalej?
Droga wdrażania AI w tworzeniu oprogramowania stanowi cenny wzorzec dla innych branż. Choć GenAI otworzyła nowe możliwości zwiększania produktywności, podkreśliła również znaczenie ludzkiego nadzoru, przemyślanego wdrażania oraz zmiany sposobu myślenia w kierunku współpracy z AI jako partnerem.
Gdy firmy z innych sektorów rozważają integrację AI, spostrzeżenia Roba Whiteleya podkreślają kluczowy wniosek: pomyślne wdrożenie nie polega wyłącznie na wykorzystywaniu najnowocześniejszych technologii, lecz także na umożliwianiu ludziom mądrzejszej, a nie cięższej pracy.
Dzięki promowaniu przejrzystego zarządzania, umożliwianiu podnoszenia kwalifikacji i nadawaniu priorytetu bezproblemowej integracji organizacje mogą stawić czoła wyzwaniom związanym z wdrażaniem AI i uwolnić jej transformacyjny potencjał.
Zapisz się do biuletynu The CTO Club, aby uzyskać więcej informacji na temat AI.
