Programowanie oparte na wibracjach a programowanie tradycyjne: czy sztuczna inteligencja na zawsze zmienia oblicze programowania?

Oto, w jakim kierunku prawdopodobnie zmierzają sprawy:

• Mniej kodu będzie pisane od podstaw. Programiści będą poświęcać mniej czasu na ręczne tworzenie podstawowej logiki, szablonów, testów i dokumentacji. Rozpoczynanie pracy od pustego pliku może stać się wyjątkiem, a nie regułą.
• Znaczenie “zwykłego programowania” spadnie. Pisanie kodu nadal będzie miało znaczenie, ale nie będzie to całość pracy. Im więcej sztuczna inteligencja będzie w stanie wygenerować, tym większą wartość zyskają takie umiejętności, jak projektowanie architektury, myślenie produktowe, debugowanie, bezpieczeństwo i projektowanie systemów.
• Małe zespoły będą tworzyć wielkie rzeczy. Start-upy i wewnętrzne zespoły produktowe będą mogły testować więcej pomysłów przy mniejszym nakładzie personelu. Nie oznacza to, że każdy dwuosobowy zespół stworzy podczas przerwy obiadowej kolejną platformę bankową. Oznacza to jednak, że różnica między pomysłem a działającym prototypem będzie się stopniowo zmniejszać.
• Więcej oprogramowania będzie najpierw tworzone przez osoby niebędące programistami. Menedżerowie produktu, projektanci, specjaliści ds. marketingu, założyciele oraz zespoły operacyjne będą korzystać z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji do tworzenia wczesnych wersji narzędzi i procesów roboczych. Programiści często dołączają do projektu na późniejszym etapie, aby uporządkować, zabezpieczyć, przebudować lub skalować to, co już istnieje.
• Zespoły Engineering będą coraz bardziej pełnić rolę recenzentów i właścicieli systemów. Ich praca będzie polegała nie tyle na pisaniu każdego wiersza kodu, co na podejmowaniu decyzji o tym, czemu należy zaufać, co zmienić, usunąć lub przebudować. Nie jest to może zbyt efektowne, ale daje ogromną władzę.
• Tworzenie złego oprogramowania również stanie się łatwiejsze. To właśnie ta część, o której ludzie nie lubią mówić głośno. Sztuczna inteligencja obniży bariery związane z tworzeniem oprogramowania, co oznacza również więcej niebezpiecznych aplikacji, nieuporządkowanych prototypów, zduplikowanych narzędzi oraz “tymczasowych” systemów, które w jakiś sposób stają się kluczowe dla działalności firmy. Klasyka.
• Firmy będą potrzebowały strategii rozwoju sztucznej inteligencji, a nie tylko narzędzi opartych na sztucznej inteligencji. Zwycięzcami w przyszłości nie będą zespoły posiadające najwięcej subskrypcji rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Będą to zespoły, które wiedzą, kiedy sztuczna inteligencja może pomóc, kiedy należy ograniczyć jej zastosowanie oraz w jakich przypadkach weryfikacja przez człowieka jest niezbędna.
• Tradycyjne programowanie nabierze bardziej strategicznego charakteru. Programiści, którzy rozumieją, jak naprawdę działają systemy, nie stracą na znaczeniu. To właśnie oni będą tymi, którzy zadbają o to, by wyniki pracy generowane przez sztuczną inteligencję nie przerodziły się w piękny, dynamiczny chaos.
• Firmy będą przywiązywać mniejszą wagę do tego, “który programista napisał ten kod” oraz więcej informacji na temat tego, kto jest właścicielem wiedzy, która za tym stoi. Satya Nadella niedawno wyraził podobną opinię Jeśli chodzi o strategię w zakresie sztucznej inteligencji: najnowocześniejsze modele mają znaczenie, ale trwałą przewagę zapewniają systemy, kontekst i wiedza specjalistyczna, które firmy budują wokół nich. Dla zespołów programistycznych oznacza to, że kod generowany przez sztuczną inteligencję stanowi jedynie jedną z warstw. Prawdziwa wartość tkwi w decyzjach dotyczących architektury, wewnętrznych standardach, znajomości produktu, procesie weryfikacji oraz doświadczeniu inżynierów.

Tak więc, sztuczna inteligencja będzie pisać więcej kodu. Jednak to ludzie nadal będą musieli decydować, co należy stworzyć, dlaczego powinno to działać właśnie w ten sposób oraz czy wynik jest rzeczywiście wystarczająco dobry.

To właśnie ta część, z którą sztuczna inteligencja wciąż nie potrafi sobie poradzić.