Gartner: 75-ban a vállalati szoftverfejlesztők 2028%-a mesterséges intelligenciát fog használni

A Gartner globális technológiai kutatóvállalat becslése szerint 2028-ra a vállalati szoftvermérnökök 75 százaléka fog mesterséges intelligencia-kód asszisztenst használni, szemben a 10 elején tapasztalt kevesebb mint 2023 százalékkal.

2023 harmadik negyedévében a szervezetek 63 százaléka kísérletezett, telepített vagy már telepített mesterséges intelligencia-kód asszisztenseket – derült ki a nagyvállalatok 598 szoftverfejlesztési vezetőjével végzett felmérésből.

Philip Walsh, a Gartner vezető elemzője azonban arra figyelmeztet, hogy az IT-vezetés elvárásai és a szoftvercsapatok tapasztalatai között eltérés lehet a termelékenység növekedésével kapcsolatban.

Elmondta, hogy a mesterséges intelligencia által támogatott kódolóeszközöket árusító gyártók azt állítják, hogy akár 50 százalékkal is növelhetik a kódolók termelékenységét, míg az informatikai igazgatók harmada (34 százalék) és a technológiai vezetők úgy gondolja, hogy az AI kódgenerálás „játékváltó” lehet a szoftverfejlesztésben. erőfeszítések.

"Ez néhány igazán magas elvárás az AI-kód asszisztensektől származó termelékenységnövekedéstől" - mondta.

Noha az AI kódoló eszközök népszerűsége kétségtelenül növekedni fog, a fejlesztőcsapatoknak esetleg kezelniük kell felsővezetőik elvárásait… „Ezt nem fogják hallani a gyártóktól”

De ha közelebbről megvizsgáljuk a gyártók állításait, akkor kiderül, hogy az AI-alapú kódolóeszközök előnyei meglehetősen szűk feladatokra korlátozhatók. Például az egyik tanulmány egy AB-stílusú kísérletre támaszkodott, ahol egy webszervert JavaScriptben író csapatot szembeállítottak egy másikkal, amely szintén mesterséges intelligencia kódoló eszközöket használt. Egy másik gyakori összehasonlítási feladat volt a Pythonhoz egy kazán elkészítése, mondta.

De ezek a feladatok nem feltétlenül reprezentálják az eszköz képességeit, mivel rengeteg online oktatási adat áll rendelkezésre, amelyek azt mutatják, hogy a kódolók már megoldották a problémákat.

Ugyanakkor maga a kódolás nem tette ki a legtöbb erőfeszítést a teljes szoftverfejlesztési életciklusban, mondta Walsh.

„Számos feladat van [a szoftverfejlesztésben] a tervezéstől, tervezéstől, kutatástól és tényleges kódgenerálástól és -fejlesztéstől… aztán sok tesztelés és ellenőrzés, majd a telepítés, konfigurálás és felügyelet. Még ha 50 százalékkal gyorsabban is teljesíti a feladatokat [kódoláskor], ez a 50 százaléknak csak az 20 százaléka lesz. Tehát ez csak 10 százalékkal nagyobb javulást jelent a teljes ciklusidőben” – mondta.

Bár az AI kódoló eszközök népszerűsége kétségtelenül növekedni fog, a fejlesztőcsapatoknak esetleg kezelniük kell felsővezetőik elvárásait.

„Nem fogják hallani az eladóktól” – mondta Walsh. „Remélhetőleg a fejlesztőik és a mérnöki vezetők elmondják nekik, és hallgatni fognak. Amit nem ajánlunk, az valamiféle felülről lefelé irányuló termelékenységi mandátum. Ez nem működik.”

Azt mondta, hogy a fejlesztőcsapatoknak szabadságra van szükségük ahhoz, hogy kitalálják a legjobb felhasználási eseteket. A kísérletezés tanulási kultúrájában kell dolgozniuk, azzal a szabadsággal, hogy elmulasztják a legtöbbet kihozni az új eszközökből.

„Az informatikai igazgatóknak meg kell teremteniük ezt a kultúrát, és meg kell hallgatniuk az embereiket, de meg kell teremteniük a teret a kísérletezésnek és a kudarcoknak is” – mondta. ®

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/13/gartner_ai_enterprise_code/