גרטנר: 75% ממפתחי התוכנה הארגוניים ישתמשו בבינה מלאכותית ב-2028

חברת המחקר הטכנולוגי העולמי גרטנר מעריכה שעד 2028, 75 אחוז ממהנדסי התוכנה הארגוניים ישתמשו בעוזרי קוד AI, לעומת פחות מ-10 אחוז בתחילת 2023.

נכון לרבעון השלישי של 2023, 63 אחוז מהארגונים ביצעו פיילוט, פרסו או כבר פרסו עוזרי קוד בינה מלאכותית, אמר הסקר שנערך בקרב 598 מובילי הנדסת תוכנה בארגונים גדולים.

עם זאת, פיליפ וולש, אנליסט ראשי בכיר בגרטנר, מזהיר שיכול להיות חוסר התאמה בין הציפיות של הנהגת IT לבין הניסיון של צוותי התוכנה בכל הנוגע לעלייה בפריון.

לדבריו, ספקים המוכרים כלי קידוד בעזרת בינה מלאכותית טוענים שהם יכולים להגדיל את פרודוקטיביות הקודן ב-50 אחוזים, בעוד שליש מה-CIO (34 אחוזים) ומובילי הטכנולוגיה חשבו שיצירת קוד AI עשוי להיות "מחליף משחק" לפיתוח התוכנה שלהם. מַאֲמָצִים.

"אלה ציפיות ממש גבוהות מהרווחים בפריון מעוזרי קוד ה-AI האלה", אמר.

בעוד שהפופולריות של כלי קידוד AI ללא ספק תגדל, ייתכן שצוותי פיתוח יצטרכו לנהל את הציפיות של המנהלים הבכירים שלהם... "הם לא ישמעו את זה מהספקים"

אבל הסתכלות מקרוב על טענות הספקים מגלה שהיתרונות של כלי קידוד המונעים בינה מלאכותית יכולים להיות מוגבלים למשימות צרות למדי. לדוגמה, מחקר אחד הסתמך על ניסוי בסגנון AB שבו צוות שכתב שרת אינטרנט ב-JavaScript הועמד מול אחר שהשתמש גם בכלי קידוד AI. כתיבת לוחית עבור Python הייתה עוד משימת השוואה נפוצה, הוא אמר.

אך ייתכן שהמשימות הללו אינן מייצגות את יכולות הכלי בגלל שפע נתוני ההדרכה המקוונים המדגימים כיצד קודנים כבר התמודדו עם הבעיות.

יחד עם זאת, הקידוד עצמו לא היווה את רוב המאמץ בכל מחזור החיים של פיתוח התוכנה, אמר וולש.

"יש מגוון שלם של משימות [המעורבות בפיתוח תוכנה] מתכנון, עיצוב, מחקר ויצירת קוד ופיתוח בפועל... אחר כך הרבה בדיקות ואימות, ואז פריסה, תצורה וניטור. גם אם השלמת משימה מהירה ב-50 אחוזים [בקידוד], זה יהיה רק ​​50 אחוז מתוך 20 אחוז. אז זה אומר רק שיפור של 10 אחוז יותר בזמן המחזור הכולל", אמר.

בעוד שהפופולריות של כלי קידוד AI ללא ספק תגדל, ייתכן שצוותי פיתוח יצטרכו לנהל את הציפיות של המנהלים הבכירים שלהם.

"הם לא ישמעו את זה מהספקים," אמר וולש. "אני מקווה שהמפתחים שלהם ומנהיגי ההנדסה הולכים לספר להם והם יקשיבו. מה שאנחנו לא ממליצים זה איזשהו מנדט פרודוקטיביות מלמעלה למטה. זה לא עובד."

הוא אמר שצוותי הפיתוח צריכים את החופש להבין את מקרי השימוש הטובים ביותר. הם צריכים לעבוד בתרבות למידה של ניסויים, עם החופש להיכשל כדי להפיק את המרב מהכלים החדשים.

"מנהלי מערכות מידע צריכים ליצור את התרבות הזו ולהקשיב לאנשים שלהם, אבל גם ליצור את המרחב הזה לניסויים וכישלון", אמר. ®

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/13/gartner_ai_enterprise_code/