Generativna AI postala je nezaobilazni alat za tech profesionalce

Generativna umjetna inteligencija redefinira produktivnost i učinkovitost u razvoju softvera, pružajući programerima više vremena za strateški i kreativni rad.

Generativna umjetna inteligencija (genAI) prisutna je kao nova tehnologija tek dvije godine, no već je postala nezaobilazan alat za tehnološke stručnjake. Broj oglasa za posao koji spominju generativnu umjetnu inteligenciju porastao je tri i pol puta u protekloj godini.

Za tehnološke stručnjake to znači promjenu fokusa u njihovom svakodnevnom radu. No, s obzirom na to da je sada riječ o uobičajenoj vještini, postavlja se pitanje je li uopće potrebno uvrštavati kompetencije iz generativne umjetne inteligencije u oglase za posao?

Spominjanje generativne umjetne inteligencije najizraženije je u područjima analize podataka, razvoja softvera i znanstvenih istraživanja, pokazuje nedavno istraživanje Hiring Laba. Ipak, ironično je da su oglasi povezani s generativnom umjetnom inteligencijom ispod očekivanja u industrijama koje se čine prirodnim kandidatima za ovu tehnologiju, poput osiguranja, logističke podrške i sektora medicinskih informacija. S druge strane, sektori koji nadmašuju očekivanja uključuju arhitekturu, umjetnost i zabavu te industrijsko inženjerstvo.

Ipak, promatrači ističu kako je vjerojatno da je usvajanje generativne umjetne inteligencije prisutno posvuda u tehnološkom sektoru, bez obzira na industriju ili razinu iskustva. Prednosti su toliko uvjerljive da je generativna umjetna inteligencija postala jednako prirodna kao i tipkanje na tipkovnici.

Transformativni alati

Za početak, generativna umjetna inteligencija redefinira produktivnost i učinkovitost u razvoju softvera, pružajući programerima više vremena za strateški i kreativni rad.

Ovi alati pokazuju se transformativnima u gotovo svakom aspektu razvoja softvera, uključujući generiranje koda, testiranje, ispravljanje grešaka i dokumentaciju.

Ogroman porast produktivnosti

Čak i najiskusniji tehnološki stručnjaci imaju koristi od pomoći koju pruža generativna umjetna inteligencija. Postižu ogroman porast produktivnosti usmjeravajući AI da obavlja određene zadatke koristeći ustaljene obrasce. Njihovo duboko razumijevanje softverskih obrazaca omogućuje im da učinkovito upravljaju AI-om, pa čak i lako prelaze s jednog programskog jezika na drugi. Vidjeli smo kako iskusni programeri usvajaju potpuno nove jezike poput Rusta i odmah postaju produktivni.

Najvažnije je da AI eliminira rutinske zadatke koji oduzimaju vrijeme senior programerima. Primjerice, prilikom pregleda zahtjeva za povlačenje koda – AI može obaviti početne provjere i pružiti trenutne povratne informacije programerima, značajno smanjujući vrijeme ciklusa i oslobađajući starije inženjere za zadatke veće vrijednosti.

Promjena u ulozi programera

Kao dio ovog trenda, svjedočimo prijelazu programera s pisanja koda na orkestriranje AI agenata. Učinkovitost koju tehnolozi stječu usvajanjem generativne umjetne inteligencije nije samo stvar osobne produktivnosti, već je hitna potreba s obzirom na predviđeni manjak od pola milijuna programera do 2030. godine i potrebu za milijardu novih aplikacija.

AI alati služe kao asistenti iskusnim stručnjacima, dok pomažu manje iskusnima da se brže razvijaju. Na neki način, mogli bismo ove alate opisati kao mentore – nude prijedloge za sintaksu, pomoć pri ispravljanju grešaka i savjete za optimizaciju koda. Programeri s manje iskustva, koji možda još nisu sigurni u kodne konvencije i složene algoritme, dobivaju vodstvo kroz ovaj oblik asistencije. Dok iskusni programeri također koriste generativne AI alate za povećanje produktivnosti, mislim da je relativni utjecaj na programere početnike izraženiji jer im AI pomaže u brzom popunjavanju praznina u znanju.

Oprez je nužan

Unatoč svemu, kako generativna umjetna inteligencija postaje uobičajeni alat u tehnološkom sektoru. Prava prekretnica ovdje je brzina, ali postoji kvaka. Dok AI može dramatično skratiti vrijeme ciklusa, također će pojačati sve postojeće procesne prepreke.

Oprez u pogledu kvalitete koda, održivosti i IP pitanja je ključan. Iako je sintaktički ispravan, AI ponekad generira kod koji je logički manjkav ili neučinkovit, što može dovesti do degradacije koda tijekom vremena ako se pažljivo ne pregleda.

Ovu i slične vijesti pronađite na ictbusiness.info