Введение
В цифровую эпоху способность быстрее разрабатывать и выпускать программный код по сравнению с конкурентами предоставляет практически неоценимое преимущество. Это позволяет бизнесам внедрять новые и улучшенные функции, быстрее реагировать на потребности клиентов и рыночные тренды, а также снижать ресурсы, необходимые для каждого проекта. Неудивительно, что перспектива использования генеративных AI-ассистентов для кодирования вызывает такой ажиотаж. При правильном использовании эти инструменты способны сократить время, необходимое для среднего проекта разработки программного обеспечения, вдвое.
Потенциальные риски
Однако, если AI-ассистенты внедряются без должного внимания к деталям, они могут создать больше работы для и без того перегруженных команд разработчиков. Каждая строка кода должна быть тщательно протестирована, защищена и исправлена перед вводом в эксплуатацию. Резкое увеличение объема создаваемого кода создает непосильную нагрузку на разработчиков, особенно учитывая, что около 40% кода, созданного с помощью AI, содержит ошибки. Плохая реализация генеративного AI может увеличить нагрузку на разработчиков, приводя к снижению продуктивности и выгоранию.
Проверка, тестирование и верификация
Для организаций, стремящихся ускорить разработку программного обеспечения, проблема усложняется ещё до увеличения объема кода. Более двух пятых разработчиков считают, что их процессы внедрения кода в производство не являются ни быстрыми, ни эффективными. Основная причина этого — трудоемкое тестирование и проверка кода, которое занимает более недели у двух третей разработчиков. К этому добавляются постоянные мануальные откаты неудачных развертываний, недостаточное покрытие тестами и задержки, связанные с кибербезопасностью.
Влияние на бизнес
Последствия этой перегрузки значительны. Исследования показывают, что некачественное программное обеспечение обходится США примерно в 2,4 триллиона долларов в год, способствуя росту киберпреступности и увеличению масштабных уязвимостей. В этом контексте, если AI-ассистенты удвоят или утроят объем проверяемого кода, эти затраты и проблемы безопасности станут ещё более распространенными и значимыми. Организации могут столкнуться с серьезными экономическими, репутационными и регуляторными последствиями.
Важные вопросы для внедрения AI
Несмотря на риски, AI-сгенерированный код может быть действительно преобразующим для организаций, если соблюдаются правильные меры безопасности. Вызовом является сокращение ручного труда разработчиков до минимума, чтобы команды могли эффективно управлять увеличенным объемом кода. Перед началом любого проекта по внедрению AI следует рассмотреть пять ключевых вопросов:
- Интегрирована ли автоматическая безопасность в каждом этапе разработки? Введение безопасных и управляемых пайплайнов с автоматическим тестированием и проверкой может значительно снизить ручной труд, который в настоящее время выполняют команды разработчиков.
- Адаптированы ли подходы разработки для поддержки автоматического создания и проверки кода? Для достижения максимальной выгоды от автоматических пайплайнов следует применять эффективные Agile-методы разработки, такие как парное или групповое программирование, чтобы сократить необходимость в ручных проверках кода на поздних стадиях.
- Эффективно ли применяются проверки? Политики безопасности эффективны только при строгом соблюдении. Необходимо применять подход «политики как код», чтобы ни один новый код не был выпущен, пока он не соответствует строгим требованиям к доступности, производительности и безопасности.
- Как проверяется сторонний код? Инциденты, такие как SolarWinds и MOVEit, показали важность мер безопасности, охватывающих не только организацию, но и сторонние компоненты. Организации должны автоматизировать процессы мониторинга и контроля этих активов, такие как создание программного списка материалов и выполнение аттестаций безопасности.
- Где AI может помочь в устранении проблем безопасности? Генеративный AI может быть бесценен в быстром анализе и устранении уязвимостей. Каждый автоматически выявленный и исправленный дефект — это задача, которую разработчикам не нужно больше выполнять.
Будущее разработчиков
Рынок инструментов для кодирования, основанных на генеративном AI, вероятно, будет расти со среднегодовым темпом около 22% в течение следующего десятилетия. Это предполагает, что гибридный подход человека и AI к разработке программного обеспечения станет нормой. Хотя внедрение таких инструментов может быть сложным, есть все основания для оптимизма в отношении будущего индустрии разработки программного обеспечения.
При правильном внедрении генеративный AI может мгновенно снизить трудозатраты разработчиков, помогая им решать проблемы, демократизировать процесс написания кода и значительно повысить продуктивность. В итоге те организации, которые правильно перейдут на такой подход, смогут рассчитывать на команды разработчиков, которые с меньшей вероятностью будут страдать от выгорания, смогут уделять больше времени интересным и стратегическим задачам и будут чувствовать себя более счастливыми и здоровыми. Это позволит компаниям стать более гибкими и быстро реагировать как на запросы клиентов, так и на рыночные изменения.
Источник: TechRadar
