9 modi in cui la produttività degli sviluppatori viene incrementata dall’intelligenza artificiale generativa

Lo sviluppo di software è un’arena in cui stiamo già vedendo impatti significativi da parte degli strumenti di intelligenza artificiale generativa. I vantaggi sono numerosi e attualmente le imprese che adottano questi strumenti possono ottenere significativi guadagni di produttività. Uno studio di McKinsey afferma che gli sviluppatori di software possono completare attività di codifica fino a due volte più velocemente con l’intelligenza artificiale generativa.

La ricerca della società di consulenza ha scoperto, senza alcuna sorpresa, che le complesse attività di codifica non sono state gravemente influenzate dall’uso dell’intelligenza artificiale generativa, quindi le preoccupazioni sulla sostituzione dell’intelligenza artificiale degli sviluppatori possono essere tranquillamente messe a tacere. Tuttavia, ci sono casi d’uso “a portata di mano” in cui l’intelligenza artificiale può accelerare drasticamente la produttività del team e migliorare l’esperienza degli sviluppatori.

Ma prima di approfondire il modo in cui gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono avere un impatto, parliamo più in generale del miglioramento della produttività degli sviluppatori con metodologie, framework e best practice. L’intelligenza artificiale generativa è solo uno degli strumenti a disposizione.

Misurazione e miglioramento della produttività degli sviluppatori

Misurare la produttività degli sviluppatori, un sottoinsieme della produttività dei dipendenti, rappresenta una sfida dalle molteplici sfaccettature. I parametri tradizionali, come le righe di codice scritte o le ore lavorate, spesso non riescono a catturare la complessità di flussi di lavoro complessi. Potrebbero non riflettere adeguatamente la qualità o l’impatto più ampio del lavoro di uno sviluppatore e una valutazione adeguata potrebbe richiedere l’incorporazione di fattori esterni come la soddisfazione del cliente. È fondamentale riconoscere che la produttività degli sviluppatori va oltre la semplice generazione di codice; comprende la fornitura di risultati di alta qualità che soddisfano costantemente i clienti, mitigando al tempo stesso il rischio di burnout. Uno sviluppatore esaurito è solitamente improduttivo.

Le metriche di ricerca e valutazione DevOps (DORA), che comprendono parametri come la frequenza di distribuzione, i tempi di consegna e il tempo medio di ripristino, fungono da parametri per valutare l’efficienza della distribuzione del software. Questi parametri di produttività degli sviluppatori consentono ai responsabili tecnici e ai Chief Technology Officer (CTO) di valutare accuratamente le prestazioni individuali e del team.

Gli strumenti di gestione dei progetti, come Jira, ampiamente adottato, tengono traccia dei progressi, gestiscono le attività e facilitano l’analisi dei contributi. L’implementazione del framework SPACE (ingegneria del software, produttività, analisi, collaborazione ed efficienza) offre un approccio olistico allo sviluppo del software. Gli indicatori chiave di prestazione (KPI), come gli story point e gli strumenti di produttività in tempo reale, fungono da parametri di riferimento per misurare e migliorare costantemente la produttività degli sviluppatori di software.

Diversificare la misurazione della produttività oltre le prestazioni individuali richiede una comprensione completa delle dinamiche del team. Le piattaforme di collaborazione come GitHub fungono da catalizzatori per una cultura di comunicazione aperta, revisioni collaborative del codice e richieste pull facilmente facilitate. Tali piattaforme non solo consentono ai membri del team di imparare gli uni dagli altri, ma forniscono anche uno spazio collettivo per il miglioramento delle competenze. L’introduzione strategica di nuove funzionalità e la fornitura coerente di codice di alta qualità non solo rafforzano la competitività del prodotto ma contribuiscono anche in modo significativo alla soddisfazione dell’utente finale.

DevOps è emerso come una metodologia trasformativa che integra perfettamente le pratiche di sviluppo e operative, ottimizzando l’efficienza del ciclo di vita dello sviluppo del software. Promuovendo la collaborazione tra sviluppatori e team operativi, DevOps mira a semplificare i processi, ridurre al minimo i tempi di consegna ed aumentare la frequenza di implementazione. In tal modo, apre la strada a un ambiente favorevole all’innovazione e al miglioramento continui. DevOps aiuta ad affrontare i colli di bottiglia e a gestire in modo proattivo il debito tecnico, il che consente un ambiente di lavoro che mantiene gli sviluppatori felici e impegnati.

I responsabili tecnici possono eseguire analisi periodiche dei contributi e utilizzare queste informazioni per integrare nuovi strumenti e affrontare i problemi relativi all’esperienza dei dipendenti, creando un ambiente favorevole alla produttività degli sviluppatori. L’adozione del modello YES (Your Engineering Success) sottolinea l’importanza di coltivare una cultura positiva e solidale all’interno del team, favorendo un’atmosfera che incoraggi l’innovazione e la creatività. Questo approccio olistico garantisce che la produttività degli sviluppatori venga misurata e ottimizzata in modo da non solo migliorare le prestazioni individuali e del team, ma favorire anche il benessere generale della forza lavoro di sviluppo.

In che modo l’intelligenza artificiale generativa può aiutare

Esistono diversi modi in cui l’intelligenza artificiale può semplificare i flussi di lavoro di sviluppo. Ecco alcuni casi d’uso più comuni:

Eliminazione delle attività ripetitive

La codifica spesso comporta compiti semplici, a volte noiosi, ed è qui che gli strumenti di intelligenza artificiale generativa tendono a brillare. Il lavoro ripetitivo e di routine, come la digitazione di funzioni standard, può essere accelerato con funzionalità di completamento automatico. Strumenti come Codex di OpenAI possono suggerire righe di codice o intere funzioni basate su descrizioni in linguaggio naturale. La documentazione del codice può essere accelerata aiutando gli sviluppatori ad aderire automaticamente a formati di documentazione specifici.

Interfacce in linguaggio naturale

L’intelligenza artificiale generativa può facilitare le interfacce in linguaggio naturale per gli strumenti di sviluppo software. Gli sviluppatori potrebbero essere in grado di interagire con ambienti di sviluppo, debug e sistemi di controllo della versione utilizzando comandi in linguaggio naturale, rendendolo più accessibile a chi non ha una vasta esperienza di programmazione.

Suggerimento di codice

L’intelligenza artificiale generativa può anche aiutare i principianti fornendo suggerimenti, spiegazioni e indicazioni sensibili al contesto mentre scrivono il codice. Ciò può accelerare la curva di apprendimento per i nuovi sviluppatori e democratizzare l’accesso allo sviluppo del software.

Miglioramento del codice

L’intelligenza artificiale generativa può suggerire miglioramenti al codice esistente identificando porzioni ridondanti o inefficienti. Ciò può aiutare a mantenere la qualità e le prestazioni del codice nel tempo. I problemi che potrebbero essere difficili da individuare possono essere trovati e risolti molto più rapidamente implementando le soluzioni suggerite dall’intelligenza artificiale, che possono anche essere eseguite automaticamente.

Traduzione del codice

L’intelligenza artificiale generativa può anche tradurre il codice da una lingua all’altra, semplificando la conversione del codice o i progetti di modernizzazione delle app, come l’aggiornamento delle applicazioni legacy trasformando COBOL in Java.

Test del codice

L’intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per creare automaticamente casi di test. Può analizzare il codice e generare input di test, contribuendo a migliorare la copertura dei test e a identificare potenziali problemi nelle prime fasi del processo di sviluppo.

Rilevamento bug

Analizzando basi di codici di grandi dimensioni, l’intelligenza artificiale generativa può aiutare i team di sviluppo software a identificare e persino a correggere automaticamente i bug. Ciò può portare a software più robusti e affidabili, nonché a cicli di sviluppo più rapidi.

Ambienti di sviluppo personalizzati

L’intelligenza artificiale generativa potrebbe aiutare a creare ambienti di sviluppo personalizzati che si adattano alle preferenze e agli stili di codifica dei singoli sviluppatori. Ciò migliorerebbe la produttività e renderebbe l’esperienza di codifica più confortevole per i programmatori.

Documentazione migliorata

L’intelligenza artificiale generativa può assistere i team di ingegneri nella generazione di documentazione riassumendo le funzionalità del codice, spiegando gli algoritmi e fornendo contesto. Ciò può essere utile per mantenere la documentazione del progetto chiara e aggiornata.

Come funziona l’intelligenza artificiale generativa per il software di codifica

L’intelligenza artificiale generativa nella codifica funziona sfruttando modelli di machine learning addestrati su grandi set di dati di codice. Questi modelli sono in grado di comprendere la struttura e la sintassi dei linguaggi di programmazione.

Pre-addestramento del modello

I modelli di intelligenza artificiale generativa sono pre-addestrati su enormi set di dati contenenti diversi esempi di codice scritto in vari linguaggi di programmazione. Durante il pre-addestramento, il modello impara a prevedere la parola o il token successivo in una sequenza di codice in base al contesto delle parole precedenti. Questo processo consente al modello di catturare la sintassi, la semantica e i modelli inerenti a diversi linguaggi di programmazione.

Comprendere il contesto

Quando viene presentato un prompt di codifica o una query, il modello di intelligenza artificiale generativa elabora l’input e utilizza la conoscenza appresa per comprendere il contesto e l’intento. Il modello considera le relazioni tra diversi elementi del codice, come variabili, funzioni e strutture di controllo, per generare codice pertinente e sintatticamente corretto.

Generazione del codice

Utilizzando i modelli appresi e la comprensione contestuale, il modello di intelligenza artificiale generativa genera frammenti di codice come output. Il codice generato si basa sul prompt di input e segue la struttura e lo stile dei linguaggi di programmazione in cui è stato addestrato il modello.

Adattarsi al feedback degli utenti

I modelli di intelligenza artificiale generativa spesso dispongono di meccanismi per adattarsi e migliorare in base al feedback degli utenti. Gli sviluppatori possono fornire feedback sul codice generato, aiutando il modello a perfezionarne la comprensione e a migliorare i risultati futuri. Questo ciclo di feedback iterativo contribuisce alla capacità del modello di generare nel tempo codice più accurato e contestualmente rilevante.

Sebbene l’intelligenza artificiale generativa nella codifica sia uno strumento potente, non sostituisce la creatività, la risoluzione dei problemi e l’esperienza di dominio degli sviluppatori umani. Serve come strumento di potenziamento, assistendo gli sviluppatori nelle attività di codifica, fornendo suggerimenti e potenzialmente accelerando alcuni aspetti del processo di sviluppo. Gli sviluppatori dovrebbero utilizzare l’intelligenza artificiale generativa in modo responsabile, convalidare accuratamente il codice generato e integrarne i risultati con la propria esperienza e comprensione.

Un caso d’uso ipotetico

Immagina un programmatore incaricato di implementare una funzionalità complessa per un progetto di applicazione web. Di fronte alla sfida della complessa manipolazione dei dati e del rendering dinamico dei contenuti, decide di integrare l’intelligenza artificiale generativa nel suo flusso di lavoro di sviluppo per accelerare il processo di codifica. Inizia definendo attentamente i requisiti della nuova funzionalità, incapsulando la logica e la struttura di base in un prompt di codifica. Sfruttando uno strumento di intelligenza artificiale generativa addestrato su un set di dati diversificato di codice di sviluppo web, inserisce il suo prompt di codifica, spingendo il modello a generare autonomamente uno snippet di codice preliminare allineato con i requisiti specificati. Questo codice generato include funzioni per l’elaborazione dei dati, la gestione degli eventi e il rendering dinamico dei contenuti.

Entra in un processo iterativo di perfezionamento e messa a punto del codice generato. Attraverso questa interazione, garantisce che il codice generato dall’intelligenza artificiale aderisca alle convenzioni di codifica e alle sfumature architettoniche del progetto. Ora che il codice generato soddisfa la sua soddisfazione, lo integra nella base di codice esistente dell’applicazione web. Nonostante il processo di sviluppo accelerato facilitato dall’intelligenza artificiale generativa, riconosce il ruolo indispensabile della convalida umana in test approfonditi per garantire la correttezza, la reattività e l’affidabilità della funzionalità.

L’integrazione dell’intelligenza artificiale generativa nel suo flusso di lavoro non solo accelera il processo di codifica, ma le consente anche di dedicare più tempo ad aspetti di progettazione di livello superiore, considerazioni sull’esperienza utente e test completi. Questo caso d’uso esemplifica il modo in cui l’intelligenza artificiale generativa funge da prezioso alleato, aumentando le capacità degli sviluppatori e contribuendo all’efficienza e alla qualità complessive del ciclo di vita dello sviluppo del software.

Iniziare

IBM watsonx Code Assistant sfrutta l’intelligenza artificiale generativa per accelerare lo sviluppo mantenendo i principi di fiducia, sicurezza e conformità al centro. Gli sviluppatori e gli operatori IT possono accelerare gli sforzi di modernizzazione delle applicazioni e generare automazione per scalare rapidamente gli ambienti IT. watsonx Code Assistant è basato sui modelli IBM Granite Foundation che includono modelli di linguaggio di grandi dimensioni all’avanguardia progettati per il codice, pensati per aiutare i team IT a creare codice di alta qualità utilizzando raccomandazioni generate dall’intelligenza artificiale basate su richieste di linguaggio naturale o fonti esistenti codice.

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