एआई कोड जनरेशन का भविष्य वैयक्तिकरण क्यों है?

मैककिंसे के मुताबिकउत्पाद विकास और कोडिंग स्वचालन के क्षेत्र में GenAI का आर्थिक प्रभाव सबसे बड़ा है, जिसके परिणामस्वरूप $900B का प्रभाव पड़ता है।

आइए कोड स्वचालन, कोड वैयक्तिकरण और इसकी क्षमता की स्थिति के बारे में गहराई से जानें।

2024 में जेनएआई और कोड ऑटोमेशन की स्थिति

2023 में, ChatGPT और Github के कोडिंग सहायक, CoPilot, कोडर्स के बीच मुख्यधारा बन गए। जीपीटी और इसी तरह के मॉडलों ने दिखाया है कि एलएलएम (बड़े भाषा मॉडल) कोड को बहुत अच्छी तरह से उत्पन्न, पूर्ण, रिफैक्टर और रूपांतरित कर सकते हैं।

आज, विभिन्न प्रकार के कोडिंग सहायक उपलब्ध हैं। जबकि CoPilot को श्रेणी का नेता माना जाता है, वहाँ विभिन्न विशिष्टताओं वाले GenAI कोडिंग सहायक हैं। कुछ नाम है:

• एनिमा फ्रंट-एंड, डिज़ाइन को कोड में बदलने में माहिर है (यानी, फिगमा टू रिएक्ट)

• कोडियम विशेषज्ञता परीक्षण तैयार कर रही है और पुल अनुरोधों का प्रबंधन कर रही है

• रेप्लिट एक समर्पित एआई सहायक के साथ एक ऑनलाइन, सहयोगी आईडीई प्रदान करता है

• Tab9 एंटरप्राइज़ के लिए ऑन-प्रिमाइसेस, अत्यधिक सुरक्षित समाधान प्रदान करता है

उदाहरण के लिए, कोपायलट के उभरते प्रतिद्वंद्वियों की अक्सर घोषणा की जाती है, जादू.देव और पूलसाइड, बेहतर प्रदर्शन और बेहतर अनुभव का वादा करता है। मॉडलों का विकास जारी है - GPT5 की जल्द ही घोषणा होने की उम्मीद है, और LlamaCode एक उच्च-स्तरीय ओपन-सोर्स मॉडल पेश करता है, जिसके ठीक-ठीक संस्करण हगिंगफेस पर दिखाई देंगे [कोड मॉडल लीडरबोर्ड]. यह एलएलएम के साथ कोड स्वचालन की केवल शुरुआत है।

जीथब के अनुसार, कोपायलट विकास की गति 55% बढ़ा देता है [अनुसंधान]. एनिमा उपयोगकर्ता रिपोर्ट करते हैं कि फ्रंट-एंड कोडिंग समय में 50% तक की बचत होती है [मामले का अध्ययन], जिससे यूएक्स के मामले में बेहतर उत्पाद गुणवत्ता के साथ-साथ डिजाइनरों और डेवलपर्स के बीच कम पिंग-पोंग के साथ उन्हें 2 गुना तेज बना दिया गया।

एआई कोड वैयक्तिकरण

जावास्क्रिप्ट #1 सबसे लोकप्रिय कोड भाषा है (जीथब 2023), और रिएक्ट सबसे लोकप्रिय जावास्क्रिप्ट वेब फ्रेमवर्क है, जिसका उपयोग 40% से अधिक डेवलपर्स द्वारा किया जाता है (स्टैकओवरफ्लो 2023).

अब, यदि आप रिएक्ट के शीर्ष पर बनी 100 अलग-अलग इंजीनियरिंग टीमों को लेते हैं, तो आपको 100 अलग-अलग कोडिंग शैलियाँ मिलेंगी। अलग-अलग टीमों के पास कोड लिखने के अलग-अलग तरीके होते हैं।

प्रत्येक टीम के पास अपना तकनीकी स्टैक (सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर पर उपयोग की जाने वाली तकनीकों का सेट) होता है। कुछ टीमें नेक्स्ट.जेएस जैसी ओपन-सोर्स लाइब्रेरी का उपयोग करती हैं, जिससे उन्हें प्रदर्शन को अनुकूलित करने की अनुमति मिलती है। कुछ रेडिक्स, एमयूआई या एंट जैसे यूआई फ्रेमवर्क का उपयोग करते हैं। रिएक्ट का उपयोग करने वाली टीमों को राज्य-प्रबंधन पैकेज जोड़ना होगा, जैसे रिएक्ट क्वेरी, रेडक्स, मोबक्स, आदि और हजारों अन्य लोकप्रिय ओपन-सोर्स जावास्क्रिप्ट लाइब्रेरी हैं।

इसके अलावा, एक ही कार्यक्षमता को विभिन्न तरीकों से प्राप्त किया जा सकता है। कुछ टीमें सीएसएस ग्रिड लेआउट पसंद करती हैं, जबकि अन्य फ्लेक्स लेआउट पसंद करती हैं और समान परिणाम प्राप्त करती हैं। वाक्यात्मक प्राथमिकताएँ हैं। कुछ क्लासिक जावास्क्रिप्ट फ़ंक्शंस का उपयोग करते हैं, जबकि अन्य एरो फ़ंक्शंस का उपयोग करते हैं। कैमलकेस, कबाब-केस जैसी नामकरण परंपराएं हैं, और घटकों और कार्यों को नाम देने के विभिन्न तरीके हैं। आपके कोड को व्यवस्थित करने के अनगिनत तरीके हैं, जैसे कि ओपन-सोर्स घटकों को इस तरह से कैसे लपेटा जाए कि कोड इंटरफ़ेस ओपन-सोर्स या मालिकाना कोड के समान दिखे।

किसी विशिष्ट प्रोजेक्ट पर कोडिंग करते समय, प्रत्येक डेवलपर उस कोड बेस के नियमों और परंपराओं का पालन करता है।

किसी इंजीनियरिंग टीम के लिए कोडिंग में एआई की अहम भूमिका हो, इसके लिए उसे टीम की तरह ही कोड करना चाहिए। इसका मतलब यह है कि एआई के पास अपने कोड को अनुकूलित और वैयक्तिकृत करने के लिए बहुत सारे संदर्भ होने चाहिए।

उपसंहार: एआई कोड जनरेशन में क्षमता

हम अभी भी GenAI क्षमताओं की सतह को खंगाल रहे हैं।

GenAI मॉडल पर चर्चा करते समय, किसी मॉडल को उसके कार्य के लिए सर्वोत्तम संदर्भ देने के रूप में वैयक्तिकरण पर विचार करें। इसे मौजूदा कोड, यूएक्स और उपयोगकर्ताओं द्वारा किए जाने वाले कार्य के संबंध में एक बेहतरीन संदर्भ देने से बेहतर परिणाम प्राप्त होंगे। GenAI मॉडल को उनकी पूरी क्षमता से उपयोग करने के लिए, हम उन्हें "पुराने जमाने" के एल्गोरिदम और अनुमान के साथ काम करने वाले सहायक सिस्टम वाले उत्पादों के रूप में पैकेज करते हैं। इस तरह हम AI को उसकी पूरी क्षमता तक अधिकतम करते हैं।

सॉफ्टवेयर दुनिया को तेजी से निगलता रहेगा, उत्पादकता, मार्जिन और सकल घरेलू उत्पाद में वृद्धि करेगा।

सीईओ, आईटी लीडर और पीएम लीडर जो ऑटोमेशन अपनाते हैं, वे अपनी टीमों को दोगुना और शायद पाँच गुना तेज़ी से काम करने में सक्षम बना पाएँगे, जिससे उन्हें प्रतिस्पर्धियों पर बढ़त मिलेगी। उत्पादों को तेज़ी से और कम लागत पर बाज़ार में लाने से कंपनियों के मार्जिन में वृद्धि होगी और अंततः तकनीक से होने वाली जीडीपी में भी वृद्धि होगी।

सस्ते सॉफ्टवेयर विकास का मतलब है कि सॉफ्टवेयर आ सकता है और अधिक समस्याओं का समाधान कर सकता है। जो ROI नकारात्मक हुआ करता था वह ROI सकारात्मक हो जाएगा। यदि विकास की लागत 80% कम हो तो विशिष्ट समस्याओं को हल करने वाला सॉफ़्टवेयर उपयोगी हो सकता है।

अधिक लोग कोड करेंगे, और वे तेजी से कोड करेंगे। GenAI एजेंट कोड का उत्पादन, परीक्षण और तैनाती करेंगे, और मनुष्य रचनात्मक भूमिका निभाएंगे, जिसे आज कोडिंग के रूप में माना जाता है, उससे अधिक आर्किटेक्चर और UX विकसित करेंगे। मैं भविष्य में और अधिक डेवलपर पद देखता हूं। जैसा कि कहा गया है, विकास उच्च स्तर के अमूर्तन में विकसित होगा।