מנהיגי מחשבה
כיצד בינה מלאכותית מעצבת מחדש את המערכת האקולוגית של פיתוח תוכנה?
מעט טכנולוגיות משתוות לבינה מלאכותית (AI) מבחינת הפוטנציאל להניע חדשנות. היא משנה את מגזר הבנקאות, הבידור, המסחר האלקטרוני, שירותי הבריאות, הכושר ותעשיות רבות אחרות, כאשר עשרות התקדמויות חדשות ומרתקות בתחומים אלה צפויות באופק.
בינה מלאכותית מצטיינת גם בהיבטים שונים של פיתוח תוכנה. יתר על כן, תחום זה עשוי להיות המרוויח הגדול ביותר מהטכנולוגיה בזכות יכולת הלמידה העצמית שלה בשילוב עם יכולת חסרת תקדים לנתח במהירות ולחלץ מידע משמעותי מכמויות עצומות של נתונים. היא כבר מגדילה את הפרודוקטיביות, המהירות ואיכות עבודתם של מתכנתים.
אין ספק שהחדירה המתרחבת של בינה מלאכותית לעולם התכנות תמשיך להגדיר מחדש את האופן שבו תוכנה נוצרת ואת המשמעות של להיות מפתח. בואו נסקור את השינויים פורצי הדרך בהנדסת תוכנה שהונעו על ידי שיתוף הפעולה בין בני אדם למכונות.
מפתחים יכולים להתמקד יותר במשימות יצירתיות ומורכבות
למרות שבינה מלאכותית בקושי יכולה להשלים מחזור פיתוח מלא בעצמה בשלב זה, היא כבר הפכה הכרחית לביצוע זרימות עבודה חוזרות ונשנות ומייגעות שגוזלות הרבה זמן ומאמץ כאשר הן נעשות באופן ידני. עוזרי קידוד מבוססי בינה מלאכותית כגון טבנית ו קודקס OpenAI צוברים תאוצה בתחום זה. תרומתם לתהליך התכנות מסתכמת בעיקר בהשלמת קוד אוטומטית המבוססת על אלפי פרויקטים בקוד פתוח הזמינים ב-GitHub ובמשאבים דומים.
תרומה זו לא רק חוסכת למהנדסי תוכנה שעות של הקלדה ומשפרת את דיוק שגרת הקידוד, אלא גם מפנה מרחב מחשבתי להתמקדות בשכלול העיצוב, שיפור חוויית המשתמש, פתרון בעיות והפן היצירתי של הפרויקטים שלהם.
"השותפות" ההולכת וגוברת בין בני אדם לבינה מלאכותית תביא לשינוי פרדיגמה שבו תפקידיהם ישלימו זה את זה מבלי לחפוף ישירות. אבן הדרך המשמעותית הבאה היא שלמפתחים יהיה תפקיד פיקוח גדול יותר. הבינה המלאכותית, בתורה, תעשה את עיקר העבודה המייגעת, כך שתרומת האנשים תוגבל לנגיעות האחרונות בתהליך.
חונכות למפתחים חדשים היא תחום נוסף שבו מכונות ישמרו ויגדילו את נוכחותן בעתיד. כלים מבוססי בינה מלאכותית מקטגוריה זו כגון מנדיקס אסיסט להנגיש את שיטות הקידוד הטובות ביותר לחובבי IT חסרי המומחיות להשלמת פרויקטים בכוחות עצמם. זה יסלול את הדרך לדמוקרטיזציה של תעשייה זו.
בינה מלאכותית מקלה על זיהוי מוקדם של פגמים בתוכנה
ידוע כי בדיקות אבטחת איכות הן תהליך ארוך ודורש משאבים רבים, עם מגוון מלכודות. מכיוון שספקי תוכנה יכולים להקצות מספר מוגבל של שעות אדם לחיפוש פגמים במוצרים שלהם, שורות קוד גרועות עלולות לחמוק מתחת לרדאר ולהתגלות רק לאחר שהפתרון נפרס בסביבת הלקוח.
בינה מלאכותית כבר מחוללת מהפכה בתחום הזה. למעשה, בדיקות תוכנה הן אחד היישומים המבטיחים ביותר של טכנולוגיה זו על פני כל הספקטרום. היא יכולה לחצות מאגרי קוד עצומים כדי לאתר שגיאות תחביר, חוסר עקביות לוגית, שגיאות קומפילציה ובאגים אחרים במהירות שמעבר ליכולתם של אנליסטים אנושיים, ובדיוק גבוה במיוחד.
דוגמה מעניינת לבינה מלאכותית שמעניקה דחיפה לשגרת אבטחת האיכות היא השימוש במערכות מבוססות תמונה. למידת מכונה לבדיקת ממשק המשתמש הגרפי של תוכנית באמצעות השוואות זו לצד זו. טכניקה נוספת הנקראת דיפרנציאל פיזינג (differential fuzzing) מציגה את אותו קוד לסביבות תוכנה שונות כדי להתבונן בפערים בזמן ריצה, מה שעוזר לזהות פגמים סמנטיים ולוגיים עדינים. בנוסף להרצת בדיקות המבוססות על תרחישים מוגדרים מראש, כלים מונעי בינה מלאכותית יכולים ללמוד מפרויקטים קודמים וליצור מקרי בדיקה חדשים. זה מקצר משמעותית את זמן הפיתוח ומבטיח שהמשתמש הסופי יקבל מוצר באיכות סבירה.
ניהול שגיאות אוטומטי בזמן אמת ימשיך לשגשג
כאשר שגיאות לא פתורות בתוכנה מצטברות לאורך זמן, זה יוצר את מה שנקרא חוב טכניזהו מצב נפוץ במערכות פיתוח חפוזות, אשר נותנות עדיפות לאספקת מוצרים על פני איכות. על ידי הזנחת טיפול בבעיות כאלה היום, ספקים מסתכנים בהתמודדות עם השבתות תוכנה ותקלות מחר. מכשול חמור נוסף הוא שהמוצר עשוי להכיל פרצות אבטחה שהופכות אותו לפגיע לפגיעה בקלות. עבור ארגונים המספקים תוכנה כשירות, אלו תרחישים שליליים במיוחד משום שהם משפיעים על המוניטין שלהם ואפילו תקופה קצרה של חוסר נגישות כרוכה בהפסד כספי.
אלגוריתמי בינה מלאכותית ולמידת מכונה יכולים למלא את החלל. הם מוצאים באופן אוטומטי שגיאות, מסווגים אותן לפי סולם חומרה מוגדר מראש ומתקנים אותן עם מעט מאוד מעורבות אנושית, אם בכלל. פונקציונליות זו יקרה ערך משום שעלות הטיפול בתקלות עולה באופן משמעותי בהמשך מחזור חיי התוכנה.
היעילות של גישה כזו נובעת מיכולתן של טכנולוגיות חדשניות אלו לסרוק מסדי נתונים גדולים מאוד תוך דקות ספורות ולחשוף קוד גולמי או סטיות אחרות מהנורמה, תוך הצעת צעדים המסייעים למהנדסי תוכנה לתקן אותן. דיוק גבוה הוא גם הצד החיובי של טקטיקה זו. יתר על כן, בינה מלאכותית יכולה להסיק מסקנות מנתונים שנותחו בעבר כדי לכוונן את כוחה לזיהוי וניהול שגיאות. בהתחשב בכל היתרונות, מגמה זו תמשיך לצבור תאוצה במעגלי פיתוח.
בינה מלאכותית מעשירה פרויקטים עם משוב מתמשך מהמשתמשים
כדי לספק מוצר העונה באופן מלא על דרישות קהל היעד שלו, אנשי IT צריכים לשים את המשוב במרכז. גישה זו, המתמקדת בלקוח, מספקת תובנות מעשיות לגבי אילו שינויים יכולים לשפר את חוויית המשתמש, מה שעוזר ליישומים להרחיב את טווח ההגעה שלהם באופן דרמטי.
מכיוון שניתן ללמד אלגוריתמים של למידת מכונה לנטר היבטים שונים של האופן שבו משתמשים מקיימים אינטראקציה עם תוכנה בזמן אמת, הם שומרים על לולאת משוב עקבית וחוסכים למפתחים את הטרחה של איסוף וארגון החלקים הזעירים הללו בפאזל. הזרם הבלתי פוסק של נתוני התנהגות משתמשים מסייע ביצירת חוויה דינמית המבוססת על תרחישי שימוש שונים. לדוגמה, תוכנה כזו יכולה להתאים באופן גמיש את ביטוי ממשק המשתמש שלה תוך כדי תנועה, כולל גודל ומיקום האלמנטים שלה.
ניהול דרישות הוא תהליך סמוך שמטרתו איסוף, אימות ותיעוד של מה שמשתמשי הקצה מצפים מאפליקציה. אלא אם כן היא נעשית נכון, פעילות זו עלולה לדחות מועדים, לנפח עלויות או אפילו לשבש פרויקטים לחלוטין. פתרונות המונעים על ידי בינה מלאכותית יכולים לקחת את זה צעד אחד קדימה. לאחר שהוכשרו בהנחיות המומלצות בתחום זה של ניהול פרויקטים, הם רותמים עיבוד שפה טבעית כדי לנתח דרישות, לזהות חוסר עקביות ולהציע שיפורים.
כלים אלה יכולים לאתר בקלות סעיפי מילוט, דרישות לא שלמות או מורכבות, ואי-בהירויות שונות, ובכך למזער את זמן הבדיקה. יבמ ווטסון ו דרישות ראייה ALM הן דוגמאות לכלים הידועים ביותר בנישה זו.
תכנון והערכת עלויות הופכים פחות מרתיעים
אם אתם מכירים את הניואנסים של השלבים המקדימים הללו של פרויקט תוכנה, אתם יודעים איזה עומס הם מטילים על צוותי הפיתוח. זה כמו משוואה עם חבורה של משתנים שאנשי IT לעתים קרובות לא מצליחים לפתור כראוי. למרבה המזל, בינה מלאכותית הוכיחה את עצמה כיעילה להפליא בהערכת לוח הזמנים והתקציב הנדרש.
חיזוי מדויק הוא עניין של הבנת ההקשר המלא של הפרויקט, כולל דרישות הלקוחות, המכשולים הנוטים להתעורר בעת פיתוח סוג תוכנה מסוים, וכמות הזמן שלוקח להתמודד איתם. ניתן לאמן מכונות להבין מטא-נתונים אלה על סמך פרויקטים קודמים ומידע ממקורות צד שלישי מאומתים.
הפרטים על כל הפעולות הפנימיות הללו יכולים להיות מכריעים בהחלטה האם לקבל פרויקט או לא. לפעמים זה יותר נבון לומר "לא" מאשר לקחת על עצמנו עבודה שנועדה להימשך זמן רב באופן בלתי נסלח. חוסר היכולת לעמוד בלוחות זמנים הוא זרז לתסכול של לקוחות, ולכן זה לטובתכם לספק הערכות מדויקות. עם ניתוח ניבוי בערכת הכלים שלה, בינה מלאכותית יכולה להיות תרגיל הקסם בהקשר זה ותמשיך להיות אבן יסוד לקבלת החלטות עסקיות מושכלות.
בינה מלאכותית מסייעת בשיפור אבטחת הקוד
משלבי פיתוח מוקדמים ועד לשחרור ופריסה של מוצרים בתוך התשתית של הלקוח, אבטחה צריכה להיות בראש סדר העדיפויות של מפתחים. לא מעט פרצות נתונים ומתקפות כופר מתרחשות עקב שגיאות קידוד שיוצרות פערים ניתנים לניצול בתוכנה. הדרך היחידה להימנע מאסונות אלה היא למצוא ולתקן טעויות כאלה באופן יזום. אסטרטגיה חשובה זו ידועה בשם... SecDevOps.
בינה מלאכותית היא בעלת בריתו הטובה ביותר של מתכנת בהקשר זה. אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים להשתמש במידע ממקורות זמינים לציבור, כגון מסד הנתונים CVE של MITRE, כדי לבדוק כל שורת קוד לאיתור פגיעויות ידועות שהופכות אפליקציה לפרי תלוי נמוך. ההגנה משתרעת על כל שלבי מחזור חיי התוכנה. לאחר הפריסה, כלים חכמים אלה יכולים לזהות איומים פנימיים והתקפות יום אפס על סמך פעילות רשת חשודה.
השימוש בבינה מלאכותית מתאים להקשר של העיקרון הפופולרי יותר ויותר המכונה "הזזה שמאלה", שמטרתו לאתר ולתקן פגמים מוקדם ככל האפשר בתהליך הפיתוח. נוהג זה מפחית עלויות ועוזר לספקי תוכנה להימנע מהמלכודת הנובעת מהחוב הטכני שהוזכר לעיל.
מצד שני, פושעי סייבר כבר משתמשים בטכנולוגיה הזו כנשק. דיווחים אחרונים על הונאה שימוש לרעה ב-ChatGPT יצירת תוכנות זדוניות מדגימה את המגמה המטרידה. עם זאת, הטמעה נוספת של בינה מלאכותית לאפיית אבטחה בצנרת CI/CD יכולה לגרום למטוטלת לנוע לטובת "כובעים לבנים".
הולך קדימה
בינה מלאכותית כבר משולבת במרקם פיתוח התוכנה, והקשרים הללו ימשיכו להתהדק. בעוד שחלק מהאנליסטים טוענים שטכנולוגיה זו עומדת להפוך את מתכנתי התוכנה למיותרים, תחזיות כאלה נראות מופרכות. בשנים הקרובות, התפתחות התעשייה הזו ככל הנראה תלך במסלול של אוטומציה עמוקה יותר של משימות ותהליכים חוזרים, שבהם מרווח הטעויות האנושיות גבוה. אנשים ימשיכו לכתוב תוכנה, ובינה מלאכותית תושיט להם יד עוזרת ידידותית.
