De ce viitorul generării de cod AI este personalizarea

Conform McKinsey, impactul economic al GenAI este cel mai mare în domeniul dezvoltării de produse și automatizării codului, rezultând un impact de 900 de miliarde de dolari.

Hăi să ne uităm mai în profunzime la starea automatizării codului, personalizarea codului și potențialul său.

Starea GenAI și automatizarea codului în 2024

În 2023, ChatGPT și asistentul de codare al Github, CoPilot, au devenit mainstream printre dezvoltatori. GPT și modelele similare au demonstrat că LLM-urile (modelele de limbaj mare) pot genera, completa, refactura și transforma codul foarte bine.

Astăzi, există o varietate de asistenți de codare. În timp ce CoPilot este considerat liderul categoriei, există asistenți de codare GenAI cu specialități diferite. Pentru a numi câteva:

• Anima se specializează în front-end, transformând designurile în cod (de exemplu, Figma în React)

• Codium are expertiză în compunerea testelor și gestionarea cererilor de extragere

• Replit oferă un mediu de dezvoltare online, colaborativ, cu un asistent AI dedicat

• Tab9 oferă o soluție on-prem, foarte securizată, pentru întreprinderi

Rivalii în creștere ai CoPilot sunt anunțați frecvent, de exemplu, magic.dev și Poolside, promițând o performanță și o experiență mai bune. Modelele continuă să evolueze – GPT5 este așteptat să fie anunțat curând, iar LlamaCode oferă un model open-source de înaltă calitate, cu versiuni fine-tunate care apar pe HuggingFace [clasamentul modelelor de cod]. Abia acum începe automatizarea codului cu LLM-urile.

Conform Github, CoPilot accelerează dezvoltarea cu 55% [cercetare]. Utilizatorii Anima raportează economii de până la 50% din timpul de codare front-end [studiu de caz], devenind de 2 ori mai rapizi și obținând o calitate a produsului mai bună în ceea ce privește UX-ul și reducerea ping-pong-ului între designeri și dezvoltatori.

Personalizarea codului AI

JavaScript este limba de codărirea #1 cea mai populară (Github 2023), iar React este cel mai popular cadru de web JavaScript, utilizat de peste 40% din dezvoltatori (Stackoverflow 2023).

Acum, dacă iei 100 de echipe de ingineri care construiesc pe baza React, vei găsi 100 de stiluri de codare diferite. Fiecare echipă are moduri diferite de a scrie cod.

Fiecare echipă are stiva sa tehnologică (setul de tehnologii utilizate în arhitectura software). Unele echipe utilizează biblioteci open-source, cum ar fi Next.js, care le permit să optimizeze performanța. Alte echipe utilizează cadre de UI, cum ar fi Radix, MUI sau Ant. Echipele care utilizează React trebuie să adauge pachete de gestionare a stării, cum ar fi React query, Redux, Mobx etc. Și există mii de alte biblioteci JavaScript open-source populare.

În plus, aceeași funcționalitate poate fi realizată în moduri diferite. Unele echipe preferă un layout CSS grid, în timp ce altele preferă un layout Flex și obțin aceleași rezultate. Există preferințe sintactice. Unele echipe utilizează funcții JavaScript clasice, în timp ce altele utilizează funcții săgeată. Există convenții de denumire, cum ar fi camelCase, kebab-case și diferite moduri de a denumi componente și funcții. Există moduri infinite de a organiza codul, cum ar fi modul de a înfășura componente open-source astfel încât interfața codului să arate la fel pentru cod open-source sau proprietar.

Când codăm pe un proiect specific, fiecare dezvoltator urmează regulile și convențiile bazei de cod respective.

Pentru ca AI să joace un rol cheie în codare pentru o echipă de ingineri, ar trebui să codifice ca echipa. Acest lucru înseamnă că AI ar trebui să aibă mult context pentru a personaliza și a-și adapta codul.

Epilog: Potențialul generării de cod AI

Suntem încă la începutul capacităților GenAI.

Când discutăm despre modelele GenAI, considerați personalizarea ca oferind un modelului cel mai bun context pentru sarcina sa. Oferindu-i un context excelent cu privire la codul existent, UX-ul și sarcina utilizatorilor va rezulta în rezultate mai bune. Pentru a utiliza modelele GenAI la potențialul lor maxim, le ambalăm ca produse cu sisteme de suport care lucrează cu algoritmi și euristici “vechi”. Acesta este modul în care maximizăm AI la potențialul său maxim.

Software-ul va continua să mănânce lumea tot mai repede, crește productivitatea, marginile și PIB-ul.

CEO-ii, liderii IT și liderii PM care adoptă automatizarea își vor permite echipelor să livreze de 2 ori și poate chiar de 5 ori mai repede, obținând un avantaj față de concurență. Aducerea produselor mai repede pe piață și la un cost mai mic va crește marginile companiilor și, în cele din urmă, va crește PIB-ul provenit din tehnologie.

Dezvoltarea software-ului mai ieftină înseamnă că software-ul poate veni și rezolva mai multe probleme. Ceea ce era considerat anterior ROI negativ va deveni ROI pozitiv. Software-ul care rezolvă probleme de nișă ar putea fi valoros dacă costul dezvoltării scade cu 80%.

Mai multe persoane vor codifica, și vor codifica mai repede. Agenții GenAI vor produce, testa și deploya cod, iar oamenii vor face părțile creative, dezvoltând mai multă arhitectură și UX decât ceea ce se consideră astăzi codare. Văd mai multe poziții de dezvoltatori în viitor. Cu toate acestea, dezvoltarea va evolua spre un nivel mai înalt de abstracție.