Ako AI pretvára ekosystém vývoja softvéru?

Len málo technológií sa vyrovná umelej inteligencii (AI), pokiaľ ide o potenciál podporovať inovácie. Transformuje bankový sektor, zábavu, elektronický obchod, zdravotníctvo, fitness a mnoho ďalších odvetví, pričom na obzore sú mnohé nové fascinujúce pokroky v týchto oblastiach.

AI tiež vyniká v rôznych aspektoch vývoja softvéru. Navyše táto konkrétna oblasť môže byť najväčším príjemcom technológie vďaka jej schopnosti samoučenia v kombinácii s bezkonkurenčnou schopnosťou rýchlo analyzovať a extrahovať zmysluplné informácie z obrovského množstva údajov. Už teraz zvyšuje produktivitu, rýchlosť a kvalitu práce kóderov.

Niet pochýb o tom, že ďalšie prenikanie AI do sveta programovania bude naďalej predefinovať spôsob, akým softvér vzniká a čo znamená byť vývojárom. Poďme sa pozrieť na prelomové zmeny v softvérovom inžinierstve poháňané tandemom ľudí a strojov.

Vývojári sa môžu viac sústrediť na kreatívne a komplexné úlohy

Hoci umelá inteligencia môže v tomto bode len ťažko dokončiť plnohodnotný vývojový cyklus sama o sebe, stala sa už nevyhnutnou na vykonávanie opakujúcich sa únavných pracovných postupov, ktoré pri manuálnom vykonávaní vyžadujú veľa času a úsilia. Asistenti kódovania na báze AI ako napr tabnine a Kódex OpenAI v tejto oblasti naberajú na sile. Ich vstup do programovacieho procesu sa väčšinou scvrkáva na automatické dokončovanie kódu na základe tisícok open source projektov dostupných na GitHub a podobných zdrojoch.

Nielenže tento príspevok šetrí softvérovým inžinierom hodiny písania a zlepšuje presnosť kódovania, ale tiež uvoľňuje priestor na sústredenie sa na zdokonalenie dizajnu, zlepšenie používateľského prostredia, riešenie problémov a kreatívny aspekt ich projektov.

Čoraz užšie „partnerstvo“ medzi ľuďmi a umelou inteligenciou vyvolá zmenu paradigmy, v ktorej sa ich úlohy budú navzájom dopĺňať bez toho, aby sa priamo prekrývali. Ďalším významným míľnikom je, že vývojári budú mať viac dozornú funkciu. AI zas urobí väčšinu únavnej práce, takže príspevok ľudí sa obmedzí na dokončovanie procesu.

Mentoring pre nových vývojárov je ďalšou oblasťou, kde si stroje budú udržiavať a zvyšovať svoju prítomnosť v budúcnosti. Nástroje na báze AI z tejto kategórie ako napr Pomocník Mendix sprístupniť najlepšie postupy kódovania IT nadšencom, ktorým chýbajú odborné znalosti na dokončenie projektov samostatne. Tým sa otvorí cesta k demokratizácii tohto odvetvia.

Umelá inteligencia uľahčuje včasné rozpoznanie nedostatkov softvéru

Je všeobecne známe, že testovanie zabezpečenia kvality je zdĺhavý proces náročný na zdroje s množstvom úskalí. Keďže predajcovia softvéru môžu prideliť obmedzený počet človekohodín na hľadanie nedokonalostí vo svojich produktoch, niektoré nekvalitné riadky kódu môžu preletieť pod radarom a odhaliť ich až po nasadení riešenia v prostredí zákazníka.

Umelá inteligencia už robí revolúciu na tomto území. V skutočnosti je testovanie softvéru jednou z najsľubnejších aplikácií tejto technológie v celom spektre. Dokáže prechádzať obrovskými kódovými základňami, aby presne určil syntaktické chyby, logické nezrovnalosti, chyby pri kompilácii a iné chyby rýchlosťou, ktorá presahuje schopnosti ľudských analytikov, a so super vysokou presnosťou.

Zaujímavým príkladom toho, ako AI oživuje rutinu zabezpečenia kvality, je použitie obrázkov strojové učenie na testovanie grafického používateľského rozhrania programu prostredníctvom porovnávania vedľa seba. Ďalšia technika nazývaná diferenciálne fuzzing zavádza rovnaký kód do rôznych softvérových prostredí na pozorovanie nezrovnalostí pri behu, čo pomáha identifikovať jemné sémantické a logické chyby. Okrem spúšťania testov na základe preddefinovaných scenárov sa nástroje riadené AI môžu učiť z minulých projektov a vytvárať nové testovacie prípady. To výrazne skracuje čas vývoja a zaisťuje, že koncový používateľ dostane produkt slušnej kvality.

Automatizovaná správa chýb v reálnom čase bude naďalej prosperovať

Keď sa časom nahromadia nevyriešené chyby v softvéri, vznikne tzv technický dlh. To je bežná situácia v neustále uponáhľaných vývojových ekosystémoch, ktoré uprednostňujú dodávku produktov pred kvalitou. Zanedbaním riešenia takýchto problémov dnes predajcovia riskujú, že zajtra budú riešiť výpadky softvéru a závady. Jedným vážnejším kameňom úrazu je, že produkt môže mať bezpečnostné medzery, vďaka ktorým je náchylný na ľahké kompromisy. Pre organizácie, ktoré poskytujú softvér ako službu, sú to obzvlášť nepriaznivé scenáre, pretože ovplyvňujú ich reputáciu a dokonca aj krátke obdobie nedostupnosti znamená finančnú stratu.

Umelá inteligencia a algoritmy strojového učenia môžu vyplniť prázdnotu. Automaticky nájdu chyby, kategorizujú ich podľa vopred nastavenej stupnice závažnosti a opravia ich s malým alebo žiadnym zásahom človeka. Táto funkcia je vzácna, pretože náklady na odstraňovanie chýb sa v priebehu životného cyklu softvéru podstatne zvyšujú.

Účinnosť takéhoto prístupu pramení zo schopnosti týchto špičkových technológií prehľadať veľmi veľké databázy za pár minút a odhaliť hrubý kód alebo iné odchýlky od normy a zároveň navrhnúť kroky, ktoré softvérovým inžinierom pomôžu opraviť ich. Výhodou tejto taktiky je aj vysoká presnosť. Okrem toho môže AI vyvodiť závery z predtým analyzovaných údajov, aby doladila svoju detekciu chýb a výkon správy. Vzhľadom na všetky výhody sa tento trend bude naďalej presadzovať v rozvojových kruhoch.

AI obohacuje projekty o nepretržitú spätnú väzbu používateľov

Na poskytovanie produktu, ktorý plne spĺňa požiadavky zamýšľaného publika, by IT profesionáli mali klásť spätnú väzbu do popredia. Tento prístup zameraný na zákazníka poskytuje praktické informácie o tom, aké vylepšenia môžu zlepšiť používateľskú skúsenosť, čo aplikáciám pomáha dramaticky rozšíriť ich dosah.

Keďže algoritmy strojového učenia možno naučiť monitorovať rôzne aspekty interakcie používateľov so softvérom v reálnom čase, udržiavajú si konzistentnú spätnú väzbu a ušetria vývojárom námahu so zhromažďovaním a organizovaním týchto malých kúskov skladačky. Neustály prúd údajov o správaní používateľov pomáha vytvárať dynamické skúsenosti založené na rôznych scenároch používania. Takýto softvér môže napríklad flexibilne upravovať svoj prejav používateľského rozhrania na cestách, vrátane veľkosti a polohy svojich prvkov.

Správa požiadaviek je priľahlý proces zameraný na zhromažďovanie, overovanie a uchovávanie záznamov o tom, čo koncoví používatelia od aplikácie očakávajú. Ak nie je vykonaná správne, môže táto činnosť posunúť termíny, zvýšiť náklady alebo dokonca úplne narušiť projekty. Riešenia poháňané umelou inteligenciou to môžu pozdvihnúť. Vyškolení podľa odporúčaní osvedčených postupov v tejto oblasti projektového manažmentu využívajú spracovanie prirodzeného jazyka na analýzu požiadaviek, identifikáciu nezrovnalostí a navrhovanie zlepšení. 

Tieto nástroje môžu ľahko určiť únikové klauzuly, neúplné alebo zložené požiadavky a rôzne nejednoznačnosti, čím sa minimalizuje čas na preskúmanie. IBM Watson a Požiadavky na zrak ALM sú príklady najznámejších nástrojov v tejto oblasti.

Plánovanie a odhad nákladov sa stáva menej skľučujúcim

Ak poznáte nuansy týchto predbežných fáz softvérového projektu, potom viete, akú záťaž predstavujú pre vývojové tímy. Je to ako rovnica s množstvom premenných, ktoré IT ľudia často nedokážu správne vyriešiť. Našťastie sa umelá inteligencia ukázala ako neuveriteľne zručná pri odhadovaní časovej osi a požadovaného rozpočtu.

Presná predikcia je záležitosťou pochopenia celého kontextu projektu, vrátane požiadaviek zákazníkov, prekážok, ktoré majú tendenciu vznikať pri vývoji špecifického typu softvéru, a času potrebného na ich zvládnutie. Stroje môžu byť trénované na pochopenie týchto metadát na základe minulých projektov a informácií z overených zdrojov tretích strán.

Podrobnosti o všetkých týchto vnútorných činnostiach môžu byť rozhodujúce pri rozhodovaní, či projekt prijať alebo nie. Niekedy je rozumnejšie povedať „nie“, ako prijať prácu, ktorá je odsúdená na to, aby trvala neospravedlniteľne dlho. Neschopnosť dodržať termíny je katalyzátorom frustrácie zákazníkov, takže je vo vašom najlepšom záujme poskytnúť presné odhady. Vďaka prediktívnej analytike vo svojej súprave nástrojov môže byť umelá inteligencia v tomto ohľade to najlepšie a bude aj naďalej základným kameňom pre prijímanie informovaných obchodných rozhodnutí.

AI pomáha zvýšiť bezpečnosť kódu

Od počiatočných štádií vývoja až po vydanie produktu a nasadenie v rámci infraštruktúry zákazníka by mala byť bezpečnosť pre vývojárov prvoradá. K veľkému množstvu porušení údajov a útokov ransomvéru dochádza v dôsledku chýb v kódovaní, ktoré spôsobujú zneužiteľné medzery v softvéri. Jediným spôsobom, ako sa vyhnúť týmto katastrofám, je proaktívne nájsť a opraviť takéto chyby. Táto nesmierne dôležitá stratégia je známa ako SecDevOps.

AI je v tomto smere najlepším spojencom programátora. Algoritmy strojového učenia môžu využívať informácie z verejne dostupných zdrojov, ako je databáza CVE od MITRE, na kontrolu každého riadku kódu, či neobsahuje známe zraniteľnosti, ktoré premenia aplikáciu na ovocie s nízkou úrovňou zabezpečenia. Ochrana sa vzťahuje na všetky fázy životného cyklu softvéru. Po nasadení dokážu tieto inteligentné nástroje odhaliť vnútorné hrozby a útoky zero-day na základe podozrivej sieťovej aktivity.

Použitie AI zapadá do kontextu čoraz populárnejšieho princípu nazývaného „posun doľava“, ktorého cieľom je odhaliť a opraviť nedokonalosti čo najskôr v procese vývoja. Tento postup znižuje náklady a pomáha dodávateľom softvéru vyhnúť sa pasci vyplývajúcej z vyššie uvedeného technického dlhu.

Na okraj, kyberzločinci už túto technológiu vyzbrojujú. Nedávne správy o riff-raff zneužívanie ChatGPT vytvoriť malvér, ktorý je príkladom znepokojujúceho trendu. Vďaka tomu môže ďalšia implementácia AI na zapečatenie bezpečnosti do potrubia CI/CD spôsobiť, že sa kyvadlo rozkýva v prospech bielych klobúkov.

Napredovať

Umelá inteligencia je už integrovaná do štruktúry vývoja softvéru a tieto väzby sa budú stále viac zbližovať. Zatiaľ čo niektorí analytici tvrdia, že táto technológia sa chystá urobiť kódery nadbytočnými, takéto predpovede sa zdajú byť pritiahnuté za vlasy. V nadchádzajúcich rokoch sa vývoj tohto odvetvia bude s najväčšou pravdepodobnosťou uberať cestou hlbšej automatizácie opakujúcich sa úloh a procesov, v ktorých je miera ľudskej chyby vysoká. Ľudia budú naďalej písať softvér a AI im podá priateľskú pomocnú ruku.