Mjukvaruutveckling är en arena där vi redan ser betydande effekter från generativ AI verktyg. Fördelarna är många, och betydande produktivitetsvinster är för närvarande tillgängliga för företag som använder dessa verktyg. A McKinsey-studie hävdar att mjukvaruutvecklare kan utföra kodningsuppgifter upp till dubbelt så snabbt med generativ AI.

Konsultfirmans forskning fann, föga överraskande, att komplexa kodningsuppgifter inte påverkades allvarligt av användningen av generativ AI, så oron för att AI ska ersätta utvecklare kan lugnt läggas i vila. Men det finns "lågt hängande frukt" användningsfall där AI drastiskt kan påskynda teamets produktivitet och förbättra utvecklare erfarenhet.

Men innan vi går in på hur generativa AI-verktyg kan påverka, låt oss tala mer allmänt om att förbättra utvecklarens produktivitet med metoder, ramverk och bästa praxis. Generativ AI är bara ett verktyg i verktygsbältet.

Mäta och förbättra utvecklarens produktivitet

Mätning av utvecklarens produktivitet, en delmängd av anställdas produktivitet, representerar en mångfacetterad utmaning. Traditionella mätvärden, som skrivna kodrader eller arbetade timmar, kommer ofta till korta när det gäller att fånga invecklade komplexa arbetsflöden. De kanske inte på ett adekvat sätt återspeglar kvaliteten eller den bredare effekten av en utvecklares arbete, och en korrekt utvärdering kan kräva inkorporering av externa faktorer som kundnöjdhet. Det är viktigt att inse att utvecklarnas produktivitet sträcker sig längre än bara kodgenerering; det omfattar leverans av högkvalitativa resultat som konsekvent tillfredsställer kunderna, samtidigt som risken för utbrändhet minskar. En utbränd utvecklare är vanligtvis en improduktiv.

DevOps Research and Assessment Metrics (DORA), som omfattar mätvärden som distributionsfrekvens, ledtid och betyder tid att återhämta sig, fungera som måttstockar för att utvärdera effektiviteten av mjukvaruleverans. Dessa utvecklarproduktivitetsmått ger ingenjörschefer och tekniska chefer (CTOs) möjlighet att mäta individuella och teamprestationer exakt.

Projektledningsverktyg, som det allmänt använda Jira, spårar framsteg, hanterar uppgifter och underlättar bidragsanalys. Implementering av SPACE-ramverket – mjukvaruutveckling, produktivitet, analys, samarbete och effektivitet – erbjuder ett holistiskt tillvägagångssätt för programvaruutveckling. Key Performance Indicators (KPIs), såsom story points och realtidsproduktivitetsverktyg fungerar som riktmärken för att konsekvent mäta och förbättra produktiviteten hos mjukvaruutvecklare.

Diversifiering av produktivitetsmätning bortom individuell prestation kräver en omfattande förståelse av teamdynamik. Samarbetsplattformar som GitHub fungerar som katalysatorer för en kultur av öppen kommunikation, kollaborativa kodgranskningar och lättförenklade pull-förfrågningar. Sådana plattformar gör det inte bara möjligt för teammedlemmar att lära av varandra utan ger också ett kollektivt utrymme för kompetenshöjning. Det strategiska införandet av nya funktioner och den konsekventa leveransen av högkvalitativ kod stärker inte bara produktens konkurrenskraft utan bidrar också väsentligt till slutanvändarnas tillfredsställelse.

DevOps uppstod som en transformativ metod som sömlöst integrerar utvecklings- och driftpraxis, vilket optimerar effektiviteten i mjukvaruutvecklingens livscykel. Genom att främja samarbete mellan utvecklare och driftteam, syftar DevOps till att effektivisera processer, minimera ledtiden och öka implementeringsfrekvensen. Genom att göra det banar det väg för en miljö som främjar kontinuerlig innovation och förbättring. DevOps hjälper till att åtgärda flaskhalsar och proaktivt hantera tekniska skulder, vilket möjliggör en arbetsmiljö som håller utvecklare glada och tuffar på.

Ingenjörschefer kan utföra regelbundna bidragsanalyser och använda denna information för att integrera nya verktyg och ta itu med anställdas erfarenhetsproblem, vilket skapar en gynnsam miljö för utvecklarnas produktivitet. Antagandet av YES-modellen (Your Engineering Success) understryker vikten av att odla en positiv och stödjande kultur inom teamet, som främjar en atmosfär som uppmuntrar innovation och kreativitet. Detta holistiska tillvägagångssätt säkerställer att utvecklarnas produktivitet mäts och optimeras på ett sätt som inte bara förbättrar individens och teamets prestation utan också främjar utvecklingsarbetarnas övergripande välbefinnande.

Hur generativ AI kan hjälpa

Det finns ett antal sätt som AI kan effektivisera utvecklingsarbetsflöden. Här är några vanligare användningsfall:

Eliminera repetitiva uppgifter

Kodning involverar ofta enkla, ibland tråkiga uppgifter, och det är här generativa AI-verktyg tenderar att lysa. Repetitivt rutinarbete som att skriva ut standardfunktioner kan påskyndas med funktioner för automatisk komplettering. Verktyg som OpenAI:s Codex kan föreslå rader med kod eller hela funktioner baserat på naturliga språkbeskrivningar. Koddokumentation kan snabbas upp genom att hjälpa utvecklare att automatiskt följa specifika dokumentationsformat.

Gränssnitt för naturliga språk

Generativ AI kan underlätta naturligt språk gränssnitt för verktyg för mjukvaruutveckling. Utvecklare kanske kan interagera med utvecklingsmiljöer, felsöknings- och versionskontrollsystem med hjälp av naturliga språkkommandon, vilket gör det mer tillgängligt för dem utan omfattande programmeringsexpertis.

Kodförslag

Generativ AI kan också hjälpa nybörjare genom att ge kontextmedvetna förslag, förklaringar och vägledning när de skriver kod. Detta kan påskynda inlärningskurvan för nya utvecklare och demokratisera tillgången till mjukvaruutveckling.

Kodförbättring

Generativ AI kan föreslå förbättringar av befintlig kod genom att identifiera redundanta eller ineffektiva delar. Detta kan hjälpa till att bibehålla kodkvalitet och prestanda över tid. Problem som kan ha varit svåra att lokalisera kan hittas och åtgärdas mycket snabbare genom att implementera AI-föreslagna lösningar, vilket till och med kan göras automatiskt.

Kodöversättning

Generativ AI kan också översätta kod från ett språk till ett annat, effektivisera kodkonvertering eller app modernisering projekt, som att uppdatera äldre applikationer genom att transformera COBOL till Java.

Kodtestning

Generativ AI kan användas för att skapa testfall automatiskt. Den kan analysera kod och generera testindata, vilket hjälper till att förbättra testtäckningen och identifiera potentiella problem tidigt i utvecklingsprocessen.

Buggdetektering

Genom att analysera stora kodbaser kan generativ AI hjälpa programvaruutvecklingsteam att identifiera och till och med automatiskt åtgärda buggar. Detta kan leda till mer robust och pålitlig programvara, samt snabbare utvecklingscykler.

Personliga utvecklingsmiljöer

Generativ AI kan hjälpa till att skapa personliga utvecklingsmiljöer som anpassar sig till individuella utvecklares preferenser och kodningsstilar. Detta skulle öka produktiviteten och göra kodningsupplevelsen mer bekväm för programmerare.

Förbättrad dokumentation

Generativ AI kan hjälpa ingenjörsteam att generera dokumentation genom att sammanfatta kodfunktioner, förklara algoritmer och tillhandahålla sammanhang. Detta kan vara användbart för att upprätthålla tydlig och uppdaterad projektdokumentation.

Hur generativ AI för kodningsprogram fungerar

Generativ AI i kodning fungerar genom att utnyttja maskininlärning modeller som tränas på stora datauppsättningar av kod. Dessa modeller är kapabla att förstå strukturen och syntaxen för programmeringsspråk.

Förträning av modellen

Generativa AI-modeller är förtränade på massiva datauppsättningar som innehåller olika exempel på kod skriven på olika programmeringsspråk. Under förträning lär sig modellen att förutsäga nästa ord eller token i en kodsekvens baserat på sammanhanget för de föregående orden. Denna process gör att modellen kan fånga syntax, semantik och mönster som finns i olika programmeringsspråk.

Förstå sammanhang

När den presenteras med en kodningsuppmaning eller -fråga, bearbetar den generativa AI-modellen indata och använder sin inlärda kunskap för att förstå sammanhanget och avsikten. Modellen beaktar relationerna mellan olika kodelement, såsom variabler, funktioner och kontrollstrukturer, för att generera relevant och syntaktisk korrekt kod.

Kodgenerering

Med hjälp av de inlärda mönstren och kontextuell förståelse genererar den generativa AI-modellen kodavsnitt som utdata. Den genererade koden är baserad på inmatningsuppmaningen och följer strukturen och stilen för de programmeringsspråk som modellen tränades i.

Anpassning till användarfeedback

Generativa AI-modeller har ofta mekanismer att anpassa och förbättra baserat på feedback från användare. Utvecklare kan ge feedback på den genererade koden, vilket hjälper modellen att förfina sin förståelse och förbättra framtida utdata. Denna iterativa återkopplingsslinga bidrar till modellens förmåga att generera mer exakt och kontextuellt relevant kod över tid.

Även om generativ AI i kodning är ett kraftfullt verktyg, är det inte en ersättning för kreativiteten, problemlösningen och domänexpertisen hos mänskliga utvecklare. Det fungerar som ett förstärkningsverktyg, hjälper utvecklare med kodningsuppgifter, ger förslag och kan eventuellt påskynda vissa aspekter av utvecklingsprocessen. Utvecklare bör använda generativ AI på ett ansvarsfullt sätt, validera genererad kod grundligt och komplettera dess utdata med sin egen expertis och förståelse.

Ett hypotetiskt användningsfall

Föreställ dig en programmerare som har i uppdrag att implementera en komplex funktion för ett webbapplikationsprojekt. Med tanke på utmaningen med intrikat datamanipulation och dynamisk innehållsrendering bestämmer hon sig för att integrera generativ AI i sitt utvecklingsarbetsflöde för att påskynda kodningsprocessen. Hon börjar med att noggrant definiera kraven för den nya funktionen, kapsla in kärnlogiken och strukturen i en kodningsprompt. Med hjälp av ett generativt AI-verktyg tränat på en mångsidig datauppsättning av webbutvecklingskod, matar hon in sin kodningsuppmaning, vilket får modellen att autonomt generera ett preliminärt kodavsnitt anpassat till de specificerade kraven. Denna genererade kod innehåller funktioner för databehandling, händelsehantering och dynamisk innehållsrendering.

Hon går in i en iterativ process för att förfina och finjustera den genererade koden. Genom denna interaktion säkerställer hon att den AI-genererade koden följer projektets kodningskonventioner och arkitektoniska nyanser. När den genererade koden nu är nöjd med henne, integrerar hon den i webbapplikationens befintliga kodbas. Trots den accelererade utvecklingsprocessen som underlättas av generativ AI, inser hon den oumbärliga rollen av mänsklig validering i grundliga tester för att säkerställa funktionens korrekthet, lyhördhet och tillförlitlighet.

Integreringen av generativ AI i hennes arbetsflöde påskyndar inte bara kodningsprocessen utan ger henne också möjlighet att tilldela mer tid till designaspekter på högre nivå, överväganden om användarupplevelse och omfattande tester. Det här användningsfallet exemplifierar hur generativ AI fungerar som en värdefull allierad, förstärker utvecklarnas kapacitet och bidrar till den övergripande effektiviteten och kvaliteten på mjukvaruutvecklingens livscykel.

Komma igång

IBM watsonx Code Assistant utnyttjar generativ AI för att påskynda utvecklingen samtidigt som principerna om förtroende, säkerhet och efterlevnad bibehålls i kärnan. Utvecklare och IT-operatörer kan påskynda applikationsmoderniseringsarbetet och generera automatisering för att snabbt skala IT-miljöer. watsonx Code Assistant drivs av IBM Granites grundmodeller som inkluderar toppmoderna stora språkmodeller designade för kod, inriktade för att hjälpa IT-team att skapa högkvalitativ kod med hjälp av AI-genererade rekommendationer baserade på naturliga språkförfrågningar eller befintlig källa koda.

Utforska watsonx Code Assistant