Küresel teknoloji araştırma şirketi Gartner, kurumsal yazılım mühendislerinin yüzde 2028'inin, 75'ün başlarında yüzde 10'un altındayken, 2023 yılına kadar yüzde XNUMX'inin yapay zeka kod yardımcılarını kullanacağını tahmin ediyor.
Büyük işletmelerdeki 2023 yazılım mühendisliği liderinin katıldığı ankette, 63'ün üçüncü çeyreği itibarıyla kuruluşların yüzde 598'ünün yapay zeka kod asistanlarını pilot olarak kullandığı, dağıttığı veya zaten konuşlandırdığı belirtildi.
Ancak Gartner'ın kıdemli baş analisti Philip Walsh, verimlilik artışı söz konusu olduğunda BT liderlerinin beklentileri ile yazılım ekiplerinin deneyimleri arasında bir uyumsuzluk olabileceği konusunda uyarıyor.
Yapay zeka destekli kodlama araçları satan satıcıların kodlayıcı üretkenliğini yüzde 50'ye kadar artırabileceklerini iddia ettiklerini, CIO'ların üçte birinin (yüzde 34) ve teknoloji liderlerinin yapay zeka kod üretmenin yazılım geliştirmeleri için "oyun değiştirici" olabileceğini düşündüğünü söyledi. çabalar.
"Bu, yapay zeka kod asistanlarının üretkenlik kazanımlarından gerçekten yüksek beklentiler anlamına geliyor" dedi.
Yapay zeka kodlama araçlarının popülaritesi şüphesiz artacak olsa da geliştirme ekiplerinin üst düzey yöneticilerinin beklentilerini yönetmeleri gerekebilir… 'Bunu satıcılardan duymayacaklar'
Ancak satıcıların iddialarına daha yakından bakıldığında, yapay zeka destekli kodlama araçlarının faydalarının oldukça dar görevlerle sınırlı kalabileceği ortaya çıkıyor. Örneğin, bir çalışma, JavaScript'te bir web sunucusu yazan bir ekibin, aynı zamanda AI kodlama araçlarını kullanan bir başka ekiple karşı karşıya geldiği AB tarzı bir deneye dayanıyordu. Python için standart bir metin yazmanın başka bir ortak karşılaştırma görevi olduğunu söyledi.
Ancak bu görevler, kodlayıcıların sorunları nasıl çözdüğünü gösteren çevrimiçi eğitim verilerinin çokluğu nedeniyle aracın yeteneklerini temsil etmeyebilir.
Aynı zamanda Walsh, kodlamanın kendisinin tüm yazılım geliştirme yaşam döngüsündeki çabanın çoğunluğunu oluşturmadığını söyledi.
“Planlama, tasarım, araştırma ve gerçek kod oluşturma ve geliştirmeden çok çeşitli görevler (yazılım geliştirmeyle ilgili) var… ardından birçok test ve doğrulama ve ardından dağıtım, yapılandırma ve izleme. [Kodlamada] görevin yüzde 50 daha hızlı tamamlanmasını sağlasanız bile, bu yalnızca yüzde 50'nin yüzde 20'si olacaktır. Bu, toplam döngü süresinde yalnızca yüzde 10 daha fazla iyileşme anlamına geliyor" dedi.
Yapay zeka kodlama araçlarının popülaritesi şüphesiz artacak olsa da geliştirme ekiplerinin üst düzey yöneticilerinin beklentilerini yönetmeleri gerekebilir.
Walsh, "Satıcılardan bunu duymayacaklar" dedi. “Umarım geliştiricileri ve mühendislik liderleri onlara anlatacak ve onlar da dinleyecek. Tavsiye etmediğimiz şey, bir tür yukarıdan aşağıya üretkenlik talimatıdır. Bu işe yaramıyor."
Geliştirme ekiplerinin en iyi kullanım senaryolarını bulma özgürlüğüne ihtiyaçları olduğunu söyledi. Yeni araçlardan en iyi şekilde yararlanamama özgürlüğüne sahip, deneyerek öğrenme kültüründe çalışmaları gerekiyor.
"CIO'ların bu kültürü yaratması ve çalışanlarını dinlemesi gerekiyor, ancak aynı zamanda deneme ve başarısızlık için de o alanı yaratması gerekiyor" dedi. ®
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/13/gartner_ai_enterprise_code/
