Phát triển phần mềm là một lĩnh vực mà chúng ta đã thấy những tác động đáng kể từ trí tuệ nhân tạo công cụ. Có rất nhiều lợi ích và mức tăng năng suất đáng kể hiện đang có sẵn cho các doanh nghiệp sử dụng các công cụ này. MỘT Nghiên cứu của McKinsey tuyên bố rằng các nhà phát triển phần mềm có thể hoàn thành các tác vụ mã hóa nhanh gấp đôi với AI tổng quát.

Nghiên cứu của công ty tư vấn không có gì đáng ngạc nhiên khi phát hiện ra rằng các nhiệm vụ mã hóa phức tạp không bị ảnh hưởng nghiêm trọng bởi việc sử dụng AI tổng hợp, vì vậy những lo lắng về việc AI thay thế các nhà phát triển có thể được giải quyết một cách an toàn. Tuy nhiên, có những trường hợp sử dụng “kết quả thấp” trong đó AI có thể tăng tốc đáng kể năng suất của nhóm và cải thiện kinh nghiệm của nhà phát triển.

Nhưng trước khi chúng ta tìm hiểu xem các công cụ AI tổng hợp có thể tạo ra tác động như thế nào, hãy nói một cách khái quát hơn về việc cải thiện năng suất của nhà phát triển bằng các phương pháp, khuôn khổ và phương pháp hay nhất. AI sáng tạo chỉ là một công cụ trong bộ công cụ.

Đo lường và cải thiện năng suất của nhà phát triển

Đo lường năng suất của nhà phát triển, một tập hợp con của năng suất của nhân viên, đại diện cho một thách thức nhiều mặt. Các số liệu truyền thống, chẳng hạn như dòng mã được viết hoặc số giờ làm việc, thường không thể nắm bắt được sự phức tạp của quy trình làm việc phức tạp. Chúng có thể không phản ánh đầy đủ chất lượng hoặc tác động rộng hơn của công việc của nhà phát triển và việc đánh giá đúng đắn có thể yêu cầu kết hợp các yếu tố bên ngoài như sự hài lòng của khách hàng. Điều quan trọng là phải nhận ra rằng năng suất của nhà phát triển không chỉ dừng lại ở việc tạo mã đơn thuần; nó bao gồm việc cung cấp các đầu ra chất lượng cao luôn làm hài lòng khách hàng, đồng thời giảm thiểu nguy cơ kiệt sức. Một nhà phát triển kiệt sức thường là một người làm việc không hiệu quả.

Các chỉ số Đánh giá và Nghiên cứu DevOps (DORA), bao gồm các chỉ số như tần suất triển khai, thời gian thực hiện và có nghĩa là thời gian để phục hồi, đóng vai trò là thước đo để đánh giá hiệu quả của việc cung cấp phần mềm. Các thước đo năng suất của nhà phát triển này trao quyền cho các nhà quản lý kỹ thuật và Giám đốc công nghệ (CTO) đánh giá hiệu suất của cá nhân và nhóm một cách chính xác.

Các công cụ quản lý dự án, như Jira được áp dụng rộng rãi, theo dõi tiến độ, quản lý nhiệm vụ và hỗ trợ phân tích đóng góp. Việc triển khai khung SPACE—Kỹ thuật phần mềm, Năng suất, Phân tích, Hợp tác và Hiệu quả—mang lại cách tiếp cận toàn diện cho việc phát triển phần mềm. Các chỉ số hiệu suất chính (KPI), chẳng hạn như điểm câu chuyện và công cụ năng suất thời gian thực đóng vai trò là điểm chuẩn để đo lường và cải thiện năng suất của nhà phát triển phần mềm một cách nhất quán.

Việc đa dạng hóa thước đo năng suất ngoài hiệu suất của từng cá nhân đòi hỏi sự hiểu biết toàn diện về động lực của nhóm. Các nền tảng cộng tác như GitHub đóng vai trò là chất xúc tác cho văn hóa giao tiếp mở, đánh giá mã cộng tác và các yêu cầu kéo được tạo điều kiện dễ dàng. Những nền tảng như vậy không chỉ cho phép các thành viên trong nhóm học hỏi lẫn nhau mà còn cung cấp không gian tập thể để nâng cao kỹ năng. Việc giới thiệu một cách chiến lược các tính năng mới và cung cấp mã chất lượng cao nhất quán không chỉ nâng cao khả năng cạnh tranh của sản phẩm mà còn góp phần đáng kể vào sự hài lòng của người dùng cuối.

DevOps nổi lên như một phương pháp biến đổi tích hợp liền mạch các hoạt động phát triển và vận hành, tối ưu hóa hiệu quả của vòng đời phát triển phần mềm. Bằng cách thúc đẩy sự hợp tác giữa các nhà phát triển và nhóm vận hành, DevOps nhằm mục đích hợp lý hóa các quy trình, giảm thiểu thời gian thực hiện và nâng cao tần suất triển khai. Khi làm như vậy, nó sẽ mở đường cho một môi trường thuận lợi cho sự đổi mới và cải tiến liên tục. DevOps giúp giải quyết các tắc nghẽn và chủ động quản lý nợ kỹ thuật, điều này mang lại một môi trường làm việc giúp các nhà phát triển luôn vui vẻ và làm việc hiệu quả.

Các nhà quản lý kỹ thuật có thể thực hiện phân tích đóng góp thường xuyên và sử dụng thông tin này để tích hợp các công cụ mới cũng như giải quyết các mối quan ngại về trải nghiệm của nhân viên, tạo môi trường thuận lợi cho năng suất của nhà phát triển. Việc áp dụng mô hình CÓ (Thành công về kỹ thuật của bạn) nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nuôi dưỡng văn hóa tích cực và hỗ trợ trong nhóm, nuôi dưỡng bầu không khí khuyến khích sự đổi mới và sáng tạo. Cách tiếp cận toàn diện này đảm bảo rằng năng suất của nhà phát triển được đo lường và tối ưu hóa theo cách không chỉ nâng cao hiệu suất của cá nhân và nhóm mà còn nuôi dưỡng sức khỏe tổng thể của lực lượng lao động phát triển.

Trí tuệ nhân tạo có thể giúp ích như thế nào

Có một số cách mà AI có thể hợp lý hóa quy trình phát triển. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng phổ biến hơn:

Loại bỏ các công việc lặp đi lặp lại

Mã hóa thường bao gồm các nhiệm vụ đơn giản, đôi khi tẻ nhạt và đây là lúc các công cụ AI tổng hợp có xu hướng tỏa sáng. Công việc lặp đi lặp lại, thường ngày như gõ các hàm tiêu chuẩn có thể được xử lý nhanh chóng bằng các tính năng tự động hoàn thành. Các công cụ như Codex của OpenAI có thể đề xuất các dòng mã hoặc toàn bộ chức năng dựa trên mô tả ngôn ngữ tự nhiên. Tài liệu mã có thể được tăng tốc bằng cách giúp các nhà phát triển tự động tuân thủ các định dạng tài liệu cụ thể.

Giao diện ngôn ngữ tự nhiên

AI sáng tạo có thể tạo điều kiện thuận lợi ngôn ngữ tự nhiên giao diện cho các công cụ phát triển phần mềm. Các nhà phát triển có thể tương tác với môi trường phát triển, hệ thống gỡ lỗi và kiểm soát phiên bản bằng cách sử dụng các lệnh ngôn ngữ tự nhiên, giúp những người không có chuyên môn lập trình sâu rộng có thể truy cập dễ dàng hơn.

Đề xuất mã

AI sáng tạo cũng có thể giúp ích cho người mới bắt đầu bằng cách cung cấp các đề xuất, giải thích và hướng dẫn nhận biết ngữ cảnh khi họ viết mã. Điều này có thể đẩy nhanh quá trình học tập cho các nhà phát triển mới và dân chủ hóa khả năng tiếp cận phát triển phần mềm.

Cải tiến mã

AI sáng tạo có thể đề xuất cải tiến mã hiện có bằng cách xác định các phần dư thừa hoặc không hiệu quả. Điều này có thể hỗ trợ duy trì chất lượng và hiệu suất mã theo thời gian. Các vấn đề khó xác định có thể được tìm thấy và khắc phục nhanh hơn nhiều bằng cách triển khai các giải pháp do AI đề xuất, thậm chí có thể được thực hiện tự động.

Dịch mã

AI sáng tạo cũng có thể dịch mã từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, hợp lý hóa việc chuyển đổi mã hoặc hiện đại hóa ứng dụng các dự án, chẳng hạn như cập nhật các ứng dụng cũ bằng cách chuyển đổi COBOL sang Java.

Kiểm tra mã

AI sáng tạo có thể được sử dụng để tạo các trường hợp thử nghiệm một cách tự động. Nó có thể phân tích mã và tạo đầu vào thử nghiệm, giúp cải thiện phạm vi thử nghiệm và xác định sớm các vấn đề tiềm ẩn trong quá trình phát triển.

Phát hiện lỗi

Bằng cách phân tích các cơ sở mã lớn, AI tổng quát có thể hỗ trợ các nhóm phát triển phần mềm xác định và thậm chí tự động sửa lỗi. Điều này có thể dẫn đến phần mềm mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn cũng như chu kỳ phát triển nhanh hơn.

Môi trường phát triển được cá nhân hóa

AI sáng tạo có thể giúp tạo ra môi trường phát triển được cá nhân hóa, thích ứng với sở thích và phong cách mã hóa của từng nhà phát triển. Điều này sẽ nâng cao năng suất và mang lại trải nghiệm viết mã thoải mái hơn cho các lập trình viên.

Tài liệu nâng cao

AI sáng tạo có thể hỗ trợ các nhóm kỹ thuật tạo tài liệu bằng cách tóm tắt các chức năng của mã, giải thích các thuật toán và cung cấp ngữ cảnh. Điều này có thể hữu ích để duy trì tài liệu dự án rõ ràng và cập nhật.

AI tổng quát cho phần mềm mã hóa hoạt động như thế nào

AI sáng tạo trong mã hóa hoạt động bằng cách tận dụng học máy các mô hình được đào tạo trên bộ dữ liệu mã lớn. Những mô hình này có khả năng hiểu cấu trúc và cú pháp của ngôn ngữ lập trình.

Đào tạo trước mô hình

Các mô hình AI sáng tạo được đào tạo trước trên các bộ dữ liệu khổng lồ chứa các ví dụ đa dạng về mã được viết bằng nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau. Trong quá trình đào tạo trước, mô hình học cách dự đoán từ hoặc mã thông báo tiếp theo trong một chuỗi mã dựa trên ngữ cảnh của các từ trước đó. Quá trình này cho phép mô hình nắm bắt cú pháp, ngữ nghĩa và các mẫu vốn có trong các ngôn ngữ lập trình khác nhau.

Hiểu ngữ cảnh

Khi được đưa ra lời nhắc hoặc truy vấn mã hóa, mô hình AI tổng quát sẽ xử lý dữ liệu đầu vào và sử dụng kiến ​​thức đã học để hiểu ngữ cảnh và mục đích. Mô hình xem xét mối quan hệ giữa các thành phần mã khác nhau, chẳng hạn như biến, hàm và cấu trúc điều khiển, để tạo ra mã có liên quan và đúng về mặt cú pháp.

Tạo mã

Bằng cách sử dụng các mẫu đã học và hiểu biết theo ngữ cảnh, mô hình AI tổng quát sẽ tạo ra các đoạn mã làm đầu ra. Mã được tạo dựa trên dấu nhắc đầu vào và tuân theo cấu trúc cũng như kiểu dáng của ngôn ngữ lập trình mà mô hình được đào tạo.

Thích ứng với phản hồi của người dùng

Các mô hình Generative AI thường có cơ chế thích ứng và cải tiến dựa trên phản hồi của người dùng. Các nhà phát triển có thể cung cấp phản hồi về mã được tạo, giúp mô hình tinh chỉnh sự hiểu biết và cải thiện kết quả đầu ra trong tương lai. Vòng phản hồi lặp đi lặp lại này góp phần nâng cao khả năng của mô hình trong việc tạo ra mã chính xác hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn theo thời gian.

Mặc dù AI tổng quát trong mã hóa là một công cụ mạnh mẽ nhưng nó không thể thay thế cho khả năng sáng tạo, khả năng giải quyết vấn đề và kiến ​​thức chuyên môn về lĩnh vực của các nhà phát triển con người. Nó phục vụ như một công cụ tăng cường, hỗ trợ các nhà phát triển trong các nhiệm vụ mã hóa, cung cấp các đề xuất và có khả năng tăng tốc các khía cạnh nhất định của quá trình phát triển. Các nhà phát triển nên sử dụng AI tổng hợp một cách có trách nhiệm, xác thực kỹ lưỡng mã được tạo và bổ sung kết quả đầu ra bằng chuyên môn và hiểu biết của riêng họ.

Một trường hợp sử dụng giả định

Hãy tưởng tượng một lập trình viên được giao nhiệm vụ triển khai một tính năng phức tạp cho một dự án ứng dụng web. Đối mặt với thách thức về thao tác dữ liệu phức tạp và hiển thị nội dung động, cô quyết định tích hợp AI tổng quát vào quy trình phát triển của mình để đẩy nhanh quá trình mã hóa. Cô bắt đầu bằng cách xác định cẩn thận các yêu cầu của tính năng mới, gói gọn logic và cấu trúc cốt lõi vào một dấu nhắc mã hóa. Bằng cách tận dụng một công cụ AI tổng hợp được đào tạo trên tập dữ liệu mã phát triển web đa dạng, cô nhập lời nhắc mã hóa của mình, nhắc mô hình tự động tạo đoạn mã sơ bộ phù hợp với các yêu cầu đã chỉ định. Mã được tạo này bao gồm các chức năng xử lý dữ liệu, xử lý sự kiện và hiển thị nội dung động.

Cô ấy tham gia vào một quá trình lặp đi lặp lại để tinh chỉnh và tinh chỉnh mã được tạo. Thông qua sự tương tác này, cô đảm bảo rằng mã do AI tạo ra tuân thủ các quy ước mã hóa và sắc thái kiến ​​trúc của dự án. Với mã được tạo hiện đã đáp ứng được sự hài lòng của cô, cô tích hợp nó vào cơ sở mã hiện có của ứng dụng web. Bất chấp quá trình phát triển được đẩy nhanh do AI tạo ra hỗ trợ, cô nhận thấy vai trò không thể thiếu của việc xác thực con người trong quá trình thử nghiệm kỹ lưỡng nhằm đảm bảo tính chính xác, khả năng phản hồi và độ tin cậy của tính năng.

Việc tích hợp AI tổng hợp vào quy trình làm việc của cô không chỉ đẩy nhanh quá trình mã hóa mà còn giúp cô phân bổ nhiều thời gian hơn cho các khía cạnh thiết kế cấp cao hơn, cân nhắc trải nghiệm người dùng và thử nghiệm toàn diện. Trường hợp sử dụng này minh họa cách AI tổng hợp đóng vai trò như một đồng minh có giá trị, nâng cao khả năng của các nhà phát triển và góp phần nâng cao hiệu quả cũng như chất lượng chung của vòng đời phát triển phần mềm.

Bắt đầu

Trợ lý mã IBM watsonx tận dụng AI sáng tạo để tăng tốc phát triển trong khi vẫn duy trì các nguyên tắc cốt lõi về sự tin cậy, bảo mật và tuân thủ. Các nhà phát triển và Người vận hành CNTT có thể tăng tốc nỗ lực hiện đại hóa ứng dụng và tạo ra khả năng tự động hóa để mở rộng nhanh chóng môi trường CNTT. watsonx Code Assistant được hỗ trợ bởi các mô hình nền tảng IBM Granite bao gồm các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại được thiết kế cho mã, nhằm giúp các nhóm CNTT tạo mã chất lượng cao bằng cách sử dụng các đề xuất do AI tạo ra dựa trên yêu cầu ngôn ngữ tự nhiên hoặc nguồn hiện có mã số.

Khám phá trợ lý mã watsonx