Công ty nghiên cứu công nghệ toàn cầu Gartner ước tính rằng đến năm 2028, 75% kỹ sư phần mềm doanh nghiệp sẽ sử dụng trợ lý mã AI, tăng từ mức dưới 10% vào đầu năm 2023.

Cuộc khảo sát với 2023 lãnh đạo công nghệ phần mềm tại các doanh nghiệp lớn cho biết tính đến quý 63 năm 598, XNUMX% các tổ chức đang thí điểm, triển khai hoặc đã triển khai trợ lý mã AI.

Tuy nhiên, Philip Walsh, nhà phân tích chính cấp cao của Gartner, cảnh báo rằng có thể có sự không phù hợp giữa kỳ vọng của lãnh đạo CNTT và kinh nghiệm của nhóm phần mềm khi nói đến việc tăng năng suất.

Ông cho biết các nhà cung cấp bán công cụ mã hóa được hỗ trợ bởi AI tuyên bố rằng họ có thể tăng năng suất của người lập trình lên tới 50%, trong khi 34/XNUMX CIO (XNUMX%) và các nhà lãnh đạo công nghệ cho rằng việc tạo mã AI có thể là “kẻ thay đổi cuộc chơi” cho quá trình phát triển phần mềm của họ. nỗ lực.

Ông nói: “Đó là một số kỳ vọng thực sự cao về mức tăng năng suất từ ​​các trợ lý mã AI này”.

Trong khi mức độ phổ biến của các công cụ mã hóa AI chắc chắn sẽ tăng lên, các nhóm phát triển có thể cần phải đáp ứng được kỳ vọng của các nhà quản lý cấp cao của họ… 'Họ sẽ không nghe thấy điều đó từ các nhà cung cấp'

Nhưng xem xét kỹ hơn các tuyên bố của nhà cung cấp cho thấy lợi ích của các công cụ mã hóa được hỗ trợ bởi AI có thể bị giới hạn trong các nhiệm vụ khá hẹp. Ví dụ: một nghiên cứu dựa trên thử nghiệm kiểu AB trong đó một nhóm viết máy chủ web bằng JavaScript được đọ sức với một nhóm khác cũng sử dụng các công cụ mã hóa AI. Ông nói, viết một bản soạn sẵn cho Python là một nhiệm vụ so sánh phổ biến khác.

Nhưng những nhiệm vụ này có thể không đại diện cho khả năng của công cụ vì có rất nhiều dữ liệu đào tạo trực tuyến chứng minh cách các lập trình viên đã giải quyết vấn đề.

Đồng thời, bản thân việc viết mã không chiếm phần lớn nỗ lực trong toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm, Walsh nói.

“Có rất nhiều nhiệm vụ [liên quan đến phát triển phần mềm] từ lập kế hoạch, thiết kế, nghiên cứu, tạo và phát triển mã thực tế… sau đó là rất nhiều thử nghiệm và xác minh, sau đó là triển khai, cấu hình và giám sát. Ngay cả khi bạn hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn 50% [về mã hóa], thì đó cũng chỉ là 50% của 20%. Vì vậy, điều đó có nghĩa là thời gian chu kỳ tổng thể chỉ được cải thiện nhiều hơn 10%,” ông nói.

Mặc dù mức độ phổ biến của các công cụ mã hóa AI chắc chắn sẽ tăng lên, nhưng các nhóm phát triển có thể cần phải đáp ứng được kỳ vọng của các nhà quản lý cấp cao của họ.

Walsh nói: “Họ sẽ không nghe thấy điều đó từ các nhà cung cấp. “Hy vọng rằng các nhà phát triển và lãnh đạo kỹ thuật của họ sẽ nói với họ và họ sẽ lắng nghe. Những gì chúng tôi không khuyến nghị là một số loại nhiệm vụ về năng suất từ ​​trên xuống. Điều đó không có tác dụng.”

Ông cho biết các nhóm phát triển cần có sự tự do để tìm ra các trường hợp sử dụng tốt nhất. Họ cần phải làm việc trong một nền văn hóa học hỏi qua thử nghiệm, có quyền tự do thất bại trong việc tận dụng tối đa các công cụ mới.

Ông nói: “CIO cần tạo ra nền văn hóa đó và lắng nghe người dân của họ, nhưng cũng tạo ra không gian để thử nghiệm và thất bại”. ®

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/13/gartner_ai_enterprise_code/