Choć AI ma ogromny potencjał do wspierania programistów, którzy już teraz sukcesywnie wykorzystują narzędzia takie jak Chat GPT czy GitHub Copilot do poprawiania swojej wydajności i produktywności, ich wiedza, doświadczenie, sprawny umysł i ludzka ręka wciąż są niezbędne do tworzenia innowacyjnych i niepowtarzalnych rozwiązań. Biuro Statystyki Pracy w USA (BLS) przewiduje 25-procentowy wzrost zatrudnienia w tym sektorze w ciągu najbliższych 10 lat, co znacznie przewyższa średnią dla innych zawodów. To, jak AI wpłynie na ich pracę, przekłada się zatem realnie na rozwój naszych biznesów, w tym na tempo realizowanych projektów i potencjalne oszczędności.
Co potrafi sztuczna inteligencja?
Obecnie sztuczną inteligencję wykorzystuje się z powodzeniem do automatyzacji i upraszczania rutynowych programistycznych zadań. Modele AI mogą służyć sugestią, dostarczać przykłady kodu, optymalizować procesy zarządzania projektem, a nawet identyfikować potencjalne błędy i przeprowadzać różne typy testów automatycznych. Dodatkowo sztuczna inteligencja analizuje trendy i dane użytkownika, wspomaga podejmowanie strategicznych decyzji oraz analizuje projekty pod kątem ich złożoności, dostarczając dokładne szacunki czasu i zasobów potrzebnych na rozwój.
Gdzie działa, ale wciąż ma braki?
Choć w wielu przypadkach AI znacznie usprawnia pracę programisty, wciąż nie jest idealna. Przykładem są m.in. zdolności sztucznej inteligencji do przetwarzania języka naturalnego, które opierają się na wyuczonych wzorcach i analizie statystycznej, co może generować spójne odpowiedzi, ale bez ich autentycznego zrozumienia. Podobnie rzecz ma się w przypadku uczenia maszynowego wykorzystującego duże zbiory danych – AI radzi sobie z tym doskonale, ale jej inteligencja ogranicza się wyłącznie do wytrenowanych zadań i zawężonych informacji.
O tyle szybciej wykonują swoje obowiązki programiści korzystający z narzędzi AI.
Gdzie się nie sprawdza?
Tworzenie oprogramowania wymaga kreatywnego myślenia i umiejętności rozwiązywania problemów, które wykraczają poza standardowe tworzenie kodu. Obecnie modele AI nie są w stanie zaprojektować skomplikowanych systemów, zrozumieć wymagań biznesowych, nie podejmą też za nas strategicznych decyzji – w przeciwieństwie do doświadczonego, wysoko wykwalifikowanego programisty.
Poza tym generatywna sztuczna inteligencja budzi liczne obawy dotyczące prywatności. Jeśli dane do nauki zawierają wrażliwe informacje, takie jak dokumentacja medyczna czy dane finansowe, trzeba liczyć się z ryzykiem ich niezamierzonego ujawnienia lub niewłaściwego wykorzystania.
Prognozy na przyszłość
Według Gartnera do 2026 r. 80 proc. firm software’owych stworzy wewnętrzne zespoły odpowiedzialne za generowanie reużywalnych usług, komponentów i narzędzi do budowania aplikacji. Dzięki temu programiści AI będą mogli korzystać z tzw. gotowców, które znacznie przyspieszą i ułatwią ich pracę, wychodząc również naprzeciw trendowi szybszego i sprawniejszego dostarczania oprogramowania.
Kod nadal potrzebny?
Wszystko wskazuje na to, że rozwój oprogramowania opartego na AI może wkrótce wyprzeć standardowy proces kodowania. Programiści mają coraz więcej możliwości korzystania z platform niewymagających kodu lub stosujących go w minimalnym zakresie (no-code lub low-code). W nowej rzeczywistości ich rola może ewoluować z klasycznego kodowania do „nauczania” maszyn, jak efektywnie i inteligentnie rozwiązywać problemy, co otwiera drzwi osobom bez wcześniejszego doświadczenia technicznego.
W królestwie botów
Zaawansowane algorytmy AI napędzają trend tworzenia coraz bardziej inteligentnych chatbotów, które stają się popularnym narzędziem w rozwoju oprogramowania. Przykładem jest chociażby słynny Chat GPT, który – choć wciąż nieidealny – jest zdolny do komunikacji z ludźmi na coraz bardziej zaawansowanym poziomie, niejednokrotnie dając złudzenie rozmowy z prawdziwym człowiekiem. Dzięki rozwojowi tego typu usług chatboty mogą uczyć się od swoich użytkowników w czasie rzeczywistym, dostosowując się, a nawet przewidując ich potrzeby i preferencje.
Innym ciekawym rozwiązaniem, jakie w ramach iteo wprowadzamy u klientów, są bazujące na sztucznej inteligencji boty głosowe, czyli zaawansowane silniki przetwarzające mowę. Wykorzystuje się je obecnie w szeroko rozumianej obsłudze klienta, skutecznie podnosząc jej jakość, automatyzując powtarzalne zadania i generując zauważalne oszczędności.
Jakie więc będą boty przyszłości? Z pewnością bardziej „ludzkie” i skłonne do adaptacji, uczenia się i interakcji z człowiekiem na głębszym poziomie, staną się nie tylko narzędziem do komunikacji, ale także cennym partnerem w świecie technologii. Pamiętajmy jednak, że z rosnącymi możliwościami przychodzą także wyzwania, zwłaszcza w zakresie bezpieczeństwa, prywatności i etyki.
AI jako usługa
AI jako usługa (AIaaS) to nic innego jak chmurowa oferta, która pozwala programistom korzystać z narzędzi i usług sztucznej inteligencji bez potrzeby tworzenia i utrzymania własnej infrastruktury. Oznacza to, że w przyszłości, zamiast zatrudniać specjalistę do tworzenia oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji, będziemy mogli postawić na rozwiązania AIaaS, co ułatwi integrację AI z procesem tworzenia produktu cyfrowego bez inwestowania w kosztowną infrastrukturę.
Potęga rozszerzonej rzeczywistości
Technologia AR (Augmented Reality) może już niebawem odgrywać kluczową rolę w procesie tworzenia aplikacji. Pomoże m.in. wizualizować i testować koncepty oprogramowania w rzeczywistym czasie i środowisku, tworzyć interaktywne prototypy, które pozwolą użytkownikom na interakcję z rozwiązaniem jeszcze przed jego finalnym wdrożeniem, czy też umożliwiać programistom naukę z wykorzystaniem trójwymiarowych modeli kodu lub architektury systemów.
Wyjaśnialna sztuczna inteligencja
Jedną z głównych barier adopcji AI we wrażliwych obszarach, takich jak opieka zdrowotna, finanse czy prawo, jest brak zaufania wynikający z częstego niezrozumienia decyzji podejmowanych przez sztuczną inteligencję. A co, jeśli AI byłoby w stanie wyjaśnić swoje pobudki w jasny dla nas sposób?
XAI (Explainable Artificial Intelligence) to rozwijająca się dziedzina badań nad AI, która tworząc modele sztucznej inteligencji będące źródłem prognoz i decyzji, oferuje również ich zrozumiałe wyjaśnienie. Dzięki bardziej transparentnym procesom decyzyjnym łatwiej jest identyfikować i eliminować potencjalne uprzedzenia w decyzjach AI, prowadząc do bardziej etycznych wyników.
Systemy autonomiczne
W przyszłości rozwój oprogramowania opartego na AI może przyspieszyć ewolucję systemów autonomicznych, wykonujących zadania techniczne bez ludzkiej interwencji. Dzięki temu sztuczna inteligencja będzie w stanie jeszcze lepiej wspierać samochody autonomiczne, drony czy robotykę, poprawiając ich efektywność i obniżając koszty.
Cyberodporność
W obliczu rosnącego ryzyka cyberprzestępczości priorytetem staje się ciągłe udoskonalanie metod zabezpieczających systemy i ich użytkowników. Rozwój oprogramowania opartego na AI może wkrótce wejść na tę scenę niczym superbohater, torując drogę dla cyberodporności. Jego zadaniem będzie opracowanie kompleksowego podejścia do cyberbezpieczeństwa, łączącego obserwowalność, automatyczne testowanie, uczenie maszynowe, inżynierię chaosu, autonaprawę, inżynierię niezawodności strony oraz bezpieczeństwo łańcucha dostaw oprogramowania – wszystkie praktyki zwiększające odporność produktów, usług i systemów.
Człowiek kontra maszyna?
Badacze z Microsoftu i MIT oszacowali, że programiści korzystający z narzędzi AI są w stanie wykonywać swoje zadania o 55,8 proc. szybciej. Znajomość skutecznego stosowania sztucznej inteligencji stanie się niebawem standardem branżowym również dla analityków biznesowych i architektów oprogramowania, a organizacje inwestujące w tworzenie własnych aplikacji odkryją, że automatyzacja powtarzalnych zadań z pomocą AI stanowi potencjalny punkt wzrostu. Wszystko to sprowadza się do zwiększenia jakości produktów końcowych, szybszego czasu realizacji projektów oraz niższych kosztów, co czyni połączenie umysłu człowieka z umiejętnościami maszyny potężnym technologicznym tandemem otwartym na coraz ciekawsze wyzwania i rozwiązania.
W iteo testujemy takie rozwiązania i widzimy, że automatyzacja prostych, powtarzalnych czynności uwalnia cenny czas naszych specjalistów – nie tylko programistów, ale też działów administracji czy marketingu. Za pomocą narzędzi no-code jesteśmy w stanie zautomatyzować takie działania jak tworzenie treści czy grafik na social media, a także usprawnić wewnętrzne procesy zachodzące w naszej organizacji. A to dopiero początek!
Chcesz pogłębić temat sztucznej inteligencji w biznesie i odkryć jej rosnące możliwości? Dopasować trendujące technologie do potrzeb twojego biznesu, mając na uwadze realne cele i budżet twojej firmy? Sprawdź, jak możemy Ci pomóc.
