Gli sviluppatori creano software per soddisfare i consumatori e offrire soluzioni innovative agli utenti aziendali. Il loro lavoro non si limita alla produzione di codice, ma include osservazione, approfondimento, brainstorming, studio, scrittura e revisione delle specifiche; progettazione, realizzazione di prototipi e codifica secondo le specifiche; revisione, rifacimento e verifica del software; seguiti da un ciclo continuo di distribuzione, correzione di errori e miglioramento. In ogni fase, generano e utilizzano due elementi fondamentali: codice e testo, con il codice che è, di per sé, una forma di testo.
La produttività degli sviluppatori è influenzata da vari fattori: realtà del mondo, scadenze serrate, requisiti incerti, codici legacy, ecc.
Per superare queste sfide e rispettare le tempistiche, si affidano a strumenti innovativi come compilatori, generatori di interfacce utente, mappatori ORM, generatori di API, che hanno progressivamente evoluto per diventare più intelligenti. I compilatori moderni non si limitano a tradurre il codice, ma lo riscrivono e lo ottimizzano. SQL, sviluppato mezzo secolo fa come linguaggio dichiarativo, continua a evolversi migliorando l’accesso ai dati e la produttività dei team di sviluppo.
Prospettive dell’AI Generativa
La GenAI, o AI Generativa, è uno strumento innovativo per gli sviluppatori. Questo sottoinsieme dell’intelligenza artificiale è capace di creare autonomamente vari contenuti (testo, codice, immagini, video, musica, ecc.) che imitano la qualità del lavoro umano. Con prompt ben formulati, produce risultati migliori in termini di testo e codice. Il 2024 appare come l'”anno della GenAI”, grazie a tecnologie come ChatGPT e copilot.
Impatto sugli sviluppatori
Si è osservato che “nel 2023 il linguaggio naturale é diventato il linguaggio di programmazione più rapido”. Mentre le generazioni precedenti di strumenti si sono concentrate sul miglioramento incrementale della produttività e della qualità del codice, la GenAI promette di rivoluzionare questi e altri aspetti del lavoro degli sviluppatori. ChatGPT può riassumere lunghe specifiche, fornire differenze tra due versioni di un documento o aiutare a creare una lista di controllo per un compito. L’impatto sulla programmazione è significativo: questi modelli, addestrati su miliardi di parametri e trilioni di token, possono generare codice rilevante, progettare API e rifattorizzare il codice.
Pochi anni fa, tutto ciò era fantascienza. ChatGPT semplifica i compiti più banali e rende possibili quelli più complessi. Gli sviluppatori si affidano sempre più a questi strumenti per spiegare concetti nuovi e chiarire idee confuse. Tuttavia, gli strumenti GenAI attuali, nonostante siano promettenti, non comprendono obiettivi e finalità. Funzionano prevedendo token successivi basandosi su schemi già incontrati. La loro risposta dipende dal prompt. Per sfruttarli efficacemente, è essenziale creare prompt dettagliati. Eccellono nel replicare stili già noti, ma non nel crearne di nuovi. Molte aziende stanno addestrando LLM per compiti specifici per migliorare la generazione di contenuti.
Nonostante ciò, la GenAI promette di migliorare notevolmente l’esperienza e la produttività degli sviluppatori, accelerando la rivoluzione in atto. L’integrazione di funzionalità di AI generativa nei servizi di database-as-a-service potrebbe aumentare significativamente la produttività degli sviluppatori, accelerando la realizzazione di codice SQL++ e di applicazioni moderne.
Come la AI generativa può influenzare il processo di debug e manutenzione del codice?
La AI generativa ha un impatto notevole nel processo di debug e manutenzione del codice esistente, grazie alle sue capacità di analisi e generazione di nuovi contenuti. Tuttavia, questo impatto deve essere considerato tenendo conto dei limiti attuali di comprensione del contesto e delle finalità del codice pre-esistente da parte di questi sistemi.
Uno degli aspetti fondamentali della AI generativaè la sua capacità di lavorare con grandi quantità di dati e generare risultati nuovi, riducendo l’incertezza delle previsioni e il costo delle analisi. Ciò può tradursi in un aumento dell’efficienza e della creatività per gli sviluppatori, aiutandoli a diventare non solo più veloci ed efficienti, ma anche più capaci. Questo si riflette nel processo di debug e manutenzione, dove la AI generativapuò accelerare la ricerca e risoluzione di bug, analizzare e suggerire miglioramenti nel codice, e contribuire alla generazione di ipotesi e tecniche per massimizzare l’apprendimento e minimizzare i costi.
Tuttavia, è importante notare che i modelli di AI generativa, come gli LLM (Large Language Models), sono basati su meccanismi che catturano le regolarità linguistiche ma non possiedono una piena comprensione funzionale del linguaggio. Questo significa che, nonostante la loro capacità di generare rappresentazioni linguistiche efficaci, mancano della capacità di interagire e comprendere pienamente il contesto e le finalità del codice che stanno analizzando.
Inoltre, i sistemi di AI generativasono eccellenti nell’estrarre e combinare dati da enormi set di addestramento, il che li rende utili nel riconoscimento di pattern e tendenze nel codice. Tuttavia, questi sistemi non sono ancora in grado di eguagliare completamente la creatività e l’innovatività delle capacità umane. Ciò implica che, nel contesto del debug e della manutenzione del codice, la AI generativapuò supportare significativamente gli sviluppatori ma non può sostituirli completamente, specialmente in compiti che richiedono una profonda comprensione del contesto e degli obiettivi specifici del software.
Infine, secondo uno studio della Boston Consulting Group, l’utilizzo della AI generativa, in particolare dei modelli di linguaggio GPT, ha dimostrato di ridurre il tempo per lo svolgimento di un task di almeno il 50%. Questo implica che, anche nel contesto del debug e della manutenzione del codice, l’adozione della GenAI potrebbe portare a un notevole risparmio di tempo, permettendo agli sviluppatori di concentrarsi su aspetti più critici e innovativi del loro lavoro.
In che modo gli sviluppatori possono ottimizzare l’uso degli strumenti GenAI per superare le sfide poste da requisiti poco chiari e basi di codice legacy?
Gli sviluppatori possono ottimizzare l’uso degli strumenti GenAI per superare le sfide legate a requisiti poco chiari e basi di codice legacy in vari modi, sfruttando le potenzialità offerte dalla tecnologia e mitigando i rischi correlati.
Utilizzo della GenAI nello Sviluppo del Codice
Gli strumenti di AI generativa, come GitHub, Azure o Visual Studio Code, possono generare codice da descrizioni in linguaggio naturale, completare parti di codice o revisionarlo, offrendo un notevole supporto nello sviluppo di software. Questi strumenti possono accelerare lo sviluppo di applicazioni web e mobile, produrre codice ottimizzato per operazioni specifiche, identificare errori e bug nel codice esistente, e mantenere aggiornata la documentazione del codice sorgente.
Gestione dell’Infrastruttura
Nel contesto dell’infrastruttura, la GenAI può automatizzare il provisioning delle risorse informatiche, riducendo errori e tempi grazie all’approccio Infrastructure as Code (IaC). Strumenti come Pulumi e Firefly consentono di generare codice IaC a partire da prompt scritti in linguaggio naturale, facilitando la creazione e l’aggiornamento dell’infrastruttura.
Considerazioni per l’Integrazione della GenAI
Prima di integrare la GenAI, le organizzazioni dovrebbero valutare le proprie capacità tecniche in termini di risorse di elaborazione, sistemi di dati e accesso ai modelli di AI. È fondamentale assicurare che i dati siano armonizzati, scalabili e sempre disponibili, e che vi sia una chiara strategia di dati e infrastrutture legata al valore aziendale.
Valutazione dei Rischi
La valutazione dei rischi è cruciale. Le organizzazioni dovrebbero considerare i casi d’uso allineati alla tolleranza al rischio, identificare strategie di mitigazione del rischio e implementare procedure di controllo per garantire il corretto funzionamento della AI generativa e la conformità alle normative vigenti.
Formazione e Competenze
Le organizzazioni dovrebbero sviluppare le proprie capacità tecniche e migliorare le competenze della forza lavoro per trarre un maggior valore dalla GenAI. Sarà fondamentale garantire piani di istruzione e formazione continui, promuovendo una cultura di ricerca e di sperimentazione.
Selezione degli Strumenti
La scelta degli strumenti di sviluppo software dovrebbe essere basata su funzionalità, opzioni di integrazione e target di riferimento, assicurando che lo strumento scelto si integri efficacemente con il flusso di lavoro esistente.
Collaborazione e Supporto alla Community
Piattaforme come Stack Overflow forniscono un ambiente dove gli sviluppatori possono collaborare, condividere conoscenze e risolvere problemi comuni, fondamentale per la gestione delle basi di codice legacy e per affrontare requisiti poco chiari.
In sintesi, l’ottimizzazione dell’uso della AI generativa per superare le sfide legate a requisiti poco chiari e basi di codice legacy richiede una combinazione di approcci tecnici, gestionali e formativi. L’adozione di strumenti adeguati, una valutazione approfondita dei rischi, la formazione della forza lavoro e la collaborazione con la community sono tutti aspetti chiave in questo processo.