دستیاران کدنویسی هوش مصنوعی: ۸ ویژگی که شرکت ها باید به دنبال آن باشند

برخی از دستیاران کدنویسی هوش مصنوعی مانند اسباب بازی هستند، در حالی که برخی دیگر در کلاس سازمانی هستند. در اینجا نحوه تشخیص تفاوت آمده است.

هیچ‌کس به‌جز بیل گیتس اخیراً هوش مصنوعی را «به اندازه تلفن‌های همراه انقلابی نمی‌داند. و اینترنت.” البته حق با اوست اما چالش امروز کسب و کار این است که از هوش مصنوعی به گونه ای استفاده کنیم که استانداردهای سازمانی را برآورده کند.

توسعه نرم افزار را انتخاب کنید. توسعه‌دهندگان قبلاً دستیارهای کدنویسی هوش مصنوعی را کشف کرده‌اند که با تکمیل خطوط کد یا تولید کد از ابتدا بر اساس ورودی زبان طبیعی، خستگی را کاهش می‌دهند. وقتی دستیاران کد به درستی آموزش ببینند، می توانند راه حل های اثبات شده ای را برای مشکلات برنامه نویسی روزمره ارائه دهند. با این حال، با وجود چنین استعدادهایی، بسیاری از دستیاران کدنویسی هوش مصنوعی در توسعه نرم افزار سازمانی کوتاهی می کنند.

اشکالات آنها از سرقت کد مجوز گرفته تا معرفی کدی است که محدودیت های نظارتی یک صنعت خاص را نقض می کند. برای اینکه ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی واقعاً در سازمان مفید باشند، باید در رویه‌ها، محدودیت‌ها و محیط‌های توسعه‌ای که قبلاً وجود دارد، کار کنند.

خوشبختانه، کدنویسی با هوش مصنوعی فضایی بسیار پویا است که ابزارها و ویژگی‌های جدید همیشه در دسترس هستند. شرکت‌ها هنگام تعیین اینکه آیا یک دستیار کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی موفق می‌شود یا خیر، باید شرایط زیر را در نظر بگیرند:

1. ادغام IDE: ابزاری را بیابید که از طریق پلاگین با IDE هایی که شرکت شما استفاده می کند یکپارچه شود. بسیاری از دستیارهای کدنویسی هوش مصنوعی فقط به عنوان برنامه های کاربردی وب میزبانی شده توسط ارائه دهنده در دسترس هستند، به این معنی که توسعه دهندگان باید کد تولید شده توسط هوش مصنوعی را کپی و در کار خود جایگذاری کنند. نام ها، مسیرها و غیره باید پس از چسباندن کد تغییر داده شوند، که احتمال خطا را افزایش می دهد و مانع افزایش بهره وری می شود.
2. آگاهی از زمینه: هر عملیات توسعه نرم‌افزار سازمانی شیوه‌ها، قراردادها و سبک‌های خاص خود را دارد. برای اینکه کد تولید شده توسط هوش مصنوعی آن پارامترها را منعکس کند، دستیار کدنویسی هوش مصنوعی باید در پایه کد سازمان شما قابل آموزش باشد و در نتیجه مدل‌های کد خصوصی مختص تیم شما ایجاد شود. این آگاهی زمینه همچنین تعداد دستورالعمل‌های زبان طبیعی را که یک توسعه‌دهنده باید وارد کند تا کد مربوطه را وارد کند، کاهش می‌دهد و اصلاحات کمتری برای خود کد لازم است. یک امتیاز اضافی، امکان اتصال مدل های هوش مصنوعی به مخازن کدهای مختلف برای تیم های مختلف است.
3. حریم خصوصی کد: یک دستیار کدنویسی هوش مصنوعی باید با استفاده از کد شما قابل آموزش باشد، اما هیچکس نمی‌خواهد کد خصوصی برای همه قابل مشاهده باشد. برای حداکثر امنیت، یک دستیار کدنویسی سازمانی باید در Prem یا در یک ابر خصوصی مجازی قابل نصب باشد. نه کد مشتری و نه داده‌های آموزش مشتری نباید در دسترس ارائه‌دهنده راه‌حل باشد – و آموزش کد مشتری باید در یک محیط امن و جداگانه انجام شود.
4. انطباق متن باز: راه حل های AI مولد، چه آنهایی که زبان طبیعی تولید می کنند و هم آنهایی که کد برنامه نویسی تولید می کنند، تمایل تاسف باری به سرقت ادبی دارند. اگر کدی که روی آن آموزش دیده است تحت مجوزهای منبع باز مجاز، مانند Apache 2.0 یا MIT (بیشتر کد منبع باز GitHub تحت مجوز دومی مجوز دارد) برای دستیار کدنویسی AI مشکلی ایجاد نمی کند.
5. پیکربندی متمرکز: همانند تقریباً همه نرم‌افزارهای سازمانی، یک دستیار کدنویسی هوش مصنوعی باید به شما امکان دهد اشتراک‌ها را مدیریت کنید و نقش‌ها و مجوزهای کاربر را از یک کنسول اختصاص دهید. مدل امنیتی باید با مدل ایجاد شده توسط سازمان شما سازگار باشد. مدل‌های کد خصوصی باید به یک انتخاب صریح از سوی سرپرست تیم نیاز داشته باشند.
6. امنیت و حریم خصوصی: کنترل مکان ارسال کد، نحوه پردازش و نحوه استفاده از آن برای بسیاری از شرکت‌ها مهم است. برای اطمینان از امنیت و انطباق کد خود، بسیاری از شرکت‌ها نیاز به کنترل کامل بر محل اجرا کد و مدل‌ها و نحوه دسترسی به آنها دارند.
7. نظارت و گزارش: هر چه تعداد دستیارهای کدنویسی هوش مصنوعی توسط تیم شما بیشتر باشد، کد بهتری تولید می‌شود. نظارت بر استفاده از تیم توسعه‌دهنده و ایجاد گزارش‌های دوره‌ای، رهبران تیم را قادر می‌سازد تا ارزیابی کنند که دستیاران کدنویسی چقدر برای توسعه‌دهندگان کار می‌کنند و آیا نیاز به انجام تنظیمات وجود دارد یا خیر.
8. تست کد: دستیاران کدنویسی هوش مصنوعی فراتر از تولید کد به سمت ایجاد خودکار تست های واحد حرکت می کنند. این تست‌ها باید خود را با الگوهای رایج مشتری تطبیق دهند و بار یکی از خسته‌کننده‌ترین وظایف توسعه نرم‌افزار را کاهش دهند.

تجهیز توسعه دهندگان سازمانی با دستیار کدنویسی هوش مصنوعی چندین مزیت اساسی را ارائه می دهد. واضح‌ترین آن، توانایی ارسال سریع‌تر نرم‌افزار بیشتر است – وقتی توسعه‌دهندگان معتاد به تقویت قابلیت‌های خود می‌شوند، فروشگاه‌های توسعه‌دهنده می‌توانند کارهای بیشتری را با کمتر انجام دهند. توسعه دهندگان شادتر نیز به همان اندازه مهم هستند که زمان کمتری را صرف کارهای روزمره و بیشتر روی چالش های خلاقانه می کنند که کار را جذاب می کند.

اما هوش مصنوعی جادو نیست. اشتباهات کدنویسی بومی برنامه نویسی هستند، بنابراین هدف باید کاهش آنها تا حد امکان با یک دستیار کدنویسی هوش مصنوعی باشد که می تواند با روشی که تیم های توسعه کار می کنند سفارشی شود. در نهایت، خطاها با کدنویسی AI کمتر محتمل است. برای مثال، رشته‌هایی که معمولاً تکرار می‌شوند، همیشه با سبک، قالب‌بندی و قراردادهای نام‌گذاری مناسب تحقق می‌یابند. به‌علاوه، استخدام‌های جدید احتمالاً وقتی می‌بینند که قراردادهای یک سازمان در کدهای تولید شده به‌طور خودکار منعکس می‌شود، سریع‌تر به سرعت بالا می‌روند.

به لطف دستاوردهای اثبات شده بهره وری، دستیارهای کدنویسی هوش مصنوعی می توانند از قبل به عنوان یک ابزار استاندارد در زرادخانه توسعه دهندگان در نظر گرفته شوند. اما کسانی که تیم‌های توسعه را رهبری می‌کنند باید مطمئن شوند که ابزارهای درجه یک سازمانی را تهیه می‌کنند که بهره‌وری را به حداکثر می‌رسانند و در عین حال ریسک را کاهش می‌دهند.

دکتر وایس بنیانگذار و مدیر عامل شرکت Tabnine، سازندگان اولین دستیار صنعت با هوش مصنوعی برای توسعه دهندگان. او ماموریت دارد به توسعه دهندگان و تیم ها کمک کند تا نرم افزار بهتری را سریعتر ایجاد کنند. قبل از Tabnine او با پانایا بود و اخیراً به عنوان مدیر فناوری خدمت می کرد.

—

انجمن فناوری جدید مکانی را برای کاوش و بحث در مورد فناوری سازمانی نوظهور در عمق و وسعت بی سابقه ای فراهم می کند. انتخاب ذهنی است، بر اساس انتخاب ما از فناوری هایی که معتقدیم مهم هستند و برای خوانندگان InfoWorld بیشترین علاقه را دارند. InfoWorld وثیقه بازاریابی را برای انتشار نمی پذیرد و حق ویرایش تمام محتوای ارائه شده را برای خود محفوظ می دارد. همه سوالات را به newtechforum@infoworld.com ارسال کنید.