В течение десятилетий элегантный код был отличительной чертой разработки отличного программного обеспечения-код, который упорядочен, эффективен, хорошо документирован, многократно используется и искусно создан. В начале моей карьеры я был обучен определять приоритеты инструментов написания и генераторов программ по программам непосредственного письма. Этот подход привел к моему участию в многочисленных инновационных инициативах, которые автоматизировали модернизацию программного обеспечения и повышают производительность. Разрабатывая инструменты, которые генерировали транспориста, мы смогли эффективно модернизировать миллионы строк кода.
Сегодня генеративные модели ИИ могут создавать код из человеческого языка, делая разработку более интуитивно понятным. Неудивительно, что такие концепции, как кодирование Vibe, которые подчеркивают интуицию, эстетику и эмпирическое воздействие кода, получили тягу. Хотя, несмотря на расширение систем с низким кодом и не код, большая часть программного обеспечения по-прежнему создается инженерами.
Как агент Ай революционизирует разработку программного обеспечения
Благодаря быстрой эволюции ИИ, от традиционного ИИ до генеративного ИИ, а теперь агентного ИИ, фокус смещается от простой логики кодирования к автоматизации всего процесса разработки программного обеспечения. Автоматизированное тестирование, непрерывная документация, автоматические запросы на вытягивание и системы CI/CD, а также управляемая ИИ производительность и отслеживание проблем и исправления безопасности демонстрируют большие обещания.
Опираясь на эти достижения, современные ИТ-системы, в том числе локальные, гибридные облачные и суперкаларные среды,-возможностей, выходящие за рамки простых отчетов и анализа. Эти системы обеспечивают усовершенствованное обнаружение проблем, локализацию, коррекцию, оптимизацию, устойчивость и профилактику, и все это способствовало современным технологиям ИИ.
Например, наши клиенты используют набор продуктов автоматизации IBM для использования как традиционного, так и генеративного искусственного интеллекта для преобразования необработанных данных в интеллектуальные системы. Эта мощная комбинация улучшает ИТ-операции за счет обеспечения сложных, управляемых данными решений во всем технологическом стеке.
Агент ИИ делает это шаг вперед, выполняя задачи независимо. Вместо того, чтобы писать код, он может автоматически обрабатывать элементы построения и запуска программного обеспечения. Это позволяет инженерам разрабатывать команды искусственного интеллекта, где отдельные агенты искусственного интеллекта специализируются на разных задачах, но сотрудничают для проверки, уточнения и улучшения решений.
Эти агенты, основанные на крупных языковых моделях и других системах искусственного интеллекта, могут общаться, делиться данными и итеративно улучшать свои результаты. Этот непрерывный цикл решения проблем будет поддерживать правильность, масштабируемость и эффективность.
В конечном счете, истинное инженерное превосходство будущего будет лежать в элегантной автоматизации, обусловленной возможностями передовых систем ИИ.
Рост развития автоматизации-
Этот смену парадигмы приносит новые возможности и проблемы для ИТ -лидеров. Им нужно будет решать ключевые вопросы, такие как: как они могут поощрять свою команду использовать ИИ для достижения сквозной автоматизации? Как они могут обеспечить правильное управление для повышения эффективности и открытия инноваций, а не создавать новые проблемы? Какие инструменты и опыт могут облегчить интеграцию ИИ ранее в жизненном цикле разработки программного обеспечения?
3 шага, чтобы перевернуть вашу команду из кода к автоматизации 1. Сосредоточьтесь на результатах, а не на строках кода
Чтобы достичь превосходства в автоматизации, перейдите на количество кода, записанное на количество автоматизированных процессов и сэкономленных времени. Реализуйте метрики, которые измеряют эти результаты, чтобы эффективно отслеживать прогресс. Создайте культуру, которая опирается на данные и эксперименты для управления принятием решений. Поощряйте инженеров подумать о том, как автоматизация, особенно с ИИ, может улучшить скорость и масштабируемость своей работы, а не просто сосредоточиться на технических деталях. Продвигайте культуру, где автоматизация рассматривается как способ улучшить и поддержать команду, а не заменить ее.
В прошлом году небольшая команда IBM, состоящая из опытных и недавно нанятых разработчиков продуктов, взяла на себя репозитории кода, в которых было около 750 файлов JavaScript без какой -либо документации. Цель команды состояла в том, чтобы выяснить, что такое код и что именно он сделал.
Для начала члены команды создали подтверждение концепции, в котором использовался помощник по коду Watsonx для документирования около 1000 строк кода в девяти различных файлах. Это позволило им понять и документировать содержание каждого файла за считанные секунды, что привело к экономии времени более 90% для этой конкретной задачи.
Время, сохраненное с помощью этой конкретной задачи, может расширить другие варианты использования по всему предприятию и кульминацию за тысячи сэкономленных.
2. Строительствуйте с принципами автоматизации
Интегрируйте автоматизацию в основной рабочий процесс разработки с самого начала. Поощряйте команды автоматизировать развертывание, тестирование и мониторинг как регулярную часть их процесса разработки. Используйте помощников по разработке, способствующим AI, чтобы ускорить создание высококачественных программных систем. Распределите приоритеты в низких кодах и не-кодных решениях для повторяющихся задач, освобождение инженеров, чтобы сосредоточиться на работе с высокой стоимостью и повышению общей эффективности и инноваций.
Например, Ensono, глобальный поставщик управляемых услуг, использовал ассистента IBM Watsonx Code для Red Hat Ansible LightSpeed для консолидации платформы автоматизации компании, выполнить прямые миграции базы данных и установить единый источник правды для его выдающегося контента.
Этот оптимизированный подход позволил Ensono выполнить 28 миллионов задач и сэкономить разработчикам более чем 100 000 часов за один год, что значительно улучшило реакцию инцидентов с клиентами, производительность приложений и общую эффективность.
3. Развивайте навыки и навыки
Преобразовать разработчиков в инженеров по автоматизации, сосредоточившись на том, как ИИ и инструменты автоматизации могут дополнить их опыт. Инвестируйте в обучение искусственного интеллекта и автоматизации, чтобы помочь командам создать опыт в разработке, наблюдаемости и самовосстановлении, управляемых искусственным интеллектом. Поощряйте межфункциональное сотрудничество между ИТ, операциями и бизнес-группами, чтобы обеспечить совместимость автоматизации со стратегическими целями. Создайте цикл обратной связи, чтобы поощрять непрерывную итерацию и улучшение стратегий автоматизации.
От разработчика до инженера по автоматизации
Следующая эпоха не о кодировании более сложной, это автоматизация умнее. Лучшие ИТ -лидеры признают, что самая большая ценность их команд — создание интеллектуальных, адаптивных систем, которые легко масштабируются и активно реагируют на изменения.
Смечая фокус на элегантную автоматизацию, разработчики уполномочены решать более крупные проблемы, создавать большее влияние и будущие организации.
Переход от элегантного кода к элегантной автоматизации представляет собой значительный сдвиг в ландшафте разработки программного обеспечения. Это требует нового мышления, нового набора навыков и готовности принять ИИ как инструмент для совместной работы, а не принимать ИИ в качестве замены человеческого опыта.
По мере продвижения вперед успешными ИТ -командами будут те, которые эффективно используют силу ИИ для создания элегантных, эффективных и масштабируемых автоматизированных решений.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Экспертиза Нила заключается в автоматизации, ИИ и технике. В настоящее время он служит генеральным директором IBM по автоматизации и ИИ. Ранее Neel был вице -президентом Microsoft по технике инженерии и искусственного интеллекта, возглавляя разработку передовых инженерных и прикладных исследований в искусственном интеллекте … Подробнее от Neel Sundaresan
