Область разработки программного обеспечения находится на поворотном этапе, самой важной точке перемен со времени изобретения Интернета. Навыки, которые мы в прошлом считали приоритетными в инженерных командах, могут не сохраниться в будущем. Когда ИИ может создавать код всего приложения за считанные минуты, волнует ли нас по-прежнему, сколько строк кода инженер может написать за день? Способность инженера писать код больше не имеет значения. Навыки, которые нам нужны, меняются у нас под ногами. Хотя мы находимся на заре революции в кодировании искусственного интеллекта, давайте посмотрим, что мы уже узнали о командах инженеров, которые успешно оседлали эту волну.
Пять важнейших навыков эпохи искусственного интеллекта
Мне посчастливилось подобраться достаточно близко к нескольким организациям, которые успешно используют ИИ для более быстрого выпуска более инновационных продуктов. И общая тенденция, которую я заметил в наборе навыков их инженерных команд, заключалась в следующем:
1. Написание спецификаций: искусство перевода намерений
Написание спецификаций для людей и ИИ — это совершенно другая игра. Разработчики-люди могут заполнять пробелы, делать предположения и задавать вопросы, когда это необходимо. Модели ИИ лучше всего работают с четкими и полными описаниями, которые не оставляют места для интерпретации. Это дает преимущество инженерам, которые могут преобразовать нечеткие бизнес-требования в точные и действенные спецификации.
Чтобы написать эффективные спецификации ИИ, поймите цель дизайна, а не только его особенности. Это включает в себя возможность четко документировать крайние случаи, требования к производительности, ограничения интеграции и бизнес-логику. Это значит продумать не только счастливый путь, но и все возможные отклонения реальности от ожиданий.
Речь идет не только о написании более качественных подсказок. Речь идет о реальных знаниях предметной области, таких как знание потребностей клиентов, бизнес-контекста и причин технического выбора.
2. Понимание архитектуры: новая основная компетенция
Инструменты генерации кода ИИ превосходно справляются с такими задачами, как создание отдельных функций, компонентов и даже целых функций. Однако они борются с тем, что люди считают само собой разумеющимся: контекстом, пониманием того, как все части сочетаются друг с другом в более крупной системе. Именно здесь архитектурное мышление становится важнейшим навыком для инженеров.
Инженеры, которые думают как архитекторы и понимают, как выглядит согласованное проектирование систем, становятся неоценимыми. Эта роль связана с техническим видением и согласованностью, а не с передачей спецификаций или бизнес-контекста.
Наиболее ценные инженеры обладают навыками системного мышления, анализа зависимостей и планирования интеграции. Они оценивают решения, созданные ИИ, не только на предмет правильности, но и на предмет соответствия сложным и постоянно меняющимся архитектурам.
3. Отладка и реверс-инжиниринг: все еще уникальная человеческая сила
Создание программного обеспечения и его отладка требуют противодействия умственным силам. Строительство – это художественный процесс, аддитивный. Вы начинаете, помня о цели, и приближаетесь к ней, по одной строке кода за раз. Отладка носит научный и субтрактивный характер. Вы начинаете с рассмотрения всей архитектуры и работы в обратном направлении, чтобы выявить неожиданное поведение.
Хотя ИИ преуспевает в написании новых строк кода, начиная с чистого листа, ему сложно понять сложные производственные системы. Люди по-прежнему лучше справляются с реверс-инжинирингом больших старых кодовых баз, чем с большими языковыми моделями (LLM).
Этот навык объясняет, почему революция в кодировании ИИ еще не полностью материализовалась. Компании десятилетиями накопили сложную архитектуру, которую помощники ИИ должны понять, прежде чем они смогут внести в нее значимый вклад.
4. Декомпозируйте проблемы и решайте их итеративно
Вот закономерность, которую я наблюдал в последнее время: разработчик получает 10 подсказок глубоко в сеансе кодирования Vibe и оказывается в тупике. Почему это произошло? К разработке они подошли линейно, как будто сами писали код. Вместо этого функцию нужно было разбить на более мелкие части и протестировать каждый компонент по ходу работы.
Одним из наиболее ценных навыков в эпоху ИИ является способность разбивать сложные проблемы на части, которые ИИ может эффективно решить. Это требует понимания как предметной области, так и возможностей инструментов ИИ.
Разработчики также должны научиться тестировать и проверять на каждом этапе пути. Прежде чем переходить к следующему этапу, проверьте функциональность кода. Этот итеративный процесс тестирования может показаться трудоемким, но это лучший способ избежать более серьезных проблем в будущем.
5. Общение — основное преимущество
ИИ умен настолько, насколько мы от него требуем. Одним из наиболее важных навыков, возникающих при разработке с помощью ИИ, является способность эффективно взаимодействовать с системами ИИ и управлять ими. Это больше, чем просто оперативное проектирование; он учится совершенствовать результаты работы ИИ посредством направления и обратной связи.
Основой эффективной коммуникации ИИ является глубокое понимание сильных и слабых сторон модели, способность разлагать сложные проблемы, а также возможность уточнять и улучшать решения, созданные ИИ, с помощью обратной связи. Это навык, который сочетает в себе техническое понимание и коммуникативные навыки.
Те инженеры, которые преуспевают в использовании ИИ, интуитивно понимают, когда использовать результаты ИИ, когда их корректировать, а когда попробовать новый подход. Они учатся направлять ИИ в решении сложных задач реализации, предоставляя ровно столько контекста и ограничений, чтобы принимать лучшие решения без чрезмерной спецификации решений.
Большая возможность
Инженеры с такими навыками станут еще более ценными в эпоху искусственного интеллекта. Именно они будут определять, будет ли разработка с помощью ИИ успешной или неудачной в их организациях. Они станут мультипликаторами силы, которые позволят инструментам искусственного интеллекта создавать реальную ценность для бизнеса и клиентов.
Руководители инженеров, которые концентрируются на создании команд, которые понимают контекст, гарантируют согласованность и связывают реальность клиента с кодом, будут разрабатывать превосходное программное обеспечение быстрее, независимо от выбора инструментов искусственного интеллекта.
ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Анимеш Коратана с юных лет занимался стартапами программного обеспечения, занимаясь технической поддержкой, контролем качества и тестированием в компаниях своего отца. Позже, во время работы в Стэнфордской лаборатории DAWN, он имел возможность взглянуть изнутри на… Читать далее от Animesh Koratana
