Гитлаб спонсировал этот пост.
ИИ способствует значительному росту в производительности разработки программного обеспечения, качества кода и инноваций. Поскольку технологические лидеры ориентируются на этот новый ландшафт, многие все еще определяют, как ориентироваться на будущие стратегические инвестиции и ищут новые возможности для получения конкурентного преимущества через ИИ.
В 2025 году организации расширят использование ИИ для новых областей, которые выходят за рамки простой автоматизации до контекстуальной осведомленности и проактивного принятия решений. Лидеры также научатся количественно определять влияние ИИ на бизнес, помогая направлять будущие инвестиции в то, где они приносят наибольшую прибыль.
Технологии AI с открытым исходным кодом будут продолжать улучшать производительность, предоставляя более экономически эффективные варианты обучения и эксплуатации моделей крупных языков (LLMS) за корпоративными брандмауэрами. Это позволит организациям в строго регулируемых отраслях создавать более мощные приложения с использованием внутренних корпоративных данных.
Вот четыре способа, которыми ИИ изменит разработку программного обеспечения в течение следующего года:
1. Контекстный AI будет определять разработку программного обеспечения
В то время как многие команды разработчиков уже внедряют ИИ в некоторые из своих рабочих процессов-такие как помощь в завершении кода и объяснение кода-контекст-AI AI является следующей границей и важнейшей основой для разработки агентского искусственного интеллекта. Агенты могут работать эффективно, только если они захватывают необходимый исторический организационный контекст, который выходит далеко за пределы кодовой базы. Контекстный AI обладает потенциалом для изменения разработки программного обеспечения посредством приложений, которые понимают и адаптируются к контексту окружающей среды.
Когда ИИ понимает контекст пользователя и приложения, он может автоматизировать более сложные задачи, предвидеть потребности разработчика и принимать более качественные решения. Это приводит к повышению эффективности и точности и позволяет разработчикам применять свой опыт к более творческой и стратегической работе. В конечном итоге ИИ будет выходить за рамки простого пристояться к лучшим практикам разработки и оптимизировать код на основе различных переменных, таких как производительность, масштабируемость или затраты.
Вот несколько ключевых областей, где мы ожидаем увидеть это влияние в следующем году:
- Улучшенное понимание кода: По мере созревания ИИ он сможет проанализировать существующие кодовые базы и активно предлагать новые функции, которые легко интегрируются с существующей архитектурой, инфраструктурой и потребностями применения. Он также автоматически придерживается защиты и соответствия среды.
- Обзоры обзоров кода: Обзоры кода могут быть узким местом, но ИИ может помочь упростить процесс. Обзоры кодов с помощью A-A-A-Assisting будут отмечать потенциальные проблемы, основанные на существующих стандартах, лучших практиках и прогнозируемых последствиях для эффективности, помогая командам разработчиков лучше сотрудничать с общим контекстом.
- Улучшено тестирование: Понимая логику приложения и характеристики производительности, ИИ может генерировать более полные тесты для активной идентификации и предотвращения дефектов кода до достижения производства.
- Обновления с инфраструктурой: Управление обновлениями в устаревших системах может быть особенно сложным. ИИ может помочь, рассматривая как кодовую базу, так и потенциальные последствия для базовой облачной инфраструктуры и эффективности приложений при предложении изменений для поддержания безопасности и соответствия.
2. Организации изменит то, как они измеряют влияние ИИ
Организации быстро интегрировали ИИ в свою деятельность в прошлом году, от разработки программного обеспечения до принятия решений и обслуживания клиентов. В то время как они используют силу ИИ, им все равно нужно работать над измерением его воздействия на различные команды и бизнес -функции.
Это отчасти потому, что им нужно задать правильные вопросы. Лидеры, как правило, сосредотачиваются на проблемах макроса, которые трудно измерить, такие как «Как ИИ помогает увеличить мою прибыль?» Вместо этого они должны сосредоточиться на конкретных результатах бизнеса, которые легче измерить.
В разработке программного обеспечения это означает, что изучение влияния ИИ и автоматизации на метрики, такие как время для рынка для новых приложений и функций, качество программного обеспечения, эксплуатационные расходы и производительность разработчиков. В следующем году старшие лидеры оттачивают свое внимание на этих результатах, что позволит им точно определить количественную оценку прибыли от ИИ и оправдать дальнейшие инвестиции, сосредоточившись на задачах, на которых ИИ превосходит.
3. Автономные агенты изменят роль разработчика
Помощники искусственного интеллекта становятся умнее, выходя за рамки быстрого взаимодействия, чтобы предвидеть потребности разработчиков и активно предлагать предложения. Эта эволюция обусловлена ростом агентов ИИ, который может независимо выполнять задачи, учиться на своем опыте и даже сотрудничать с другими агентами. В следующем году эти агенты будут служить центральным центром помощи в коде, оптимизируя весь жизненный цикл разработки программного обеспечения. Агенты искусственного интеллекта будут автономно писать модульные тесты, код рефакторов для эффективности и даже предлагать архитектурные улучшения.
Роли разработчиков должны будут развиваться вместе с этими достижениями. ИИ не заменит их. Далеко от этого; Упреждающие помощники ИИ и их базовые агенты помогут разработчикам построить новые навыки и освободить свое время, чтобы сосредоточиться на более высокой стоимости, более стратегических задачах. Теперь разработчики могут выступать в качестве «архитекторов искусственного интеллекта», проектируя и направляя интеллектуальных агентов для решения сложных задач. Результатом будет более высокая производительность, более качественный код и больше внимания уделять более широким бизнес-проблемам.
4.
Модели ИИ являются более мощными при обучении на внутренних данных компании, что позволяет им генерировать понимание, специфичные для уникальных операций и целей организации. Тем не менее, это часто требует запуска моделей в помещениях по соображениям безопасности и соблюдения требований.
В связи с тем, что модели с открытым исходным кодом быстро сокращают разрыв в производительности с помощью коммерческих предложений, все больше предприятий будут развертываться моделями в помещениях в 2025 году. Это позволит организациям моделями тонкой настройки с собственными данными и развертыванием приложений для ИИ за долю от стоимости.
Это особенно привлекательно для таких высокорегулируемых отраслей, как банковское дело и здравоохранение, которые могут запускать локальные модели в воздушных средах, чтобы обеспечить максимальное соответствие.
Следующая глава для разработки программного обеспечения с двигателем AI
Расширение использования ИИ в разработке программного обеспечения сигнализирует о более глубоких изменениях. Роль ИИ быстро растет за пределами генерации кода, чтобы стать неотъемлемой частью жизненного цикла разработки программного обеспечения, повышая безопасность и производительность при одновременном снижении технического долга.
Организации, которые адаптируются к этим изменениям наиболее быстрыми и могут измерить возврат ИИ в инвестициях, получит четкое преимущество на рынке, но принятие ИИ требует преднамеренной стратегии с инвестициями в навыки и инфраструктуру. В целом, организации, которые эффективно используют ИИ, будут процветать в предстоящие годы.
Gitlab является самой полной платформой Devsecops с AI Devsecops для инноваций в программном обеспечении. Gitlab позволяет организациям повысить производительность разработчиков, повысить эффективность эксплуатации, снизить риск безопасности и соответствия, а также ускорить цифровые преобразования. Узнайте больше последних из Gitlab 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. Эмилио Сальвадор — вице -президент по стратегии и девелопередам в Гитлабе. Эмилио занимал роли в Amazon и Microsoft с более чем 20 -летним опытом, и в последнее время он руководил стратегией и операциями для разработчика … Подробнее от Emilio Salvador
