7 דרכים שבהן GenAI יכולה לסייע בשיפור פיתוח התוכנה

בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה לעזור לכתוב סונטות בסגנון של שייקספיר, ולאחר מכן לשנות כיוון לגמרי ולנסח תוכנית עסקית ומאפשרת פעולה על סמך נתונים גולמיים וניתוחים. בהינתן הקלטים וההדרכה הנכונים, GenAI יכולה אפילו לעזור ליצור קונספט מוצר, שיר קליט לפרסומת, לוגו ותוכנית שיווק מלאה עם ייעוץ לתמחור. לכן אין זה צעד גדול משם ל-GenAI לסייע לצוותי פיתוח תוכנה לאורך מחזור החיים של הפיתוח או אפילו לכתוב קוד ב-Java, C++, JavaScript, SQL או כל שפה שהארגון מעדיף.

למערכת GenAI, כתיבת קוד אינה שונה מכתיבת שיר בחריזה ובמשקל ספציפיים באנגלית, ספרדית או לטינית. ושימוש ב-GenAI כדי לסייע בתהליך פיתוח התוכנה מהווה הזדמנות עצומה: אנליסטים מ-PwC אומרים שהעבודה עם כלים ליצירת קוד GenAI מובילה לשיפור בביצועים של 20% עד 50% כבר עכשיו. בואו נראה איך זה עובד.

מהי בינה מלאכותית גנרטיבית?

בינה מלאכותית גנרטיבית, או GenAI, היא טכנולוגיה שמתפתחת במהירות ויכולה לעזור ליצור תוכן חדש על ידי אקסטרפולציה מנתוני האימון. אופן העבודה של מודלי GenAI הוא ביצירה ושימוש ברשת עצבית מלאכותית המקודדת בתוכנה. רשתות עצביות רבות כוללות מיליארדי או אפילו טריליוני פרמטרים ספציפיים, או ערכים, אשר "מאומנים" באמצעות עיבוד כמויות עצומות של חומרים. למרבה המזל, מודלים יעילים יותר יוכלו להיות מתכנתים מצוינים לאחר שיאומנו על קבוצה גדולה ומגוונת של דוגמאות לקוד פונקציונלי, בטוח ויעיל.

כאשר המודל לומד לכתוב קוד במהלך תהליך האימון, מה שמביא למודל שפה גדול, או LLM, מערכת ה-GenAI מנסה לחזות מה תהיה הפקודה הבאה. לאחר מכן היא בודקת את התחזית הזאת; אם היא טובה, הפרמטרים העצביים יותאמו בדרך אחת. אם התחזית שגויה, הפרמטרים יותאמו בדרך אחרת. לאחר מספיק חזרות, מערכת ה-GenAI נהיית טובה בהפקת תוצאות על בסיס נתוני האימון שלה. לאחר מכן, כאשר הדיוק טוב מספיק למטרה, על מערכת ה-GenAI מוטלת המשימה ליצור קוד חדש המבוסס על פרמטרי קלט או הנחיות. אם היא עושה עבודה טובה, אפשר להמשיך הלאה. אם לא, הגיע הזמן שמדעני בינה מלאכותית יבינו מה השתבש.

החדשות הטובות: אתם לא צריכים ליצור מודל שפה גדול ממוקד-קוד משלכם. זה כבר נעשה בשבילכם על ידי ספקי כלים מובילים.

תובנות מרכזיות

• GenAI יעילה מאוד בלמידת שפות תכנות עם כללי דקדוק קפדניים.
• אימון מערכת GenAI יקר ועתיר משאבים, אך לאחר פריסתה, המערכת יכולה להשתמש בהרבה פחות משאבים.
• כלי פיתוח מבוססי GenAI יכולים לתפקד כעוזרים למפתחי תוכנה יחידים או לתפקד כחברי צוות מלאים.

כל מה שצריך לדעת על בינה מלאכותית גנרטיבית בפיתוח תוכנה

בזמן כתיבת מאמר זה, עדיין אי אפשר לצפות שנתאר למערכת GenAI תוכנית מורכבת ושהיא תפיק תוצר שלם ומוכן לשימוש המבוסס על ההנחיה הזאת בלבד. אנחנו עדיין לא שם. עם זאת, הכלים של GenAI משפרים את העבודה של צוותי הפיתוח הארגוניים, ובכך מסייעים להם לשפר את איכות הקוד והפרודוקטיביות האישית. אפשר לחשוב על GenAI כחברת צוות הממלאת תפקיד אחד או יותר.

• הצוותים עשויים להשתמש במערכת GenAI כללית כדי לעזור לתאר בעיה וליצור תוכנית פרויקט לשימוש המפתחים.
• אדם יוכל לכוון את מערכת ה-GenAI כך שתיצור מקרי מבחן שבהם ניתן להשתמש כדי להעריך את איכות הקוד שהאדם כתב.
• מערכת GenAI יכולה לעזור ליצור קוד סטנדרטי או חלקי קוד שמפתחים אנושיים יכולים להתאים אישית, להשלים או לשלב במודולי קוד אחרים.
• אחד השימושים הפופולריים ב-GenAI הוא סיוע להבטחת איכות - בדיקת קוד כדי למצוא באגים או פגמים באבטחה לפני שהוא נכנס למערכת ניהול תצורת התוכנה. המערכת יכולה לבדוק יסודות קוד כנגד קריטריונים חיצוניים, כגון תקני קוד ארגוניים או רשימת 10 נקודות התורפה המובילות באבטחה של OWASP ולסמן בעיות.
• מערכת GenAI יכולה לעזור בעיצוב הארכיטקטורה של מערכת מורכבת, כמו מערכת המשתמשת במיקרו-שירותים.
• GenAI יכולה לעזור לבדוק את הקוד הקיים כדי להציע שיפורים בביצועים או רעיונות אחרים לארגון הקוד מחדש. היא יכולה גם להסתכל על קוד מבולגן מדור קודם ולעזור לתאר כיצד הוא פועל.
• כאשר הקוד שנפרס אינו פועל כראוי, ההנחיה הנכונה עשויה לסייע ל-GenAI למצוא את שורש הבעיה של הפגם ולהציע תיקונים.
• GenAI יכולה לעזור לכל מפתח לשפר את המיומנויות שלו בכך שהיא עוזרת לו להבחין מתי הוא עושה טעויות ולאחר מכן מלמדת אותו טכניקות טובות יותר.

מדוע GenAI חשובה לפיתוח תוכנה?

בינה מלאכותית גנרטיבית חשובה לפיתוח תוכנה מכיוון שהיא יכולה לעזור להפוך את צוותי הפיתוח לפרודוקטיביים יותר בכל שלב במחזור החיים של פיתוח התוכנה. זה קריטי מכיוון שחברות מודרניות פועלות על תוכנה - אין ספק בכך. חלק גדול מתוכנה זו, כולל מעבדי תמלילים, גיליונות אלקטרוניים ומערכות חשבונאות ומשאבי אנוש, כבר מוכנה לשימוש. אבל אפשר להשיג יתרון תחרותי מכתיבת תוכנה מותאמת אישית לפעולות עורפיות, אתרי אינטרנט, מסדי נתונים, יישומים לנייד ועוד.

האתגר בזה: יצירת קוד באיכות גבוהה אורכת זמן ודורשת מומחיות רבהר, בין שעם צוות הפיתוח ובין שעם קבלנים. כאשר יש צורך ביישומים חדשים כדי לנצל הזדמנות או להתמודד עם אתגר, לעיתים קרובות יש צבר של פרויקטים בתור. העסקת מפתחים נוספים היא תהליך איטי, וכך גם שילובם בחברה. וזמן שווה כסף. עם GenAI, ניתן להכניס לייצור רעיונות חדשים מהר יותר, מה שמסייע לחסוך ולהרוויח מזומנים, לשפר את שביעות רצון העובדים והלקוחות, ובאופן כללי לעזור לארגון למלא את המשימה שלו.

היתרונות הפוטנציאליים של GenAI בפיתוח תוכנה

GenAI יכולה להיות תוספת חשובה לצוותי פיתוח תוכנה ארגוניים, וכפי שנפוץ בכלים שעוזרים למפתחים - הארגון שלכם יכול להגדיר, למדוד ולהעריך שיפורים אלה. כל פלטפורמות הפיתוח המשתמשות בטכנולוגיות מודרניות, כגון GitHub או מערכות ניהול קוד מקור, אוספות באופן שגרתי מדדים על ביצועי המפתחים והצוות, כגון שורות קוד ליום ואיכות הקוד.

צוותי פיתוח שמשלבים את GenAI בכל מחזור החיים, מתכנון פרויקטים ועד עיצוב אדריכלי, ניתוח קוד ושאלות נפוצות, לעיתים קרובות מגלים שהם עובדים מהר יותר באופן משמעותי. להלן כמה דרכים שבהן GenAI יכולה לעזור:

• פרודקטיביות משופרת. בינה מלאכותית יכולה לעיתים קרובות ליצור קוד ומקרי מבחן שלאחר מכן בני אדם יבדקו, והיא תוכל לעשות זאת מהר יותר משבני אדם יוכלו לבצע את התהליך לבד.
• פחות שגיאות. מערכות GenAI יכולות לעזור ליצור קוד שמכיל פחות פגמים, כמו שימוש בשם משתנה שגוי או אי-אתחול למצביע. זה נכון במיוחד לגבי משימות חוזרות ושגרתיות שמפתחים מנוסים יכולים להשתעמם מהן.
• איכות קוד טובה יותר. GenAI יכולה לעזור בבדיקות קוד, זיהוי שגיאות לוגיות, פגמים באבטחה או נקודות שבהן הקוד לא משקף את דרישות תרחיש השימוש העסקי.
• יצירת אב טיפוס מהירה. GenAI יכולה לעזור ליצור קוד דמה שאולי אינו שמיש לייצור, אך יכול לשמש כהוכחה לקונספט להצגה לבעלי עניין.
• נגישות רחבה יותר לפיתוח תוכנה לאנשים שאינם מפתחים. ל-GenAI יש פוטנציאל לאפשר למי שאינם מפתחים ליצור תוכניות פשוטות על ידי הקלדת הדרישות שלהם, בשפה פשוטה, לחלון צ'אט.

כיצד GenAI יכולה לעזור בפיתוח תוכנה?

בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה לעזור לפיתוח תוכנה ארגונית על ידי שיפור הפרודוקטיביות של כל מפתח בצוות כדי שיוכלו ליצור תוכנה באיכות טובה יותר מהר יותר. תחומים שבהם זה שימושי במיוחד הם הגדרת ארכיטקטורות תוכנה, בניית תוכניות מוצרים ויצירת קוד.

GenAI מסייעת גם במשימות חזרתיות וביצירת מה שנקרא הקוד הסטנדרטי שנפוץ בתוכניות רבות, ומפתח אנושי יכול להתאים אישית ולהשלים אותו או להשתמש בו במקומות אחרים. GenAI יכולה גם לעזור לבדוק את קוד המקור של התוכנה כדי למצוא פגמים ובעיות פוטנציאליות, כגון נקודות תורפה באבטחה והיכן פונקציונליות הקוד עשויה לסטות מדרישות המשתמש או מהתקנים הארגוניים.

7 דרכים שבהן GenAI יכולה לסייע בשיפור פיתוח התוכנה

יש תחומים רבים שבהם כלי פיתוח מבוססי GenAI יכולים לתפקד כעוזרים למפתחי תוכנה ארגוניים יחידים או כחברי צוות מלאים. להלן כמה מהמקומות הנפוצים יותר שבהם הטכנולוגיה יכולה לעזור היום, החל בעיצוב תוכנה ועד פריסת תוכנה.

1. זיהוי וניפוי שגיאות. מערכות GenAI יכולות ביעילות לזהות ולתקן או להציע תיקונים עבור שגיאות בקוד. יש תעשייה שלמה הבנויה סביב תיקון פגמים; קוד פתוח וכלים מסחריים יכולים לסרוק קוד מקור כדי למצוא פגמים באבטחה או פגמים פונקציונליים, כולל שגיאות קטנות שעלולות להתרחש רק אם המערכת עמוסה, או אם יש דליפות זיכרון, בעיות בביצוע מרובה הליכי משנה, ניסיונות לגשת לזיכרון מוגן, ושגיאות רבות נוספות.

GenAI יכולה להוסיף ערך לתיקון שגיאות בכמה דרכים. ראשית, היא יכולה להשתמש במשפטים מנחים כדי לעזור לנתח אם הקוד יעשה את מה שהמפתח או בעל העניין רצו שיעשה, מכיוון שגם אם הקוד מהדר ופועל כראוי, הוא עלול לא לבצע את הפעולה הנכונה או להוביל לתוצאה הרצויה. שנית, GenAI יכולה לעזור לסכם דוחות פגמים בעזרת כלים מסורתיים כדי לעזור לצוותי בדיקה ולמפתחים להבין שגיאות קטנות, למצוא דפוסים של קוד שגוי ולהציע תיקונים.

2. יצירת קוד. GenAI יכולה להפוך את כתיבת הקוד לאוטומטית על סמך הנחיות או מפרטים. כאמור, לא סביר ש-GenAI תייצר יישום עסקי מורכב בקרוב. עם זאת, היא יכולה לעזור ליצור קוד סטנדרטי שמפתחים יכולים לסיים בעצמם, כמו גם קטעי קוד שעשויים ליישם אלגוריתם מורכב, לבצע קריאה מורכבת להליך או לגשת למשאבים חיצוניים.

לדוגמה, מפתחים רבים יודעים כיצד להשתמש ב- SQL לקריאה, כתיבה ועדכון של נתוני מסד נתונים. אבל יש אומנות בכתיבת הליכים מאוחסנים של SQL שיכולים לטפל בטבלאות מסדי נתונים מורכבות ולהפעיל ביעילות מערכי נתונים גדולים מאוד, למשל. כלים של GenAI יכולים להשתמש במשפטים מנחים כדי לסייע למתכנת לבטא את דרישות הגישה למסד נתונים ולאחר מכן לספק קריאה או הליך מומלצים של SQL שניתן להעתיק ולהדביק ביישום.

3. בדיקת קוד. GenAI יכולה לעזור לבדוק את איכות הקוד, האבטחה וההיצמדות לשיטות העבודה המומלצות. בדיקות קוד הן חלק חיוני בתהליך פיתוח התוכנה שבו צוות מסתכל על קוד מורכב במתכונת קבוצתית - שמוצג על מסך או צג גדול - במטרה לאמת את הפונקציונליות המתאימה שלו ולהציע תחומים לשיפור. חלק מהמפתחים ירגישו לחץ סביב בדיקת הקוד, במיוחד כאשר הם נמצאים בנוכחות מהנדסי תוכנה בכירים יותר שתמיד מוצאים בעיות. כמו כן, בדיקות הקוד גוזלות זמן רב, ואנשים רבים פשוט רוצים לסיים אותן במהירות - מה שעלול לגרום לחוסר הקפדה.

GenAI יכולה לעזור על ידי הדרכת המפתחים צעד אחר צעד בבדיקת הקוד הראשונית כדי שיוכלו לזהות שגיאות ברורות. הדרכה זו עוזרת למפתחים בתחילת דרכם ללמוד, והיא יכולה לזרז את מפגשי הבדיקה פנים אל פנים. GenAI יכולה לתפקד גם כמשתתפת בצוות בדיקת קוד הקבוצה, להדגיש אזורים הדורשים תשומת לב נוספת, ואפילו להציע את הדרך הטובה ביותר לדעתה לביצוע השיפורים.

4. תיעוד. בינה מלאכותית יכולה ליצור או לשפר באופן אוטומטי את התיעוד של מסדי הקוד. אפילו עם הכוונות הטובות ביותר, מפתחים עדיין נוטים לשאול, "מה חשבתי לעצמי?" בעת בדיקת התוכנה שהם כתבו רק כמה חודשים קודם לכן. זו הסיבה שהתיעוד כל כך חשוב בכל מיני רמות, כולל לצורך הארכיטקטורה המלאה של הפרויקט ולמטרות של מודולים או מיקרו-שירותים ספציפיים. במודולים ובשירותים התיעוד מספק הסבר להחלטות שהתקבלו עבור ספריות, ממשקי API ואלגוריתמים, בייחוד כאשר למפתח יש בחירה. הייתה סיבה - אבל מה היא הייתה? GenAI יכולה לעזור בכך שתבקש מהמפתח להסביר החלטות אלה תוך כדי כתיבת קוד ולאחר מכן להרחיב את ההסברים האלה כדי ליצור תיעוד קל להבנה.

נוסף על כך, כאשר משתמשים ב-GenAI כדי לעזור ליצור את הקוד עצמו (ראו את מספר 2 לעיל), אפשר גם להשתמש בה כדי לכתוב תיעוד מלא שמסביר מה קטע הקוד או המיקרו-שירות עושה וכיצד להשתמש בו כראוי.

5. למידה ואימון. GenAI יכולה לעזור לספק דוגמאות והסברים מיידיים כדי לשפר את כישורי המפתחים. מפתחי תוכנה - אפילו, או אולי במיוחד, מפתחים תותחים - לומדים כל הזמן. תמיד יש טכנולוגיות זמינות חדשות, כמו בינה מלאכותית ומיקרו-שירותים, וכן כלים חדשים, תכונות שפה חדשות, דפוסי עיצוב חדשים, נקודות תורפה חדשות באבטחה, סטנדרטים ארגוניים חדשים, שיטות עבודה מומלצות ואפילו דרישות תאימות חדשות.

על אף שיש קורסים ושיעורים רבים, כמו גם הדרכה פנימית וחונכות, עזרה מתמשכת היא בעלת ערך. GenAI יכולה לעזור לזהות מתי מפתח מתקשה, למשל בניסיונות להשתמש בתכונה שהוחלפה או ב-API לא עדכני, ולספק הדרכה מיידית ומותאמת אישית. היא גם יכולה, באמצעות הנחיות, לספק הדרכה מיידית כאשר המפתח אינו יודע או זוכר כיצד לבצע משימה חדשה או משימה שלא בשימוש לעיתים קרובות. היא מתפקדת כמו מסך עזרה אבל בהתאמה אישית למצב המדויק הספציפי.

6. ארגון הקוד מחדש. מיטוב וארגון מחדש של קוד קיים כדי לקבל ביצועים טובים יותר הם דברים נוספים ש-GenAI יכולה לעזור בהם. ארגון קוד מחדש הוא חלק חיוני במחזור החיים של פיתוח התוכנה: זה המקום שבו בוחרים קטע מקוד, ומבלי לשנות את הפונקציונליות שלו גורמים לו לפעול טוב יותר. המשמעות היא שיפור המהירות ויכולת ההרחבה, הפחתת צריכת הזיכרון, עדכון האלגוריתם, ניצול קיצור הדרך החדש למיקרו-מעבד, או שימוש בהוראת שפה חדשה. מפתחים משתמשים במדדי זמן ריצה כדי לזהות אזורים איטיים בקוד, כאלו שצורכים יותר מדי משאבים או גורמים לעיכובים מקצה לקצה כדי לייעד אותם לארגון מחדש.

ארגון הקוד מחדש עשוי להיות התהליך האידיאלי לשילוב יצירת קוד GenAI, שבו מפתחים מזינים את הקוד הבעייתי במערכת, ובעצם שואלים, "האם אפשר ליצור גרסה מהירה יותר?" זו די הפשטה של התהליך, אבל כשהבינה המלאכותית הגנרטיבית רואה מה הקוד עושה וכיצד הוא עובד, יכולות החיזוי שלה מאפשרות לה לעיתים קרובותלמצוא גישה טובה יותר. נוסף על כן, מכיוון שאפשר להשוות בין הקוד הישן ובין הקוד המאורגן ולבחון את ביצועיהם, קל לקבוע את היתרונות של תהליך ארגון הקוד מחדש וגם לוודא שהפונקציונליות הבסיסית לא השתנתה.

7. בדיקה. GenAI יכולה לעזור ליצור מקרי בדיקה, להפוך תהליכי בדיקה לאוטומטיים ולבצע הדמיה למקרי קצה. למתודולוגיות שונות יש השקפות ייחודיות משלהן לגבי תהליך בדיקת התוכנה. לדוגמה, בפיתוח מונחה בדיקות (TDD), יש ליצור מקרי בדיקה לפני שכותבים קוד כלשהו כדי לוודא שכל מה שייכתב יפעל כהלכה. לפי מתודולוגיות אחרות, צוות הפיתוח יבצע בדיקות בסוף מאוץ או שצוות בדיקה ייעודי יבצע את הבדיקות. התפקיד של בעלי העניין בבדיקה הוא חיוני ומשתנה בהתאם למתודולוגיה: לפעמים בעלי העניין מעורבים כל הזמן ולפעמים הם בודקים רק גרסאות מועמדות להשקה.

GenAI יכולה למלא תפקידים מרובים בסיוע לבדיקה ולניהול בדיקות. הזכרנו קודם לכן את איתור הבאגים, אבל GenAI יכולה גם לעזור בכתיבת תסריטים שיכולים לשמש כלי אוטומציה לבדיקות, תהליך שמפתחים רבים משתעממים ממנו. כלים כאלה המשופרים ב-GenAI יכולים גם לסייע בבדיקת מקרי קצה, כלומר, מצבים שלא צפויים להתרחש אך עדיין חייבים להיות מטופלים כראוי על ידי מודול קוד, הליך מאוחסן או מיקרו-שירות. נוסף על כך, GenAI יכולה לעזור לבדוק מקרי מבחן, כולל אלה שכתבו בני אדם, כדי לקבוע אם הן בדיקות טובות ושהן מכסות את כל המצבים הסבירים, כולל תנאי שגיאה וניסיונות לפרוץ לקוד בזמן ריצה.

העתיד של GenAI בפיתוח תוכנה

"קשה לבצע תחזיות, במיוחד לגבי העתיד," אמר יוגי ברה, שחקן הבייסבול הגדול. בינה מלאכותית גנרטיבית היא תחום חדש: הדוגמאות הראשונות לטכנולוגיה הופיעו רק בתחילת שנות העשרים של המאה הנוכחית עם מוצרים כמו ChatGPT שהתמקדו ביצירת טקסט, ומוצרים כמו DALL-E ליצירת תמונות. צרכנים רבים ומנהלים ארגוניים החלו לעקוב אחר התפתחות הבינה המלאכותית הגנרטיבית בסביבות 2022 - רק לפני שנתיים.

לא משנה איך תסתכלו על GenAI, אנחנו רק בשלבים המוקדמים של הטכנולוגיה, וללא ספק נמצא תרחישי שימוש עסקיים חדשים בתחומים רבים כולל פיתוח תוכנה.

אבל ננסה לחזות את העתיד: למה אנחנו יכולים לצפות בשנים הקרובות?

קודם כול, נצפה ש-GenAI תוכל לעשות את כל מה שהיא יכולה לעשות היום, אבל טוב יותר, במונחים של תמיכה בצוותי פיתוח בעזרת יצירת קוד, הבטחת איכות, תיעוד ויצירת מקרי מבחן. עם הזמן יהיה קל יותר לשוחח עם GenAI והיא תוכל לקיים אינטראקציה טוב יותר עם מפתחים - ועם לא מפתחים - כדי להדריך אותם בתהליך הגדרת הדרישות ולאחר מכן הפיכתן לתוכניות פרויקט, תיעוד, מקרי מבחן וקוד.

אם נסתכל אפילו קדימה יותר לעתיד - אולי תוכנות מסוימות לא יצטרכו להיכתב בכלל. משתמשים עסקיים רק יצטרכו לספר למערכת GenAI מה הם רוצים להשיג, והתוכנה תיצור יישומים אד הוק שיבצעו את המשימה המדויקת הזו. לא משנה מה יקרה בעתיד של GenAI בפיתוח תוכנה, כנראה שתהיה לה ערך עצום עבור הארגונים שיאמצו אותה.

רתמו את העוצמה של GenAI לפיתוח תוכנה עם Oracle

הבינה המלאכותית הגנרטיבית של Oracle זמינה היום עם יכולות עצומות המוטמעות ביישומים עסקיים, כגון Fusion ו-NetSuite, והיא מובנית ב-Oracle Database 23ai.

אחד התחומים המרגשים לחקור הוא כיצד להשתמש ב-GenAI וב-Oracle APEX לפיתוח יישומים בקוד מועט באמצעות תכונה חדשה, APEX AI Assistant, שיכול לעזור למפתחים במשימות מורכבות. באופן כללי יותר, אפשר להירשם לחשבון Oracle Cloud Infrastructure (OCI) ולקבל קרדיטים בחינם לענן כדי לנסות את שירותי הבינה המלאכותית של Oracle, כולל GenAI. תחילת העבודה בחינם.

עבור טכנולוגיה חדשה כזו, היישומים של בינה מלאכותית גנרטיבית לפיתוח תוכנה הם אינסופיים. רוב הסיכויים שהמפתחים שלכם יחשבו ש-GenAI היא עוזר בעל ערך, ואולי אפילו חבר חיוני בצוות.

שאלות נפוצות על GenAI בפיתוח תוכנה

כיצד אוכל להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית בכתיבת קוד?

ניתן להשתמש ב-GenAI בחלקים רבים מתהליך פיתוח התוכנה. לכתיבת קוד, יש לאמן את GenAI בשפת התכנות הספציפית שבשימוש בפרויקט שלכם. תנו למערכת פקודות ספציפיות מאוד, הנקראות משפטים מנחים, עבור מה שתרצו לעשות, והיא אמורה להיות מסוגלת ליצור קוד מקור מוגמר ומוכן להידור ולהרצה או להוספה למערכת ניהול קוד המקור שלכם או מאגר מקוון, כגון Github.

האם אוכל לבנות תוכנה באמצעות בינה מלאכותית?

תוכלו לבנות תוכנה באמצעות GenAI בדרכים רבות. היא יכולה לעזור ליצור קוד, אם כי בשלב זה של פיתוח הטכנולוגיה, הקוד שהיא תיצור יבצע רק פונקציות פשוטות יחסית. הערך האמיתי של GenAI, לפחות כיום, הוא ביכולתה לסייע לצוות הפיתוח שלכם במשימות כגון תכנון פרויקטים, תכנון ארכיטקטורה, יצירת מקרי מבחן, ביצוע בדיקות קוד וכתיבת תיעוד.

כיצד בינה מלאכותית תהיה אתגר בפיתוח תוכנה?

GenAI היא עדיין מערכת חדשה, במיוחד לשימוש בצוות פיתוח. ניתן לטעון שהאתגר הגדול ביותר יהיה שמפתחים סקפטיים שנוח להם במצב הנוכחי והם אינם מעוניינים בשינויים למתודולוגיות, הכלים והתהליכים שלהם יקבלו ויאמצו את הטכנולוגיה. יש גם אנשים שרואים ב-GenAI איום פוטנציאלי על הקריירה שלהם.

מעבר לכך, כל ארגון יצטרך לבנות אמון בתוכנת GenAI. האם הקוד חזק, בטוח ופועל היטב? האם מקרי המבחן מדויקים והאם הם מספקים כיסוי מלא? האם התיעוד עומד בדרישות? השלבים הראשונים של פיתוח תוכנה בסיוע GenAI יהיו בגדול ניסויים. התוצאות, אם הטכנולוגיה מיושמת כראוי, צריכות להיות פרודוקטיביות מפתחים משופרת מאוד, יצירת תוכנה טובה יותר ויציאה מהירה יותר לייצור, ועזרה לארגון במילוי משימתו בעלות נמוכה יותר.

לבסוף, החוק עדיין מתפתח באשר לבעלות וליכולת ההגנה של קוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית. האם אפשר לרשום זכויות יוצרים לתוכנה שבה נעשה שימוש בבינה מלאכותית כדי ליצור חלק מהקוד? אם משתמשים במערכת GenAI מסחרית, האם תנאי השירות מחייבים לכל פלט להוציא רישיון שיהיה שייך לבעלים של המודל? עליכם לחקור נושאים אלה לפני שתתחילו להשתמש ב-GenAI בפיתוח תוכנה.