Menggunakan solusi kecerdasan buatan generatif (AI) untuk menghasilkan kode komputer membantu merampingkan proses pengembangan perangkat lunak dan memudahkan pengembang dari semua tingkat keterampilan untuk menulis kode. Pengguna memasukkan perintah teks yang menjelaskan apa yang harus dilakukan kode, dan alat pengembangan kode AI generatif secara otomatis membuat kode. Itu juga dapat memodernisasi kode lama dan menerjemahkan kode dari satu bahasa pemrograman ke bahasa pemrograman lainnya.
Dengan memasukkan kecerdasan buatan ke dalam perangkat pengembang, solusi ini dapat menghasilkan rekomendasi kode berkualitas tinggi berdasarkan masukan pengguna. Saran kode yang dibuat secara otomatis dapat meningkatkan produktivitas pengembang dan mengoptimalkan alur kerja mereka dengan menyediakan jawaban langsung, menangani tugas pengkodean rutin, mengurangi kebutuhan untuk beralih konteks, dan menghemat energi mental. Solusi ini juga dapat membantu mengidentifikasi kesalahan pengkodean dan potensi kerentanan keamanan.
AI generatif untuk pengkodean dimungkinkan karena terobosan terbaru dalam teknologi model bahasa besar (LLM) dan pemrosesan bahasa alami (NLP). Ini menggunakan algoritma pembelajaran mendalam dan jaringan neural besar yang dilatih pada kumpulan data yang luas dari kode sumber yang ada. Kode pelatihan umumnya berasal dari kode yang tersedia untuk umum yang diproduksi oleh proyek sumber terbuka.
Pemrogram memasukkan perintah teks sederhana yang menjelaskan apa yang mereka ingin kode tersebut lakukan. Alat bantu AI generatif menyarankan potongan kode atau fungsi lengkap, yang menyederhanakan proses pengodean dengan menangani tugas yang berulang dan mengurangi pengodean manual. AI Generatif juga dapat menerjemahkan kode dari satu bahasa ke bahasa lain, menyederhanakan konversi kode atau proyek modernisasi, seperti memperbarui aplikasi lama dengan mengubah COBOL menjadi Java.
Bahkan ketika kode yang dihasilkan oleh teknologi AI generatif dan LLM menjadi lebih akurat, kode masih dapat mengandung kekurangan dan harus ditinjau, diedit, dan disempurnakan oleh orang-orang. Beberapa alat AI generatif untuk kode secara otomatis membuat pengujian unit untuk membantu dalam hal ini.
Menggunakan perangkat lunak pembuat kode AI umumnya sangat mudah dan tersedia untuk banyak bahasa pemrograman dan kerangka kerja, serta dapat diakses oleh pengembang dan non-pengembang.
Ada tiga manfaat utama menggunakan alat perangkat lunak pembuatan kode AI:
AI generatif, kode rendah, dan no-code semuanya menyediakan cara untuk menghasilkan kode dengan cepat. Namun, alat kode rendah dan no-code bergantung pada templat bawaan dan pustaka komponen. Alat-alat ini memungkinkan orang yang tidak memiliki keahlian pengkodean untuk menggunakan antarmuka visual dan kontrol intuitif seperti seret dan lepas untuk membuat dan memodifikasi aplikasi dengan cepat dan efisien, sementara kode yang sebenarnya tetap tersembunyi di latar belakang.
AI generatif untuk perangkat lunak kode, di sisi lain, tidak menggunakan templat dan pustaka komponen. Perangkat lunak ini membaca permintaan bahasa sederhana dari pengembang dan menyarankan potongan kode dari awal yang akan memberikan hasil yang diinginkan.
Meskipun alat bantu kode rendah dan no-code umumnya menargetkan non-pengembang dan pengguna bisnis, baik pengembang profesional maupun pengguna lain dapat menggunakan perangkat lunak pembuat kode AI.
Aplikasi AI generatif tujuan umum seperti ChatGPT dari OpenAI dan Google BARD juga menghasilkan kode berdasarkan perintah teks. ChatGPT, Bard, dan aplikasi AI percakapan lainnya merupakan alat yang berdiri sendiri, bukan plugin terintegrasi yang bekerja langsung di lingkungan pengembang sendiri.
Seperti yang telah disebutkan di atas, IBM watsonx Code Assistant menggunakan AI generatif untuk membantu meningkatkan produktivitas pengembang dengan kode yang direkomendasikan oleh AI berdasarkan input bahasa alami atau kode sumber yang ada. Dengan watsonx Code Assistant, pengguna dapat mengurangi beban peralihan kognitif dan mengurangi kompleksitas pengkodean, sehingga memungkinkan tim pengembangan untuk fokus pada pekerjaan yang sangat penting.
Dibuat khusus untuk contoh penggunaan yang ditargetkan, watsonx Code Assistant menyediakan model yang sudah dilatih dan dikurasi berdasarkan bahasa pemrograman tertentu untuk memastikan kepercayaan dan efisiensi pembuatan kode yang akurat. Solusi ini memungkinkan Anda untuk menyesuaikan model dasar yang mendasari dengan data pelatihan, standar, dan praktik terbaik Anda sendiri untuk mencapai hasil yang disesuaikan sekaligus memberikan visibilitas ke asal kode yang dihasilkan.