9 cara produktivitas pengembang mendapat dorongan dari AI generatif

Pengembangan perangkat lunak adalah salah satu arena di mana kita telah melihat dampak yang signifikan dari alat bantu AI generatif. Manfaat yang diperoleh banyak, dan peningkatan produktivitas yang signifikan saat ini tersedia untuk perusahaan yang menggunakan alat ini. Sebuah studi McKinseymenyatakan bahwa pengembang perangkat lunak dapat menyelesaikan tugas pengodean hingga dua kali lebih cepat dengan AI generatif.

Tidak mengherankan bahwa riset dari perusahaan konsultan menemukan tugas pengodean yang kompleks tidak terlalu terpengaruh oleh penggunaan AI generatif, sehingga kekhawatiran tentang AI yang menggantikan pengembang dapat dikuburkan dalam-dalam. Namun, ada beberapa contoh penggunaan dengan "target mudah" di mana AI dapat secara drastis mempercepat produktivitas tim dan meningkatkan pengalaman pengembang.

Tetapi sebelum kita membahas bagaimana alat AI generatif dapat menciptakan dampak, mari kita bicarakan secara lebih umum tentang meningkatkan produktivitas pengembang dengan metodologi, kerangka kerja, dan praktik terbaik. AI generatif hanyalah salah satu alat dalam kumpulan alat.

Mengukur produktivitas pengembang, bagian dari produktivitas karyawan, merupakan tantangan dengan banyak aspek. Metrik tradisional, seperti baris kode yang ditulis atau jam kerja, sering gagal menangkap kerumitan alur kerja yang kompleks. Mereka mungkin tidak cukup mencerminkan kualitas atau dampak yang lebih luas dari pekerjaan pengembang, dan evaluasi yang tepat mungkin memerlukan penggabungan berbagai faktor eksternal seperti kepuasan pelanggan. Sangat penting untuk menyadari bahwa produktivitas pengembang melampaui pembuatan kode belaka; ini mencakup pengiriman output berkualitas tinggi yang secara konsisten memuaskan pelanggan, sekaligus mengurangi risiko kelelahan. Pengembang yang kelelahan biasanya tidak produktif.

Metrik Riset dan Penilaian DevOps (DORA), yang mencakup metrik seperti frekuensi penerapan, waktu tunggu, dan waktu rata-rata untuk memulihkan, berfungsi sebagai tolok ukur untuk mengevaluasi efisiensi pengiriman perangkat lunak. Metrik produktivitas pengembang ini memberdayakan manajer teknik dan Chief Technology Officers (CTO) untuk mengukur kinerja individu dan tim secara akurat.

Alat manajemen proyek, seperti Jira yang diadopsi secara luas, melacak kemajuan, mengelola tugas, dan memfasilitasi analisis kontribusi. Menerapkan kerangka kerja SPACE, singkatan dari Rekayasa perangkat lunak, Produktivitas, Analitik, Kolaborasi, dan Efisiensi, menawarkan pendekatan holistik pada pengembangan perangkat lunak. Indikator Kinerja Utama (KPI), seperti story point dan alat produktivitas real-time, berfungsi sebagai tolok ukur untuk mengukur dan meningkatkan produktivitas pengembang perangkat lunak secara konsisten.

Diversifikasi pengukuran produktivitas di luar kinerja individu memerlukan pemahaman yang komprehensif akan dinamika tim. Platform kolaborasi seperti GitHub bertindak sebagai katalis untuk budaya komunikasi terbuka, ulasan kode kolaboratif, dan permintaan ulasan kode yang mudah difasilitasi. Platform semacam itu tidak hanya memungkinkan anggota tim untuk belajar dari satu sama lain, tetapi juga menyediakan ruang kolaborasi untuk peningkatan keterampilan. Pengenalan strategis berbagai fitur baru dan pengiriman kode berkualitas tinggi yang konsisten tidak hanya meningkatkan daya saing produk, tetapi juga berkontribusi secara signifikan terhadap kepuasan pengguna akhir.

DevOps muncul sebagai metodologi transformatif yang mengintegrasikan praktik pengembangan dan operasi dengan lancar, mengoptimalkan efisiensi siklus pengembangan perangkat lunak. Dengan mendorong kolaborasi antara pengembang dan tim operasi, DevOps bertujuan untuk merampingkan proses, meminimalkan waktu tunggu, dan meningkatkan frekuensi penerapan. Dengan demikian, ia membuka jalan bagi lingkungan yang kondusif untuk inovasi dan peningkatan berkelanjutan. DevOps membantu alamat hambatan dan secara proaktif mengelola utang teknis, yang memungkinkan lingkungan kerja yang membuat pengembang senang dan bersemangat.

Manajer teknik dapat melakukan analisis kontribusi rutin dan menggunakan informasi ini untuk mengintegrasikan alat baru dan mengatasi masalah pengalaman karyawan, membentuk lingkungan yang kondusif bagi produktivitas pengembang. Adopsi model YES (Kesuksesan Insinyur Anda) menekankan pentingnya menumbuhkan budaya positif dan suportif dalam tim, menumbuhkan suasana yang mendorong inovasi dan kreativitas. Pendekatan holistik ini memastikan bahwa produktivitas pengembang diukur dan dioptimalkan dengan cara yang tidak hanya meningkatkan kinerja individu dan tim, tetapi juga memelihara kesejahteraan keseluruhan tenaga kerja pengembangan.

Ada sejumlah cara bagaimana AI dapat merampingkan alur kerja pengembangan. Berikut adalah beberapa contoh penggunaan yang lebih umum:

Menghilangkan tugas berulang

Pengodean sering kali melibatkan tugas sederhana yang terkadang membosankan dan di sinilah alat AI generatif cenderung bersinar. Pekerjaan rutin berulang, seperti mengetikkan fungsi standar, dapat dipercepat dengan fitur penyelesaian otomatis. Alat seperti Codex dari OpenAI dapat menyarankan baris kode atau seluruh fungsi berdasarkan deskripsi bahasa alami. Dokumentasi kode dapat dipercepat dengan membantu pengembang secara otomatis mematuhi format dokumentasi tertentu.

Antarmuka bahasa alami

AI generatif dapat memfasilitasi antarmuka bahasa alami untuk alat pengembangan perangkat lunak. Pengembang mungkin dapat berinteraksi dengan lingkungan pengembangan, debug, dan sistem kontrol versi menggunakan perintah bahasa alami, membuatnya lebih mudah diakses bagi mereka yang tidak memiliki keahlian pemrograman yang luas.

Saran kode

AI generatif juga dapat membantu pemula dengan memberikan saran, penjelasan, dan panduan yang sadar konteks saat mereka menulis kode. Ini dapat mempercepat kurva pembelajaran untuk pengembang baru dan memudahkan akses ke pengembangan perangkat lunak.

Peningkatan kode

AI generatif dapat menyarankan perbaikan pada kode yang ada dengan mengidentifikasi bagian yang berlebihan atau tidak efisien. Ini dapat membantu dalam menjaga kualitas kode dan kinerja dari waktu ke waktu. Masalah yang mungkin sulit untuk ditentukan dapat ditemukan dan diperbaiki lebih cepat dengan menerapkan solusi yang disarankan AI, yang bahkan dapat dilakukan secara otomatis.

Penerjemahan kode

AI generatif juga dapat menerjemahkan kode dari satu bahasa ke bahasa lain, merampingkan konversi kode atau proyek modernisasi aplikasi, seperti memperbarui aplikasi lama dengan mengubah COBOL menjadi Java.

Pengujian kode

AI generatif dapat digunakan dalam membuat kasus uji secara otomatis. Ini dapat menganalisis kode dan menghasilkan input pengujian, membantu meningkatkan cakupan pengujian dan mengidentifikasi masalah potensial di awal proses pengembangan.

Deteksi bug

Dengan menganalisis basis kode besar, AI generatif dapat membantu tim pengembangan perangkat lunak dalam mengidentifikasi dan bahkan memperbaiki bug secara otomatis. Hal ini dapat menghasilkan perangkat lunak yang lebih kuat dan andal, serta siklus pengembangan yang lebih cepat.

Lingkungan pengembangan yang dipersonalisasi

AI generatif dapat membantu menciptakan lingkungan pengembangan dipersonalisasi yang beradaptasi dengan preferensi tiap pengembang dan gaya pengodean. Ini akan meningkatkan produktivitas dan membuat pengalaman pengodean lebih nyaman bagi programer.

Dokumentasi yang Ditingkatkan

AI generatif dapat membantu tim teknik dalam menghasilkan dokumentasi dengan merangkum fungsionalitas kode, menjelaskan algoritma dan memberikan konteks. Ini dapat berguna untuk menjaga dokumentasi proyek yang jelas dan terkini.

AI generatif dalam pengodean bekerja dengan memanfaatkan model machine learning yang dilatih pada kumpulan data kode yang besar. Model-model ini, mampu memahami struktur dan sintaks bahasa pemrograman.

Melatih model terlebih dahulu

Model AI generatif telah dilatih sebelumnya pada kumpulan data besar yang berisi beragam contoh kode yang ditulis dalam berbagai bahasa pemrograman. Selama pra-pelatihan, model belajar memprediksi kata atau token berikutnya dalam urutan kode berdasarkan konteks kata-kata sebelumnya. Proses ini memungkinkan model untuk menangkap sintaks, semantik dan pola yang melekat dalam bahasa pemrograman yang berbeda.

Memahami konteks

Ketika disajikan dengan prompt atau kueri pengodean, model AI generatif memproses input dan menggunakan pengetahuan yang dipelajarinya untuk memahami konteks dan maksud. Model ini mempertimbangkan hubungan antara elemen kode yang berbeda, seperti variabel, fungsi, dan struktur kontrol, untuk menghasilkan kode yang relevan dan benar secara sintaksis.

Pembuatan kode

Menggunakan pola yang dipelajari dan pemahaman kontekstual, model AI generatif menghasilkan cuplikan kode sebagai output. Kode yang dihasilkan didasarkan pada prompt input dan mengikuti struktur dan gaya bahasa pemrograman di mana model dilatih.

Beradaptasi dengan masukan pengguna

Model AI generatif sering memiliki mekanisme untuk beradaptasi dan meningkatkan berdasarkan masukan pengguna. Pengembang dapat memberikan masukan pada kode yang dihasilkan, membantu model menyempurnakan pemahamannya dan meningkatkan output mendatang. Siklus masukan berulang ini berkontribusi pada kemampuan model untuk menghasilkan kode yang lebih akurat dan relevan secara kontekstual dari waktu ke waktu.

Sementara AI generatif dalam pengodean adalah alat yang ampuh, itu bukan pengganti kreativitas, pemecahan masalah, dan keahlian domain pengembang manusia. Ini berfungsi sebagai alat augmentasi, membantu pengembang dalam tugas pengodean, memberikan saran dan berpotensi mempercepat aspek-aspek tertentu dari proses pengembangan. Pengembang harus menggunakan AI generatif secara bertanggung jawab, memvalidasi kode yang dihasilkan secara menyeluruh dan melengkapi outputnya dengan keahlian dan pemahaman mereka sendiri.

Bayangkan seorang programer yang ditugaskan untuk mengimplementasikan fitur kompleks untuk proyek aplikasi web. Menghadapi tantangan manipulasi data yang rumit dan rendering konten dinamis, ia memutuskan untuk mengintegrasikan AI generatif ke dalam alur kerja pengembangannya guna mempercepat proses pengodean. Dia memulainya dengan mendefinisikan persyaratan fitur baru secara saksama, merangkum logika dan struktur inti ke dalam prompt pengodean. Memanfaatkan alat AI generatif yang dilatih pada beragam kumpulan data kode pengembangan web, ia memasukkan prompt pengodean, mendorong model untuk secara mandiri menghasilkan cuplikan kode awal yang selaras dengan persyaratan yang ditentukan. Kode yang dihasilkan ini mencakup fungsi untuk pemrosesan data, penanganan peristiwa, dan rendering konten dinamis.

Dia memasuki proses berulang untuk meningkatkan dan menyempurnakan kode yang dihasilkan. Melalui interaksi ini, dia memastikan bahwa kode yang dihasilkan AI mematuhi konvensi pengodean proyek dan nuansa arsitektur. Setelah puas dengan kode yang dihasilkan saat ini, dia mengintegrasikannya ke dalam basis kode aplikasi web yang ada. Terlepas dari proses pengembangan yang dipercepat yang difasilitasi oleh AI generatif, dia mengakui peran validasi manusia yang sangat diperlukan dalam pengujian yang menyeluruh untuk memastikan kebenaran, daya tanggap, dan keandalan fitur.

Integrasi AI generatif ke dalam alur kerjanya tidak hanya mempercepat proses pengodean, tetapi juga memberdayakannya untuk mengalokasikan lebih banyak waktu untuk aspek desain tingkat tinggi, pertimbangan pengalaman pengguna, dan pengujian komprehensif. Contoh penggunaan ini mencontohkan bagaimana AI generatif berfungsi sebagai sekutu yang berharga, meningkatkan kemampuan pengembang dan berkontribusi pada efisiensi dan kualitas keseluruhan siklus pengembangan perangkat lunak.

IBM® watsonx Code Assistant memanfaatkan AI generatif untuk mempercepat pengembangan dengan tetap mempertahankan prinsip kepercayaan, keamanan, dan kepatuhan pada intinya. Pengembang dan Operator TI dapat mempercepat upaya modernisasi aplikasi dan menghasilkan otomatisasi untuk meningkatkan skala lingkungan TI dengan cepat. watsonx Code Assistant didukung oleh model dasar IBM® Granite yang mencakup model bahasa besar mutakhir yang dirancang untuk kode, yang ditujukan untuk membantu tim TI membuat kode berkualitas tinggi menggunakan rekomendasi yang dihasilkan AI berdasarkan permintaan bahasa alami atau kode sumber yang ada.