AI generativa per sviluppatori: vantaggi e sfide

L'AI generativa sta trasformando il modo in cui gli sviluppatori di software usano il codice, passando da assistente passivo a partner di programmazione attivo. Aumenta le funzionalità e contribuisce all'efficienza complessiva e alla qualità del ciclo di vita dello sviluppo software (SDLC).

Un sondaggio della società di consulenza manageriale McKinsey ha rilevato che le organizzazioni software di alto livello hanno registrato aumenti del 16%–30% in metriche come la produttività del team e il time-to-market e miglioramenti del 31%–45% nella qualità del software grazie all'intelligenza artificiale.¹ Ma la gen AI ha anche i suoi svantaggi. In un rapporto sull'impatto dell'AI generativa nello sviluppo di software, i ricercatori del programma DORA di Google Cloud sono rimasti sorpresi nell'apprendere che un aumento dell'adozione dell'AI può danneggiare le prestazioni nella distribuzione del software.² derivi dal fatto che l'IA produce rapidamente enormi quantità di codice, il che può rallentare le revisioni del codice e può essere più incline a creare instabilità nella distribuzione del software.²

Tali promesse e insidie si stanno già manifestando nel mondo reale. Gabe Goodhart, chief architect di AI Open Innovation presso IBM, ha condiviso che, anche con più assistenti AI integrati in quasi ogni fase del suo flusso di sviluppo, mantiene comunque il giudizio e la proprietà, esaminando ogni blocco di codice generato dall'IA prima di comprometterlo. Peter Staar, responsabile software e responsabile tecnico di Docling in IBM, ha raccontato un'esperienza simile, sottolineando che gli strumenti di gen AI aiutano a migliorare produzione e velocità, ma che il controllo ravvicinato rimane comunque cruciale.

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) costituiscono la base dell'IA generativa nella programmazione. Questi modelli di deep learning sono basati su un tipo di architettura di rete neurale nota come transformer, che eccelle nell'elaborazione di dati sequenziali. Gli LLM per il codice vengono addestrati su grandi dataset di codice sorgente, in modo da comprendere la struttura e la sintassi dei linguaggi di programmazione.

I modelli di AI generativa vengono preaddestrati su enormi set di dati contenenti diversi esempi di codice scritti in vari linguaggi di programmazione. Durante il preaddestramento, il modello impara a prevedere la parola o il token successivo in una sequenza di codice in base al contesto dei token precedenti. Questo processo consente al modello di catturare la sintassi, la semantica e i modelli inerenti a diversi linguaggi di programmazione.

I modelli di apprendimento automatico possono anche essere ottimizzati sugli archivi di codice di un'azienda e sui relativi dati proprietari, consentendo loro di acquisire conoscenze specifiche del dominio.

Quando viene presentato un prompt di codifica, il modello gen AI elabora l'input e utilizza le conoscenze apprese per comprendere il contesto e l'intento. Il modello considera le relazioni tra i diversi elementi del codice, come le variabili, le funzioni e le strutture di controllo, per generare codice pertinente e sintatticamente corretto.

Molti modelli sono inoltre dotati di funzionalità di retrieval-augmented generation (RAG) . La RAG aiuta ad arricchire query o prompt con informazioni provenienti dalle ultime versioni di API, embedding di codebase, linee guida per lo stile di programmazione, framework, librerie, standard di codifica sicuri e documentazione tecnica per fornire un contesto aggiornato e migliorato.

Utilizzando pattern appresi e comprensione contestuale, il modello produce frammenti di codice come output. Il codice generato si basa sul prompt di input e segue la struttura e lo stile dei linguaggi di programmazione in cui è stato addestrato il modello.

I modelli di AI di nuova generazione hanno spesso dei meccanismi per adattarsi e migliorare in base al feedback degli utenti. Gli sviluppatori possono fornire feedback sul codice generato, aiutando il modello a affinare la sua comprensione e migliorare i risultati futuri. Questo ciclo di retroazione iterativo contribuisce alla capacità del modello di produrre codice più accurato e contestualmente rilevante nel tempo.

Esistono diversi modi in cui l'AI può semplificare i flussi di lavoro dello sviluppo software. Ecco alcuni casi d'uso comuni:

• Rilevamento di bug

• Documentazione del codice

• Refactoring del codice

• Revisione del codice

• Suggerimento di codice

• Test del codice

• Traduzione del codice

• Prototipazione

L'AI generativa può supportare i team di ingegneria del software durante il debug, l'identificazione e persino la riparazione automatica dei bug. Ciò può portare a software più robusti e affidabili e a cicli di sviluppo più rapidi.

La Gen AI aiuta ad automatizzare la documentazione del codice, suggerendo commenti in linea, facilitando gli aggiornamenti per riflettere tempestivamente le modifiche al codice e implementando standard di stile e struttura. Ciò può essere utile per mantenere una documentazione di progetto chiara e aggiornata.

Gli strumenti di codifica basati sull'AI possono accelerare il refactoring del codice, raccomandando miglioramenti al codice esistente identificando parti ridondanti o inefficienti. Questo può aiutare a mantenere un codice di alta qualità e ottimizzare le prestazioni nel tempo. I problemi che potevano essere difficili da individuare possono essere individuati più rapidamente e risolti con l'implementazione di soluzioni suggerite dall'AI, che possono anche essere eseguite automaticamente.

I modelli di IA generativa possono agire come revisori iniziali del codice, valutando il codice per funzionalità, stile e qualità. Possono evidenziare potenziali problemi e proporre modi per affrontarli.

Gli assistenti di codifica basati su AI possono aiutare i principianti fornendo spiegazioni, indicazioni e suggerimenti contestualizzati in tempo reale durante la scrittura del codice. Questo può appiattire la curva di apprendimento per i nuovi sviluppatori.

L'IA generativa può analizzare il codice e creare casi di test automaticamente. Può generare dati di test che riflettono l'uso e il comportamento reali e delineare scenari di test dettagliati—anche per casi limite—contribuendo a migliorare la copertura dei test.

Le app assistite dall'AI possono tradurre il codice da un linguaggio all'altro, semplificando la conversione del codice o i progetti di modernizzazione dell'applicazione. Alcuni esempi includono l'aggiornamento delle applicazioni legacy trasformando COBOL in Java o riscrivendo progressivamente codice legacy da C a Python.

La Gen AI può aiutare a progettare prototipi piccoli e semplici, accelerando il processo di ideazione per i team di ingegneria del software e permettendo loro di esplorare rapidamente algoritmi innovativi e soluzioni inventive. I team possono poi rivedere e perfezionare i prototipi generati dall'AI per adattarli alle proprie esigenze.

L'AI generativa è un altro strumento nella cassetta degli attrezzi dello sviluppatore. È in grado di offrire ai team di ingegneria del software i seguenti vantaggi:

• Automatizza il lavoro di routine

• Aumenta la produttività degli sviluppatori

• Ottimizza i cicli di sviluppo

• Personalizza gli ambienti di sviluppo

• Fornisce interfacce in linguaggio naturale

La programmazione a volte comporta compiti tediosi ed è qui che le applicazioni di IA generativa tendono a brillare. Il lavoro di routine come la digitazione dei metodi standard può essere accelerato grazie alle funzionalità di completamento del codice. Gli strumenti di AI generativa possono suggerire righe di codice o intere funzioni in base a descrizioni in linguaggio naturale. Aiutano inoltre i programmatori ad aderire a specifici formati di documentazione del codice.

Automatizzando il lavoro di routine, la gen AI consente agli sviluppatori di concentrarsi sugli aspetti strategici più ampi e di livello superiore della creazione di software, come la sicurezza, l'architettura e la progettazione dei sistemi. Questo può aumentare la produttività degli sviluppatori e potrebbe persino migliorare la soddisfazione sul lavoro.

Incorporare l'AI nel SDLC può portare a rilasci di software più fluidi. Nella pipeline di integrazione continua/distribuzione continua (CI/CD), ad esempio, i team DevOps possono utilizzare la gen AI per automatizzare compiti infrastrutturali come il bilanciamento del carico e la scala, rilevare problemi di prestazioni in tempo reale per minimizzare il tempo di inattività o prevedere potenziali guasti della pipeline per prevenire interruzioni.

L'AI generativa aiuta a creare ambienti di sviluppo integrati (IDE) personalizzati che si adattano agli stili e alle preferenze di codifica individuali. Questo può favorire un'esperienza positiva per gli sviluppatori, permettendo ai programmatori di dare il meglio di sé.

La Gen AI può facilitare interfacce in linguaggio naturale per strumenti di sviluppo software. I programmatori possono interagire con gli IDE e i sistemi di controllo delle versioni utilizzando comandi in linguaggio naturale, rendendoli più accessibili per chi non ha una vasta esperienza di programmazione.

Sebbene l'IA generativa sia uno strumento potente, non sostituisce la creatività e le capacità degli sviluppatori umani. Serve ad arricchirli e assisterli durante la programmazione, ma i programmatori devono comunque usare l'IA generativa in modo responsabile.

Ecco alcune sfide che i team di ingegneria del software potrebbero incontrare quando integrano la gen AI nel processo di sviluppo del software:

• Inesattezza

• Revisioni del codice più complete

• Eccessiva dipendenza

• Vulnerabilità della sicurezza

Le app basate sull'AI potrebbero produrre risultati errati o fuorvianti, funzioni ingombranti o codice poco raffinato che potrebbero degradare le prestazioni. Ciò significa che gli sviluppatori devono convalidare e testare accuratamente il codice generato prima di eseguirlo.

Con l'AI generativa che gestisce molti compiti di codifica, l'attenzione si sposta sulla verifica. Il codice generato dall'AI potrebbe dover passare attraverso molteplici valutazioni dettagliate per assicurarsi che sia pronto per la distribuzione. Ciò aggiunge più tempo e impegno al processo di revisione del codice.

L'uso costante di strumenti di AI generativa può portare a un'eccessiva dipendenza. Gli sviluppatori potrebbero considerare questi strumenti più di una semplice fonte di supporto: potrebbero usarli di default e dipendere pesantemente da essi. Ciò può compromettere le loro capacità di pensiero critico o di risoluzione dei problemi. I programmatori devono integrare gli output della gen AI con la propria esperienza e comprensione.

Un rischio importante con la codifica assistita dall'AI è la possibilità di introdurre vulnerabilità a livello di sicurezza. Può produrre codice che non aderisce a pratiche di codifica sicure, utilizza dipendenze obsolete o non sicure o espone o gestisce inavvertitamente dati sensibili.

Gli sviluppatori devono essere formati sugli standard di codifica sicuri e sul rilevamento dei segreti in modo da sapere cosa cercare. I team potrebbero dover aggiungere una fase di revisione incentrata sulla sicurezza del codice.

Le opzioni per gli strumenti di gen AI nello sviluppo software sono numerose. Quando si sceglie la soluzione giusta, i team devono considerare la compatibilità con il proprio stack e come gli strumenti si integrino perfettamente nel loro workflow. Devono inoltre delineare politiche ben definite per un uso dell'AI responsabile e implementare guardrail per mantenere la sicurezza. Promuovere l'adozione comporta workshop pratici e tutorial su come funzionano questi strumenti e formazione su competenze rilevanti come Prompt Engineering.

Gli agenti di codifica e gli assistenti di codifica dotati di intelligenza artificiale vanno oltre la generazione di codice. Possono anche creare pull request, debug e refactoring del codice e aggiornare la documentazione. Tra i più popolari figurano Claude Code, l'open source Cline, Codex di OpenAI, Cursor, GitHub Copilot, IBM Bob, Kiro di AWS, Tabnine e Windsurf.

Alcune app di gen AI possono eseguire una revisione del codice di primo passaggio, identificando problemi comuni e bug sottili che potrebbero essere trascurati con le revisioni manuali del codice. Tra queste app figurano Codacy, CodeRabbit, Graphite, Greptile e Qodo.

Le tecnologie di conversational AI chatbots possono aiutare nel brainstorming, nella spiegazione del codice, nella ricerca di algoritmi e nel riassunto della documentazione. Tra gli esempi di chatbot che possono fornire supporto allo sviluppo si annoverano Claude di Anthropic, Google Gemini, Microsoft Copilot, ChatGPT di OpenAI e Perplexity.

Alcuni strumenti AI eccellono nella generazione di prototipi a partire da prompt. Tra questi figurano Bolt, Lovable, Replit e v0.