9 modi in cui la produttività degli sviluppatori ottiene un impulso dall'AI generativa

Lo sviluppo software è un ambito in cui stiamo già osservando impatti significativi dagli strumenti AI generativa. I vantaggi sono molteplici, e le aziende che adottano questi strumenti possono attualmente ottenere significativi guadagni di produttività. Uno studio di McKinsey affermache gli sviluppatori di software possono completare i compiti di codifica fino a due volte più velocemente con l'AI generativa.

La ricerca della società di consulenza ha rilevato, non sorprendentemente, che compiti di codifica complessi non sono stati gravemente influenzati dall'uso dell'AI generativa, quindi le preoccupazioni che l'AI possa sostituire gli sviluppatori possono essere tranquillamente dissipate. Tuttavia, ci sono casi d'uso "a portata di mano" in cui l'AI può aumentare drasticamente la produttività del team e migliorare l'esperienza dello sviluppatore.

Ma prima di entrare nel dettaglio di come gli strumenti di AI generativa possano avere un impatto, parliamo più in generale del miglioramento della produttività degli sviluppatori con metodologie, framework e best practice. L'AI generativa è solo uno strumento nella cintura degli strumenti.

Misurare la produttività degli sviluppatori, un sottoinsieme della produttività dei dipendenti, rappresenta una sfida multiforme. Le metriche tradizionali, come le righe di codice scritte o le ore lavorate, spesso non riescono a catturare le complessità dei workflow complessi. Potrebbero non riflettere adeguatamente la qualità o l'impatto più ampio del lavoro di uno sviluppatore, e una valutazione adeguata potrebbe richiedere l'incorporazione di fattori esterni come la soddisfazione del cliente. È fondamentale riconoscere che la produttività degli sviluppatori va oltre la semplice generazione di codice: comprende la consegna di risultati di alta qualità che soddisfano costantemente i clienti, riducendo al contempo il rischio di burnout. Uno sviluppatore esaurito non è produttivo.

Le metriche DevOps Research and Assessment (DORA), che comprendono metriche come la frequenza di distribuzione, i tempi di consegna e il tempo medio di recupero, fungono da parametri per valutare l'efficienza della consegna del software. Queste metriche di produttività degli sviluppatori permettono ai manager di ingegneria e ai Chief Technology Officer (CTO) di valutare con precisione le prestazioni individuali e di team.

Gli strumenti di gestione dei progetti, come il diffuso Jira, monitorano i progressi, gestiscono i compiti e facilitano l'analisi dei contributi. L'implementazione del framework SPACE (ingegneria del software, produttività, analytics, collaborazione ed efficienza) offre un approccio olistico allo sviluppo software. Gli indicatori chiave delle prestazioni (KPI), come gli story point e gli strumenti di produttività in tempo reale, servono come benchmark per misurare e migliorare costantemente la produttività degli sviluppatori di software.

Diversificare la misurazione della produttività oltre le prestazioni individuali richiede una comprensione completa delle dinamiche di squadra. Le piattaforme di collaborazione come GitHub agiscono come catalizzatori di una cultura di comunicazione aperta, di recensioni collaborative del codice e di richieste di pull facilmente agevolabili. Tali piattaforme non solo permettono ai membri del team di imparare gli uni dagli altri, ma offrono anche uno spazio collettivo per il potenziamento delle competenze. L'introduzione strategica di nuove caratteristiche e la fornitura costante di codice di alta qualità non solo rafforzano la competitività del prodotto, ma contribuiscono anche in modo significativo alla soddisfazione dell'utente finale.

DevOps è emerso come una metodologia trasformativa che integra senza soluzione di continuità le pratiche di sviluppo e Operazioni, ottimizzando l'efficienza del ciclo di vita dello sviluppo software. Promuovendo la collaborazione tra gli sviluppatori e i team di operazioni, DevOps mira a snellire i processi, a minimizzare i tempi di consegna e ad aumentare la frequenza di distribuzione. Così facendo, apre la strada a un ambiente favorevole all'innovazione e al miglioramento continui. DevOps aiuta a risolvere i colli di bottiglia e a gestire proattivamente il debito tecnico, il che consente un ambiente di lavoro che mantiene gli sviluppatori felici e impegnati.

I responsabili di ingegneria possono effettuare analisi regolari dei contributi e utilizzare queste informazioni per integrare nuovi strumenti e affrontare le preoccupazioni relative all'esperienza dei dipendenti, creando un ambiente favorevole alla produttività degli sviluppatori. L'adozione del modello YES (Your Engineering Success) sottolinea l'importanza di coltivare una cultura positiva e di supporto all'interno del team, favorendo un ambiente che incoraggia innovazione e creatività. Questo approccio olistico garantisce che la produttività degli sviluppatori sia misurata e ottimizzata in modo da non solo migliorare le prestazioni individuali e di team, ma anche favorire il benessere complessivo della forza lavoro di sviluppo.

Ci sono diversi modi in cui l'AI può semplificare i workflow di sviluppo. Ecco alcuni casi d'uso più comuni:

Eliminare le attività ripetitive

La codifica spesso comporta compiti semplici, talvolta tediosi, ed è qui che gli strumenti di AI generativa danno il meglio di sé. Il lavoro ripetitivo e di routine, come la digitazione di funzioni standard, può essere accelerato con funzioni di completamento automatico. Strumenti come Codex di OpenAI possono suggerire linee di codice o intere funzioni sulla base di descrizioni in linguaggio naturale. La documentazione del codice può essere velocizzata aiutando gli sviluppatori ad aderire automaticamente a formati di documentazione specifici.

Interfacce in linguaggio naturale

L'AI generativa può abilitare le interfacce in linguaggio naturale per strumenti di sviluppo software. Gli sviluppatori possono essere in grado di interagire con ambienti di sviluppo, sistemi di debug e controllo versione utilizzando comandi in linguaggio naturale, rendendo il tutto più accessibile a chi non ha una vasta esperienza di programmazione.

Suggerimento di codice

L'AI generativa può anche aiutare i principianti, fornendo suggerimenti, spiegazioni e indicazioni consapevoli del contesto mentre scrivono il codice. Questo può accelerare la curva di apprendimento per i nuovi sviluppatori e democratizzare l'accesso allo sviluppo software.

Miglioramento del codice

L'AI generativa può suggerire miglioramenti al codice esistente identificando porzioni ridondanti o inefficienti. Questo può aiutare a mantenere la qualità e le prestazioni del codice nel tempo. Problemi che potevano essere difficili da individuare possono essere individuati e risolti molto più rapidamente implementando soluzioni suggerite da AI, che possono essere fatte anche automaticamente.

Traduzione del codice

L'AI generativa può anche tradurre il codice da un linguaggio all'altro, semplificando la conversione del codice o progetti di modernizzazione delle app, come l'aggiornamento di applicazioni legacy trasformando COBOL in Java.

Test del codice

L'AI generativa può essere utilizzata per creare automaticamente casi di test. Può analizzare il codice e generare input di test, aiutando a migliorare la copertura dei test e a identificare potenziali problemi nelle prime fasi del processo di sviluppo.

Rilevamento di bug

Analizzando grandi basi di codice, l'AI generativa può aiutare i team di sviluppo software a identificare e persino correggere automaticamente i bug. Questo può portare a software più robusti e affidabili, oltre a cicli di sviluppo più rapidi.

Ambienti di sviluppo personalizzati

L'AI generativa potrebbe aiutare a creare ambienti di sviluppo personalizzati che si adattino alle preferenze e agli stili di codifica individuali degli sviluppatori. Questo aumenterebbe la produttività e renderebbe l'esperienza di codifica più confortevole per i programmatori.

Documentazione migliorata

L'AI generativa può aiutare i team di ingegneria a generare documentazione riassumendo le funzionalità del codice, spiegando gli algoritmi e fornendo contesto. Ciò può essere utile per mantenere una documentazione di progetto chiara e aggiornata.

L'AI generativa nella codifica funziona utilizzando i modelli di machine learning addestrati su grandi set di dati di codice. Questi modelli sono in grado di comprendere la struttura e la sintassi dei linguaggi di programmazione.

Pre-addestramento del modello

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

Comprendere il contesto

Quando viene presentato un prompt di codifica, il modello di AI generativa 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.

Generazione di codice

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

Adattarsi al feedback degli utenti

I modelli di AI generativa spesso hanno meccanismi di adattamento e miglioramento basati sul feedback degli utenti. Gli sviluppatori possono fornire feedback sul codice generato, aiutando il modello a migliorare la sua comprensione e migliorare gli output futuri. Questo ciclo di feedback iterativo contribuisce alla capacità del modello di generare codice più accurato e contestualmente rilevante nel tempo.

Sebbene l'AI generativa nella codifica sia uno strumento potente, non sostituisce la creatività, la risoluzione dei problemi e l'esperienza di dominio degli sviluppatori umani. Serve come strumento di aumentazione, assistendo gli sviluppatori nelle attività di codifica, fornendo suggerimenti e potenzialmente accelerando alcuni aspetti del processo di sviluppo. Gli sviluppatori dovrebbero utilizzare l'AI generativa in modo responsabile, convalidare accuratamente il codice generato e integrarne gli output con la propria esperienza e comprensione.

Immagina un programmatore che è incaricato di implementare una caratteristica complessa per un progetto di applicazione web. Di fronte alla sfida della complessa manipolazione dei dati e del rendering dinamico dei contenuti, decide di integrare l'AI generativa nel suo workflow per accelerare il processo di codifica. Inizia definendo con cura i requisiti della nuova caratteristica, racchiudendo la logica e la struttura di base in un prompt di codifica. Sfruttando uno strumento di AI generativa addestrato su un set di dati diversificato di codice per lo sviluppo web, inserisce il suo prompt di programmazione, invitando il modello a generare autonomamente un estratto preliminare di codice allineato ai requisiti specificati. Questo codice generato include funzioni per il trattamento dei dati, la gestione degli eventi e la renderizzazione dinamica dei contenuti.

Entra in un processo iterativo di perfezionamento e messa a punto del codice generato. Attraverso questa interazione, si assicura che il codice generato dall'AI rispetti le convenzioni di codifica e le sfumature architettoniche del progetto. Ora che il codice generato è soddisfacente, lo integra nella base di codice esistente dell'applicazione web. Nonostante il processo di sviluppo accelerato facilitato dall'AI generativa, riconosce il ruolo indispensabile della validazione umana nei test approfonditi per garantire la correttezza, la reattività e l'affidabilità della funzionalità.

L'integrazione dell'AI generativa nel suo workflow non solo accelera il processo di codifica, ma le consente anche di dedicare più tempo ad aspetti di design di livello superiore, considerazioni sull'esperienza utente e test completi. Questo caso d'uso esemplifica come l'AI generativa serve come un alleato prezioso, aumentando le funzionalità degli sviluppatori e contribuendo all'efficienza generale e alla qualità del ciclo di vita dello sviluppo software.

IBM watsonx Code Assistant utilizza l'AI generativa per accelerare lo sviluppo, mantenendo allo stesso tempo i principi di fiducia, sicurezza e conformità. Gli sviluppatori e gli operatori IT possono dare nuovo impulso alle iniziative di modernizzazione delle applicazioni e generare automazione per scalare rapidamente gli ambienti IT. watsonx Code Assistant è basato sui modelli di fondazione di IBM Granite che includono modelli di linguaggio di grandi dimensioni all'avanguardia progettati per il codice, pensati per aiutare i team IT a creare codice di alta qualità utilizzando suggerimenti generati dall'AI basati sulle richieste nel linguaggio naturale o al codice sorgente esistente.