convertito
Tuttavia, nonostante questi problemi, probabilmente non c’è modo di guardare indietro. “La prospettiva di dover scrivere ogni riga di codice a mano su una tastiera: quei giorni stanno rapidamente scivolando alle nostre spalle”, afferma Kyle Daigle, direttore operativo della piattaforma di hosting di codice GitHub di proprietà di Microsoft.
Il rapporto StackOverflow ha rilevato che, nonostante la crescente sfiducia nella tecnologia, il suo utilizzo è cresciuto rapidamente e costantemente negli ultimi tre anni. Erin YepisUn analista senior di Stack Overflow afferma che ciò dimostra che gli ingegneri stanno sfruttando gli strumenti con una visione chiara dei rischi. Il rapporto ha inoltre rilevato che gli utenti abituali sono più entusiasti e che più della metà degli sviluppatori non utilizza gli agenti di codifica più recenti, forse spiegando perché molte persone sono sopraffatte dalla tecnologia.
Questi ultimi strumenti potrebbero essere una rivelazione. Trevor DalyIl CTO dell’agenzia di sviluppo software Twenty20 Ideas afferma di aver trovato un certo valore nelle funzioni di completamento automatico degli editor di intelligenza artificiale, ma quando ha provato qualcosa di più complesso “ha fallito in modo catastrofico”. Poi, a marzo, mentre era in vacanza con la famiglia, ha installato il Cloud Code recentemente rilasciato per lavorare su uno dei suoi progetti hobby. Ha completato un’attività di quattro ore in due minuti e il codice era migliore di quello che aveva scritto.
“Ero tipo, wow”, dice. “Quello, per me, è stato davvero quel momento. Da qui non si può tornare indietro.” Da allora Dilly ha co-fondato una startup dio greggeCiò significa creare un software in grado di comandare più agenti affinché lavorino in parallelo su un singolo software.
Sfida, diciamo Armin Ronacher, Un importante sviluppatore open source afferma che la curva di apprendimento per questi strumenti è superficiale ma lunga. Non è rimasto colpito dagli strumenti di intelligenza artificiale fino a marzo, ma dopo aver lasciato il lavoro presso la società di software Sentry in aprile per avviare una startup, ha iniziato a sperimentare con gli agenti. “Ho passato diversi mesi praticamente a non fare altro”, dice. “Ora, il 90% del codice che scrivo è generato dall’intelligenza artificiale.”
Arrivare a quel punto richiede numerosi tentativi ed errori per capire quali problemi potrebbero disturbare i dispositivi e quali possono gestire in modo efficiente. I modelli odierni possono affrontare la maggior parte delle attività di codifica con i giusti guardrail, afferma Ronacher, ma questi possono essere molto specifici per attività e progetto.
Per ottenere il massimo da questi strumenti, gli sviluppatori devono rinunciare al controllo sulle singole righe di codice e concentrarsi sull’architettura software complessiva. Nico WesterdaleChief Technology Officer presso la società di personale veterinario IndeVets. Recentemente ha costruito una piattaforma di data science composta da 100.000 righe di codice ispirandosi quasi esclusivamente a modelli anziché scrivendo lui stesso il codice.
Il processo di Westerdale inizia con una lunga conversazione con ModelAgent per sviluppare un piano dettagliato su cosa costruire e come. Poi lo guida attraverso ogni passo. Westerdale dice che raramente le cose vengono fatte bene al primo tentativo e sono necessarie continue modifiche, ma se lo costringi ad attenersi a modelli di progettazione ben definiti, i modelli possono produrre codice di alta qualità e facilmente gestibile. Controlla ogni riga e il codice è il migliore che abbia mai creato, dice: “L’ho trovato assolutamente rivoluzionario. È anche frustrante, anche difficile, un modo di pensare diverso, e ci stiamo solo abituando.”
