Під час опитування 1063 розробників було виявлено, що майже всі вони (99%) використовують інструменти кодування, наповнені можливостями штучного інтелекту, водночас третина (33%) виявили відсутність стандартизованих процесів розроблення ШІ. Відсутність етичного і надійного життєвого циклу штучного інтелекту, який забезпечує прозорість і відстежуваність даних, є двома головними проблемами, із якими вони зараз стикаються. Про це повідомляє DevOps.com.
Опитування проводили фахівці Morning Consult від імені IBM. Також вони визначали налаштування (32%), швидкість змін (31%) і складність інфраструктури (29%) як додаткові проблеми, які виникають у розробників програм.
За словами старшої директорки з управління продуктами для watsonx.ai в IBM Меріам Ашуорі, опитування показало, що розроблення застосунків в епоху штучного інтелекту поступово розвивається. Зараз стає зрозуміло, що фахівцям потрібно буде підтримувати команди розробників серверного програмного забезпечення. Наприклад, не потрібно очікувати, що розробники самостійно зможуть визначити, які моделі ШІ у будь-який момент можуть забезпечити найвищий рівень продуктивності за найменших витрат.
Окрім проблем із витратами та продуктивністю, організаціям треба буде враховувати вплив моделей штучного інтелекту на цілі сталого розвитку.
Насправді командам розробників програмного забезпечення може знадобитися замінити одну модель ШІ на іншу, оскільки змінюються вимоги або досягаються успіхи з використанням інших подібних моделей, які можуть забезпечити вищий рівень оптимізації.
Успішні організації інвестують у розроблення програмного забезпечення й експертизу операцій машинного навчання (MLOps), необхідну для підтримки розробників, які використовують технології ШІ, сказала Ашуорі. Вона зазначила, що не достатньо просто надати розробникам інтерфейс програмування застосунків (API), за допомогою якого вони зможуть викликати певний тип інструменту ШІ. Замість цього організації мають розробляти шаблони, які спрощують для команд розробників використання можливостей ШІ.
Не дивно, що менше чверті (24%) опитаних розробників застосунків назвали себе експертами із генеративного ШІ. Тим не менш, майже всі вони (99%) також досліджують або розробляють агентів ШІ. Головне занепокоєння в агентів ШІ викликає надійність (31%).
41% респондентів повідомили, що інструменти штучного інтелекту економлять їм одну-дві години на день, а 22% — три години або й більше. Згідно з опитуванням, зазвичай розробники оцінюють інструменти ШІ на основі продуктивності (42%), гнучкості (41%), простоти використання (40%) та інтеграції (36%).
72% опитаних повідомили, що використовують від 5 до 15 інструментів для створення корпоративної програми штучного інтелекту, а 135 — 15 або й більше. Проте лише третина респондентів готова витратити понад 2 години на вивчення нового інструменту розроблення ШІ.
Хоча розробники застосунків явно витрачають менше часу на кодування, поки незрозуміло, наскільки штучний інтелект насправді прискорює темпи, з якими організації швидше розгортають програмне забезпечення.
Існує кілька процесів розроблення програмного забезпечення, що разом обмежують швидкість, із якою більшість організацій можуть практично розгортати програмне забезпечення у виробничих середовищах. Завданням і можливістю протягом 2025 року стане впровадження штучного інтелекту таким чином, що виходить за межі простого швидшого написання коду.
Раніше ми повідомляли, що IBM відкрила перший у Європі центр квантових обчислень.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
