BT liderleri arasında yapay zekanın (AI), daralan bir yetenek havuzuyla başa çıkarken dijitalleşmeyi hızlandırmanın zorluklarıyla başa çıkmalarına yardımcı olacak güçlü bir araç haline geleceğine dair farkındalık artıyor.
Son araştırmalar, yapay zekanın yazılım geliştirmedeki beceri açığını kapatma potansiyeline sahip olduğunu gösterdi. Robotik süreç otomasyonu (RPA) araçları sağlayıcıları da RPA’yı hızlandırmak için yapay zeka tabanlı kod oluşturmanın kullanılmasında büyük bir fırsat görüyor.
Yapay zeka tabanlı yazılım geliştirmenin kullanılması, birçok BT liderinin, dijital iş girişimlerini desteklemek için daha fazla yeteneğe ihtiyaç duyulması nedeniyle artan BT becerileri eksikliğini gidermek için muhtemelen yaygınlaşacağını düşündüğü bir şey.
2022 Nash Squared dijital liderlik raporu1.785 BT liderinin katıldığı küresel bir ankete dayanarak, yetenek savaşının ve maaş taleplerini makul tutmanın büyük bir zorluk olarak ortaya çıktığı ortaya çıktı. Anket, dijital liderlerin %70’inin beceri eksikliğinin kendilerini değişimin hızına ayak uydurmaktan alıkoyduğunu belirttiğini bildirdi.
Nash Squared ayrıca %62’nin kuruluşların hiçbir zaman yeterli teknoloji personeline sahip olmayacağını düşündüğünü ve benzer sayıda kişinin (%60) artan yaşam maliyetinin maaş taleplerini sürdürülemez hale getirdiğini düşündüğünü buldu.
Nash Squared anketine göre dijital liderlerin %74’ü hükümet politikalarının beceri eksikliğini gidermede tamamen etkisiz olduğunu düşünüyor. Ancak pek çok kişi yapay zekanın teknolojik yetenek pazarındaki boşluğu doldurma fırsatı sunduğunu düşünüyor. Nash Squared, dijital liderlerin ortalama olarak önümüzdeki beş yıl içinde işgücünün yaklaşık 6’da 1’ini (%16) otomatikleştirmek için dijital emeği kullanmayı planladığını bildirdi.
Yapay zeka yazılım geliştiricilerinin yaşayabilirliği
Ağustos ayında araştırmacılar bir makale yayınladılar: Yazılım geliştirme için iletişimsel aracılar, programlamayı otomatikleştirmek için yapay zeka kullanmanın uygulanabilirliğini gösterdi.
Araştırmacılar, deneysel sonuçlarının, doğal dili kullanarak özelleştirilmiş yazılım oluşturmaya yönelik büyük bir dil modeli tabanlı araç olan ChatDev tarafından yönlendirilen otomatik yazılım geliştirme sürecinin verimliliğini ve maliyet etkinliğini gösterdiğini söyledi.
Makalede, “Farklı rollere sahip birden fazla aracıyı kullanarak, yazılım sistemleri oluşturma, kod güvenlik açıklarını azaltma ve potansiyel hataları belirleme ve çözme konusunda yeni bir paradigma önerdik” dediler.
Her ne kadar çalışma, gerçek dünyadaki kıdemsiz programcılara veya mühendislere potansiyel olarak yardımcı olsa da, araştırmacılar, sistemin yüksek seviyeli veya büyük ölçekli yazılım gereksinimleri için mükemmel kaynak kodu üretmesinin zor olduğunu buldu. Bu zorluğun, AI temsilcilerinin belirli uygulama ayrıntılarını özerk bir şekilde belirleme konusundaki sınırlı yeteneğinden kaynaklandığını ve çoğu zaman çok sayıda uzun tartışma turuyla sonuçlandığını söylediler.
Ek olarak, büyük ölçekli yazılım geliştirme, verilen zaman kısıtlamaları dahilinde kusurları veya güvenlik açıklarını tespit etmek zorlaştığından, hem yapay zeka tabanlı kod incelemeciler hem de test uzmanları için zorlayıcıdır.
Düşük kodlu yapay zeka
Gartner’ın son durumu Magic Quadrant raporu RPA’da hemen hemen her RPA sağlayıcısının ürünlerine GPT modellerini dahil etme veya OpenAI gibi bilinen GPT sağlayıcıları için API’leri etkinleştirme konusunda ya zaten deneyler yaptığını ya da denemeyi planladığını tespit etti.
Raporun yazarları, RPA şirketlerinin aynı zamanda otomatik e-posta oluşturma, iş akışı tasarımı içindeki istemler, daha doğru akıllı belge işleme modeli eğitimi, süreç madenciliği analitiği ve RPA komut dosyalarının yapay zeka odaklı geliştirilmesi gibi doğrudan yetenekler sunduğunu buldu. Gartner, birçok RPA sağlayıcısının önümüzdeki bir veya iki yıl içinde artan yetenekler sunacağına ve bunun da yapay zeka tarafından oluşturulan otomasyonu önemli bir yetenek haline getireceğine inanıyor.
Beceri krizini ve BT liderlerinin yeni dijital iş girişimlerini destekleyen yazılımlar oluşturmak için yazılım geliştiricilerin giderek daha fazla zamanına ihtiyaç duyduğunu tartışan GitHub uluslararası başkan yardımcısı Jesper Hyrm şunları söyledi: “Geliştiricilerin ön yüklemesini yapıp onlardan daha fazla çalışmalarını bekleyemeyiz. yenilik peşinde. Geliştiricilerin hem hizmetlerine yönelik artan talebe hem de teknolojik değişimin hızla artan hızına ayak uydurmaları bekleniyorsa, bir şeyler vermek zorunda.
Hyrm, yapay zeka tabanlı yazılım geliştirme araçlarının, geliştirici eksikliğini gidermede ve kuruluşların hızla yenilik yapmasına olanak sağlamada önemli bir rol oynayacağına inanıyor. “Üretken yapay zeka, yazılım geliştirmede geliştirici üretkenliğini artıran ve geliştiriciler arasında yaratıcılığı ateşleyen büyük bir değişimin sinyalini veriyor” dedi.
Hyrm’e göre, tekrarlanan görevlerin getirdiği angaryayı ortadan kaldıran yapay zeka araçlarının kullanılması, geliştiricilerin “akışta” daha uzun süre kalmasına olanak tanıyor; sürekli olarak ortamları değiştirmek ve metni nasıl yazacaklarını araştırmaya zaman harcamak yerine daha etkili çalışmalara odaklanmalarını sağlıyor. kod.
“Geliştiriciler tüm yaratıcılıklarını büyük resme odaklayabilirler: yarının inovasyonunu inşa etmek ve insanlığın ilerlemesini hızlandırmak. Standart ve manuel görevleri azaltmak ve karmaşık işleri kolaylaştırmak, geliştiricilerin kendilerinin en iyi versiyonları olmalarına ve en iyi işlerini üretmelerine olanak tanıyor” dedi.
Yapay zeka tabanlı yazılım geliştirmeyle ilgili deneyler teknolojinin sınırlamalarını ortaya çıkarmış olsa da, BT liderlerinin yapay zeka tabanlı geliştiricilere dahili ekiplerini genişletme çağrısında bulunacağı bir seviyeye kadar olgunlaşacağına dair çok az şüphe var.