Инбал Шани, директор по продуктам GitHub, рассказала порталу The New Stack, какие тенденции наблюдаются на этом хостинг-сервисе после внедрения Copilot. Среди всех страхов, неуверенности и сомнений, вызванных появлением генеративного ИИ, GitHub обнаружил нечто удивительное: ИИ делает разработчиков счастливее.
По мнению Шани, разработчикам ПО приходится делать слишком много. Кодирование — это, конечно, основная работа, но вместе с ней разработчикам приходится писать документацию, создавать тесты, проводить испытания, встречаться с внутренними, а иногда и внешними заинтересованными сторонами, проводить обзоры кода, заниматься архитектурой систем и — о да — отлаживать существующий код.
«ИИ через призму разработчика — это действительно о продуктивности, — говорит Шани. — Разработчики хотят его использовать, потому что понимают, какую свободу действий он им дает, понимают гибкость, которую дают ИИ-инструменты, и потенциальные преимущества, которые они могут получить благодаря этому».
Революция в разработке ПО
По мнению Шани, ИИ совершает «промышленную революцию в области разработки ПО», поскольку он в корне меняет то, как разработчики пишут код, а также то, как разработчики понимают разработку ПО. Однако это лишь один из аспектов роста продуктивности разработчиков. По данным GitHub, продуктивность также улучшается благодаря снижению нагрузки на разработчиков и уменьшении стресса.
«Когда мы в GitHub начали тестировать ИИ, мы стали наблюдать, как повышается уровень удовлетворенности разработчиков, — говорит Шани. — Для младших разработчиков Copilot стал тем парным программистом, который работает с ними на начальном этапе, а старший разработчик помогает. Мы видим, что у старших разработчиков появляется больше времени, чтобы сосредоточиться на архитектуре системы и ее проектировании, а также на более сложном тестировании, которое им необходимо провести, или они могут потратить больше времени на обдумывание документации, а не просто на ее написание».
Возможно, именно поэтому 92% разработчиков сообщают, что уже используют ИИ, добавляет Шани. GitHub сообщила, что Copilot развернули 50 тыс. организаций и 1,5 млн. разработчиков.
«Это, вероятно, самый быстрый рост масштаба внедрения, который мы наблюдали для любого инструмента или трансформации разработчика за последние семьдесят лет написания кода, — говорит Шани. — Выходит, что ИИ — этот волшебный единорог — делает что-то правильно. И самое главное из того, что он делает, это то, что он просто решает действительно важные проблемы, с которыми сталкиваются разработчики, и снимает с них бремя, чтобы они могли сосредоточиться на вещах, которые имеют значение, а именно на сложности написания кода и сложности продумывания архитектуры системы».
Адаптация с помощью ИИ
ИИ все еще находится в относительно зачаточном состоянии. Когда Шани пришла в ИТ, она занималась прикладными исследованиями и разрабатывала алгоритмы для решения конкретных задач в области ИИ. По ее словам, это всегда было нишевым решением. Но
«Мы начали внедрять возможности ИИ в разработку ПО в таких масштабах, каких еще не было, — говорит Шани. — За последние полтора-два года мы превратили концепцию ИИ из магического черного ящика, который умеют настраивать только специальные люди, в нечто более доступное для всех разработчиков ПО».
По ее словам, ИИ также изменит культуру разработки ПО. И уже происходит. «Если вы устраните некоторые из факторов стресса, поскольку сделаете разработчика гораздо более продуктивным, то создадите более счастливую и продуктивную среду для процветания организации», — говорит Шани.
Как промышленная революция изменила работу, так теперь и ИИ изменит ее. Например, раньше начинающим разработчикам было достаточно сосредоточиться на изучении кодирования и организационных правил относительно кодирования в течение первых нескольких лет работы. Теперь, по словам Шани, ИИ может быстрее адаптировать новых младших разработчиков, обучая их тому, что им нужно знать с точки зрения того, как организация относится к коду, синтаксису и соглашениям об именовании, ожиданиям и защитным ограждениями.
«Мы уже видели, как несколько компаний используют Copilot, чтобы помочь новым разработчикам писать код так, как принято в их организации», — говорит Шани.
Реальные изменения
Генеративный ИИ позволяет разработчикам более творчески подходить к созданию кода, поскольку они могут программировать быстрее и автоматизировать задачи, которые раньше приходилось делать вручную. «Вам не обязательно использовать Copilot для написания всего кода, вы можете выбрать, где его использовать, и обычно это те вещи, которые вам не нравится делать, — говорит Шани. — Это действительно их собственный выбор, и именно поэтому они являются пилотами, а ИИ — их вторым пилотом».
Разработчики могут адаптироваться, применяя генеративный ИИ для помощи там и тогда, где и когда она им нужна, или для задач, которые им сейчас не по душе, или там, где у них просто не всегда хватало времени, чтобы выполнить задачу хорошо. Например, по словам Шани, одна из областей, где GitHub применяет Copilot, — это помощь в определении проблем с безопасностью набора кода.
«Мы также собираемся предлагать, как исправить уязвимости... или какие репозитории следует избегать из-за обнаруженной уязвимости, так что мы видим большую роль ИИ, которая выходит за рамки того, чем Copilot был изначально», — говорит Шани.
Она также добавляет, что необходимо адаптировать буткампы и университетские программы. Например, раньше разработчики просто изучали код и концентрировались на этом в течение первых нескольких лет. Хотя им по-прежнему придется начинать с основ кодирования, от них также будут требовать более раннего изучения архитектуры и дизайна систем. Возможно, что еще важнее, инструменты ИИ станут обычной частью учебной программы, потому что это новый стандарт написания кода.
«Мы должны научить разработчиков — фронтенд-разработчиков и бэкенд-разработчиков — использовать их, — считает Шани. — Да, им нужно понимать код, они должны понимать код... но также необходимо перенести освоение системного дизайна и системной архитектуры на более ранние этапы их карьеры».
