Помічник чи конкурент: як ШІ змінює роботу розробників
Автор колонки: Михайло Зборовський
За останні кілька років ШІ-інструменти значно покращилися, навчившись не лише допомагати писати код, а й перевіряти його, знаходити помилки та навіть оптимізувати продуктивність програм. Це викликає великий інтерес суспільства і бізнесу до ролі штучного інтелекту у сфері розробки програмного забезпечення.
Я розповім, як саме ШІ впливає на процес розробки вже зараз та які виклики він створює. Далі читайте в ексклюзивній колонці для сайту 24 Каналу.
У 2025 році питання про вплив ШІ на роботу розробників стає особливо актуальним. І не дарма, адже раніше ШІ був лише допоміжним інструментом, але зараз він дедалі більше втручається у процес розробки та навіть суттєво його змінює впливаючи на ландшафт професії. Як бенефіціар компанії ТОВ “Нейролінк” (бренд Cosmobet), я помічаю це.
Такий стан справ формує дві протилежні позиції фахівців та спільноти: одні вважають, що ШІ зробить роботу програмістів ефективнішою, а інші, як-от директор компанії Anthropic Даріо Амодей, що штучний інтелект може замінити 90% програмістів вже до кінця 2025 року.
І якщо на момент появи мовних моделей обґрунтованим був скепсис щодо скорої заміни працівника на ШІ, то з розвитком потужних мовних моделей та появою спеціалізованих асистентів, таких як GitHub Copilot, Codeium та AWS CodeGuru, ситуація змінилася.
Наприклад, в інтерв’ю Джо Рогану керівник Meta Марк Цукерберг розповів, що вже цього року штучний інтелект виконуватиме роботу інженерів середньої ланки – і він не єдиний великий технологічний керівник, який пророкує кінець професії.
Тож реальність ставить перед розробниками важливе питання: як зміниться їхня роль у найближчому майбутньому, адже схоже, що час йде аж ніяк не на роки?
Як ШІ вже допомагає розробникам
Штучний інтелект вже значно впливає на роботу розробників, пропонуючи чималий арсенал інструментів, які допомагають прискорити процес написання коду та підвищити його якість.
Серед найпопулярніших інструментів можна виділити GitHub Copilot, ChatGPT, Codeium та Tabnine. Багато розповідати про усі немає сенсу, адже їхні можливості вкрай широкі, але коротко про кожен я все ж розкажу.
-
GitHub Copilot – це потужний інструмент, який використовує ШІ для генерації коду та автодоповнення. По суті він здатний передбачати, що розробник хоче набрати далі, і пропонує відповідні кодові фрагменти в режимі реального часу.
Copilot може створювати складні структури коду, такі як функції та класи, і працювати з бібліотеками та фреймворками на основі природних мовних запитів. Це значно скорочує час розробки та автоматизує рутинні завдання.
-
ChatGPT – цей інструмент сьогодні добре відомий, мабуть, усім, навіть тим, кому тема ШІ не настільки близька. А проте він дозволяє використовувати ШІ для написання коду подібно до досвідченого програміста.
Він може швидко генерувати код за допомогою чітких запитів (промтів), наприклад, створення певної функції чи налагодження наявного коду. ChatGPT також допомагає у налагодженні коду, ідентифікуючи потенційні помилки та пропонуючи покращення.
-
Codeium – це інструмент, який пропонує автодоповнення коду у понад 70 мовах програмування. Він інтегрується з популярними IDE та редакторами коду, забезпечуючи швидкі та якісні пропозиції щодо коду. Codeium також підтримує рефакторинг коду, що допомагає поліпшити його ефективність та читабельність.
-
Tabnine – теж використовує ШІ для автодоповнення коду, аналізуючи контекст розробки та пропонуючи відповідні фрагменти коду. Він працює з багатьма популярними редакторами коду та IDE, забезпечуючи швидке та безперервне його генерування.
Автоматизація та Оптимізація
Втім, ШІ-інструменти допомагають не лише у генерації та автодоповненні коду, але й в його оптимізації та налагодженні. Практично усі вищеперераховані моделі на це здатні. Наприклад, ChatGPT може ідентифікувати помилки та пропонувати покращення коду, підвищуючи його ефективність та навіть безпеку.
Та не все так просто, як здається, коли читаєш перелік можливостей від розробників цих інструментів. Хоч усі ці продукти можуть значно прискорити процес розробки, вони також роблять багато помилок і часто врешті навіть збільшують кількість часу на виправлення. Нерідко, до речі, трапляються такі історії, як генерація нерелевантного коду.
Ретельний код-рев’ю
Гадаю, вже зрозуміло, що повністю покладатися на ШІ-генерований код не варто, оскільки він може допускати логічні помилки, не враховувати контекст бізнес-логіки та навіть створювати потенційні вразливості в безпеці.
Якщо виділяти головні проблеми ШІ-генерованого коду, то вони наступні:
-
погане розуміння контексту;
-
неможливість ухвалювати рішення на основі бізнес-логіки;
-
відсутність відповідальності за код;
-
схильність до генерації некоректного або небезпечного коду;
-
обмеженість у роботі з нестандартними або застарілими технологіями;
-
залежність від навчальних даних.
Крім того, як і будь-яка інша інформація, що є продуктом роботи мовних моделей, такий код потребує ретельного дослідження та перевірки для забезпечення надійної роботи та безпеки.
Тож ШІ є цінним інструментом для підвищення ефективності розробників, але станом на сьогодні він не здатен замінити їхню експертизу та відповідальність за кінцевий продукт. Втім, розробникам не варто розслаблятися, адже машини чудово вчаться.
Фахівцям різного рівня слід адаптуватися до нових умов. Junior-розробникам доведеться більше працювати над складними задачами, розвивати soft skills і навчатися тому, що ШІ поки не може зробити самостійно.
Яким повинен бути розробник найближчого майбутнього?
Я впевнений, що роль штучного інтелекту та його участь в роботі лише масштабуватиметься і цей важливий момент потрібно враховувати. Фахівці мусять стежити за розвитком мовних моделей і спеціалізованих інструментів та адаптуватися, адже, як я вже зазначав раніше, машини вчаться швидко.
А у світі, де штучний інтелект дедалі більше втручається у повсякденне життя і надто в процеси розробки програмного забезпечення, роль програміста змінюється, і відбувається це постійно.
Розробники повинні адаптуватися до нових технологій і розвивати нові навички, щоб залишатися конкурентоспроможними.
Prompt Engineering
Однією з ключових навичок майбутнього стане інженерія підказок, або prompt engineering. Це таке собі мистецтво, або радше ціла наука створення ефективних підказок для ШІ, щоб отримувати бажані результати.
Звісно ж prompt engineering не замінить традиційне програмування, але він вже є додатковим інструментом в арсеналі розробників, який потрібно опановувати, подібно до уміння писати SQL-запити чи налаштовувати CI/CD процеси.
Архітектурне мислення та бізнес-логіка
Іншою важливою навичкою є архітектурне мислення, яке дозволяє розробникам проєктувати та інтегрувати системи, що включають ШІ. Крім того, глибоке розуміння бізнес-логіки стане вирішальним для того, щоб розробники могли ефективно співпрацювати з бізнес-відділами та створювати рішення, які відповідають реальним потребам компанії.
Soft skills
Так звані софт-скіли, серед яких ефективна комунікація та співпраця з командою, також будуть набувати все більшої ваги. Розробники повинні вміти пояснювати технічні рішення не технічним фахівцям і працювати у складі команди для досягнення спільних цілей.
До речі, попит на розробників у сфері штучного інтелекту продовжує зростати в міру розвитку технології.
Людина та ШІ: команда, а не противники
Якщо ж підбити підсумки, то абсолютно очевидним є той факт, що ШІ створив новий ландшафт у сфері розробки програмного забезпечення. І, реагуючи на ці зміни, розробники повинні навчитися ефективно працювати з новими технологіями, щоб максимізувати власну продуктивність та творчість.
Це означає, що навіть поріг входу у професію може драматично змінитися найближчими роками, адже сама суть програмування поступово зміщується від вирішення проблем шляхом написання коду до підходу, який дозволяє вирішити ті ж проблеми швидше завдяки ШІ-інструментам, так би мовити, зрізаючи деякі кути.
Не варто боятися того, що штучний інтелект повноцінно замінить вас на робочому місці. Наскільки б хорошим він не був, найближчим часом це навряд стане масовим трендом. Наприклад, генеральний директор IBM Арвінд Крішна теж вважає, що ШІ не замінить програмістів найближчим часом.
Він також наголосив, що ШІ допоможе підвищити продуктивність програмістів, а не скоротити їх кількість.
Втім, існує і не надто втішний прогноз від Всесвітнього економічного форуму, який стверджує, що, попри нові можливості для ринку праці, ШІ також загрожує скороченнями робочих місць у деяких сферах.
Так, 41% компаній планують зменшити кількість працівників через автоматизацію завдань. Водночас 77% роботодавців мають намір перенавчати персонал для ефективної співпраці з ШІ.
Серед тих, хто найбільше ризикує втратити роботу: клерки, секретарі та графічні дизайнери. Однак попит на фахівців зі створення та інтеграції ШІ-рішень зростає, що може сприяти розвитку нових кар’єрних можливостей.
У цьому контексті розробникам потрібно постійно вчиться та адаптуватися до нових технологій. Без навичок роботи з ШІ ризик залишитися поза конкурентним процесом зростає.
І якщо завтра, можливо, ШІ ще не замінить вас, то це точно зробить людина, яка вміло його опановує та використовує. Зрештою, це стосується будь-яких інших інструментів майже в кожній галузі – виграє той, чий арсенал допомагає швидше досягти кращого результату.
Колонка є особистою думкою автора, редакція 24 Каналу може не поділяти її.
Источник: www.24tv.ua
