Poročilo Capgemini napoveduje, da bo 37 % programske kode kmalu ustvarjene z generativno pomočjo AI
Na kratko
Poročilo raziskovalnega inštituta Capgemini trdi, da bo približno 37 % kod programske opreme ustvarjenih s pomočjo generativne umetne inteligence do leta 2026.
Približno 37 % kod programske opreme bo ustvarjenih s pomočjo generativne umetne inteligence do leta 2026, in generativna orodja AI so pripravljeni povečati prihranek časa za programsko inženirstvo s 15 % na impresivnih 43 % v naslednjih treh letih, kot je poudarjeno v zadnje poročilo Iz Capgemini Raziskovalni inštitut z naslovom "Umetnost programske opreme: nova pot do ustvarjanja vrednosti v panogah."
V nenehno razvijajočem se poslovnem okolju ima programska oprema osrednje mesto – pripravljena na ponovnodefiv naslednjem obdobju in organizacije pričakujejo znatno povečanje svojih prihodkov, ki temeljijo na programski opremi, in naj bi do leta 29 dosegli 2030 %, kar je izjemen skok s 7 %, zabeleženih leta 2022, piše v poročilu.
V ospredju te preobrazbe, ki jo vodi programska oprema, je generativni AI, ki se pojavlja kot ključni kopilot za pospešitev življenjskega cikla razvoja.
Zaradi naraščajočega povpraševanja po povezanih in inteligentnih izdelkih in storitvah se organizacije vse pogosteje obračajo na generativne tehnologije umetne inteligence, da pomagajo inženirjem in spodbujajo hitro dostavo programske kode.
Študija razkriva prepričljiv trend, pri čemer je sedem od 10 organizacij izrazilo namero, da bodo v naslednjem letu integrirale generativno umetno inteligenco v svoje procese programskega inženiringa.
Predvsem le 28 % anketiranih organizacij je izjavilo, da ne želijo vključiti generativne umetne inteligence za pomoč pri programskem inženiringu v naslednjih 12 mesecih.
Generativna umetna inteligenca – ključno orodje za programske inženirje
Generativna umetna inteligenca postaja vse pomembnejša kot ključno orodje, ki ga uporabljajo programska oprema inženirjev v celotnem življenjskem ciklu. Od izvajanja analize poslovnih potreb in oblikovanja uporabniških zgodb do zagotavljanja pomoči pri pisanju, optimizaciji, dokončanju, testiranju, odpravljanju napak in spremljanju programske kode, je generativni AI postal sestavni del razvojnega procesa.
Poleg tega študija razkriva pomemben trend pri sprejemanju programskega inženiringa. Trenutno 30 % organizacij aktivno eksperimentira s to tehnologijo, da bi izboljšale svoje prakse razvoja programske opreme.
Gledano naprej ima 42 % organizacij načrte za vključitev v svoje poteke dela v naslednjih 12 mesecih. Razvijajoča se pokrajina poudarja vse večje priznanje generativne umetne inteligence kot dragocenega sredstva v arzenalu orodij, ki jih uporabljajo inženirji programske opreme, za oblikovanje prihodnosti razvoja programske opreme.
Thoughtworks, tehnološko svetovalno podjetje, je razkrilo obetavne rezultate nedavnih eksperimentov, ki se ukvarjajo z integracijo orodij, kot je ChatGPT in GitHub Copilot v celotnem življenjskem ciklu razvoja programske opreme.
Po navedbah podjetja rezultati teh poskusov kažejo opazno 10–30-odstotno povečanje produktivnosti, kar pomeni pomembno vlogo v okolju razvoja programske opreme. Vendar pa je obseg povečanja produktivnosti odvisen od treh ključnih dejavnikov.
Prvič, izkušnje razvijalcev igrajo ključno vlogo, saj morajo imeti inženirji znanje za artikulacijo učinkovitih zahtev in ocenjevanje rezultatov brez ogrožanja kakovosti.
Drugič, strokovnost s takimi orodji je poudarjena kot bistvena komponenta. Od uporabnikov se zahteva ne samo obvladanje umetnosti ustvarjanja učinkovitih pozivov, ampak tudi razumevanje nians teh orodij, pri čemer natančno vedo, kdaj in kako jih uporabiti, ne da bi podlegli motnjam.
Nazadnje, učinkovitost generativne umetne inteligence je kontekstualna, njeno optimalno delovanje pa opazimo v dobrodefined težavnih domen. Ko se zapletenost širi, je verjetnost, da boste vozili, velika produktivnost dobički se zmanjšajo.
Na splošno se pot razvoja programske opreme usmerja v prihodnost, kjer generativna umetna inteligenca postane zaveznik inženirjev programske opreme in se lahko ponovnodefine krajine razvoja programske opreme v prihodnjih letih.
Zavrnitev odgovornosti
V skladu z Smernice projekta Trust, upoštevajte, da informacije na tej strani niso namenjene in se jih ne sme razlagati kot pravni, davčni, naložbeni, finančni ali kakršen koli drug nasvet. Pomembno je, da vlagate samo tisto, kar si lahko privoščite izgubiti, in da poiščete neodvisen finančni nasvet, če imate kakršne koli dvome. Za dodatne informacije predlagamo, da si ogledate določila in pogoje ter strani s pomočjo in podporo, ki jih nudi izdajatelj ali oglaševalec. MetaversePost se zavzema za natančno in nepristransko poročanje, vendar se tržni pogoji lahko spremenijo brez predhodnega obvestila.
O avtorju
Kumar je izkušen tehnični novinar, specializiran za dinamična presečišča AI/ML, marketinške tehnologije in nastajajočih področij, kot so kripto, blockchain in NFTs. Z več kot 3 leti izkušenj v panogi je Kumar pridobil dokazane rezultate pri oblikovanju privlačnih pripovedi, vodenju pronicljivih intervjujev in zagotavljanju celovitih vpogledov. Kumarjevo strokovno znanje je v izdelavi odmevnih vsebin, vključno s članki, poročili in raziskovalnimi publikacijami za pomembne industrijske platforme. Z edinstvenim naborom spretnosti, ki združuje tehnično znanje in pripovedovanje zgodb, se Kumar odlikuje pri sporočanju zapletenih tehnoloških konceptov različnim občinstvom na jasen in privlačen način.
več člankov
Kumar je izkušen tehnični novinar, specializiran za dinamična presečišča AI/ML, marketinške tehnologije in nastajajočih področij, kot so kripto, blockchain in NFTs. Z več kot 3 leti izkušenj v panogi je Kumar pridobil dokazane rezultate pri oblikovanju privlačnih pripovedi, vodenju pronicljivih intervjujev in zagotavljanju celovitih vpogledov. Kumarjevo strokovno znanje je v izdelavi odmevnih vsebin, vključno s članki, poročili in raziskovalnimi publikacijami za pomembne industrijske platforme. Z edinstvenim naborom spretnosti, ki združuje tehnično znanje in pripovedovanje zgodb, se Kumar odlikuje pri sporočanju zapletenih tehnoloških konceptov različnim občinstvom na jasen in privlačen način.
