Sztuczna inteligencja w projektowaniu stron internetowych – rewolucja już trwa
Rewolucja w branży IT związana z coraz szerszym wdrażaniem technologii sztucznej inteligencji (AI) jest już faktem. Firmy z różnych sektorów, w tym także te zajmujące się tworzeniem stron internetowych, testują najróżniejsze rozwiązania mające na celu zautomatyzować powtarzalne czynności i zwiększyć efektywność pracy zespołów programistycznych. Badania pokazują, że wśród zawodów, które mogą zostać przynajmniej częściowo zastąpione przez roboty, często wymienia się także programistów.
Chociaż każdy doświadczony specjalista IT zdaje sobie sprawę, że narzędzia AI nie posiadają umiejętności miękkich charakterystycznych dla człowieka, to kwestia wykorzystania ich w celach automatyzacji jest już praktycznie rozstrzygnięta. Sami deweloperzy i inżynierowie coraz chętniej sięgają po rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, aby usprawnić swoje procesy i skupić się na poszukiwaniu nowych, innowacyjnych rozwiązań, zamiast wykonywać powtarzalne, rutynowe czynności.
Jednakże, aby mądrze korzystać z AI w IT, należy działać rozważnie. Doświadczeni programiści, znający dobrze swoje możliwości, z pewnością potrafią poprawnie ocenić, w jakich obszarach mogą efektywnie wykorzystać różnorodne narzędzia oparte na sztucznej inteligencji. Niemniej jednak młodzi deweloperzy, dopiero wchodzący do branży i uczący się podstawowych umiejętności, mogą mieć większe problemy z właściwym rozpoznaniem potencjału i ograniczeń tego typu rozwiązań.
W niniejszym artykule omówimy zarówno korzyści, jak i zagrożenia związane z wykorzystaniem AI w pracy programisty, ze szczególnym uwzględnieniem potrzeb osób rozpoczynających swoją przygodę z tworzeniem oprogramowania. Przedstawimy również konkretne narzędzia sztucznej inteligencji, które mogą okazać się przydatne dla początkujących deweloperów.
Automatyzacja procesów testowania i weryfikacji kodu
Jednym z kluczowych obszarów zastosowania AI w IT jest automatyzacja procesów związanych z testowaniem oprogramowania oraz weryfikacją jakości kodu. Algorytmy uczenia maszynowego, operujące na ogromnych zbiorach danych i korzystające z dużej mocy obliczeniowej, potrafią identyfikować wzorce w sposobie tworzenia oprogramowania, co pozwala im generować testy automatycznie.
Co więcej, bardziej zaawansowane mechanizmy głębokiego uczenia (deep learning) i sieci neuronowych umożliwiają automatyczną optymalizację kodu, co w efekcie prowadzi do lepszej struktury oraz eliminacji powtórzeń i błędów. Dzięki temu zespoły programistyczne mogą znacznie zwiększyć swoją produktywność, poświęcając mniej czasu na wykonywanie rutynowych zadań i skupiając się na rozwiązywaniu rzeczywistych problemów programistycznych.
Najpopularniejszym narzędziem AI wspomagającym web deweloperów w szybkim i precyzyjnym pisaniu kodu jest Copilot od GitHuba, który wykorzystuje zaawansowany model językowy Codex. Copilot czerpie swoją wiedzę z milionów linii kodu dostępnych w publicznych repozytoriach GitHuba, co pozwala mu na inteligentne autouzupełnianie fragmentów kodu, a nawet całych funkcji.
Innym imponującym narzędziem jest IntelliSense, które umożliwia rozwiązywanie problemów w konkretnych środowiskach programistycznych, takich jak Visual Studio Code czy PyCharm. IntelliSense analizuje kontekst i istniejący kod, aby zaproponować odpowiednie fragmenty w czasie rzeczywistym, oszczędzając czas potrzebny na szukanie odpowiedniej składni lub odwoływanie się do dokumentacji.
Bardzo ciekawą propozycją jest również TabNine, narzędzie wykorzystujące model GPT-3 do dostarczania trafnych i precyzyjnych uzupełnień kodu, które można zintegrować z różnymi edytorami. Główną zaletą TabNine jest jego ogromny model językowy, pozwalający na zrozumienie kontekstu kodowania i oferowanie spersonalizowanych rekomendacji.
Automatyczne code review – obiektywna i spójna ocena kodu
Zespoły programistyczne coraz chętniej wdrażają code review do swojej pracy, ponieważ pomaga to ulepszyć kod i wykryć niektóre błędy jeszcze przed etapem testowania. Feedback od innych członków zespołu pozwala programistom rozwijać swój warsztat i podchodzić w sposób krytyczny do własnej pracy.
Jednak wiele mniejszych firm nie może sobie pozwolić na wprowadzenie code review ze względu na czasochłonność tej procedury i brak wystarczającej liczby osób w zespole. W tej sytuacji nieocenione wsparcie mogą stanowić narzędzia AI, które mogą pomóc programistom zarówno w sprawdzaniu błędów, jak i poprawie jakości kodu.
Kluczową zaletą code review z wykorzystaniem AI jest wyeliminowanie negatywnych aspektów związanych z czynnikiem ludzkim, takich jak zmęczenie osób dokonujących oceny kodu czy subiektywność tej oceny. Ponadto automatyczne narzędzie jest w stanie wyłapać problemy często słabo widoczne gołym okiem i wykonuje swoje zadanie szybciej niż człowiek.
Code review z wykorzystaniem AI jest szczególnie polecane dla początkujących programistów, ponieważ narzędzia bazujące na sztucznej inteligencji generują raporty z konkretnymi wskazówkami, a także tłumaczą użytkownikom na czym polegają wykryte błędy i wskazują ich źródło. Dzięki temu młodzi deweloperzy mogą szybciej identyfikować problemy i uczyć się nowych technologii.
Wśród polecanych narzędzi AI do code review warto wymienić ChatGPT, które dobrze tłumaczy różne technologie i odpowiada na konkretne wątpliwości użytkownika. Innym przydatnym rozwiązaniem jest CodeClimate, wykorzystujący statyczną analizę kodu oraz sztuczną inteligencję do wszechstronnej oceny jakości pracy programisty.
Jeszcze bardziej zaawansowanym narzędziem jest DeepCode, które wykracza poza standardowe wykrywanie błędów, przeprowadzając dogłębną analizę kodu w celu odkrycia potencjalnych luk w zabezpieczeniach i zagrożeń związanych z nimi.
Automatyczne generowanie testów – kompleksowa weryfikacja oprogramowania
Narzędzia sztucznej inteligencji potrafią nie tylko analizować istniejący kod, ale także generować przypadki testowe na podstawie zachowania i struktury aplikacji. Dzięki temu można stworzyć kompleksowy zestaw scenariuszy testowych, obejmujący nawet najbardziej skomplikowane sytuacje, co pozwala na przeprowadzenie dokładnego i efektywnego procesu testowania.
W przypadku testów prostych funkcjonalności, które nie korzystają z zewnętrznych importów, modele AI są w stanie szybko zakończyć analizę w zaledwie kilka sekund. Nawet w najgorszym scenariuszu otrzymujemy testy o ograniczonej użyteczności, ale dzięki modelom mamy już stworzony szkielet i większość możliwych przypadków testowych, które wymagają jedynie doprecyzowania.
Do testowania kodu można z powodzeniem skorzystać z ChatGPT, przy czym warto wprowadzać do niego bardziej szczegółowe instrukcje, aby wygenerowana odpowiedź od razu uwzględniała interesujące nas elementy. Z kolei do bardziej zaawansowanych narzędzi należy CodeQL od GitHuba, służące do semantycznej analizy kodu i identyfikowania potencjalnych zagrożeń.
Oprócz tego, dla projektów open-source polecane jest narzędzie Snyk, które łączy sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w celu detekcji i naprawy błędów. Snyk skanuje bazy kodu, identyfikuje słabe punkty i udziela rekomendacji dotyczących ich naprawy.
AI jako narzędzie wspierające kreatywność programisty
Sztuczna inteligencja może ułatwiać pracę programistów nie tylko poprzez automatyzację rutynowych czynności bezpośrednio związanych z kodowaniem, ale także zadań niezwiązanych z nim w sposób oczywisty. Przykładem może być efekt “żółtej kaczuszki”, kiedy rozwiązanie problemu przychodzi nam do głowy w trakcie wyjaśniania go komuś innemu.
W niektórych przypadkach podobnej “eureki” można doświadczyć podczas rozmowy z ChatGPT. To narzędzie umożliwia również udane sesje brainstormingowe, często podsuwając ciekawe pomysły. Ponadto narzędzia stworzone przez OpenAI są doskonałe do przepisywania kodu z jednego języka programowania na inny, co stanowi świetną okazję do nauki dla początkujących deweloperów.
Wyzwania i ograniczenia związane z wykorzystaniem AI w programowaniu
Chociaż AI daje programistom szansę na szybszą i wydajniejszą pracę, niesie ze sobą również szereg zagrożeń i ograniczeń, szczególnie dla debiutantów na scenie IT. Jednym z nich są kwestie bezpieczeństwa i ochrony prywatności użytkowników. Technologie AI często wymagają dużej ilości danych, co budzi obawy dotyczące właściwego zabezpieczenia tych informacji.
Ponadto, umiejętność zadbania o ochronę danych często przekracza kompetencje niedoświadczonych programistów, a sama świadomość zagrożenia w tej grupie bywa mniejsza. Dlatego konieczna jest odpowiednia edukacja i pomoc ze strony bardziej doświadczonych kolegów.
Kolejnym problemem jest nadmierne zaufanie do narzędzi AI. Chociaż ChatGPT i inne rozwiązania potrafią generować wyniki w sposób przekonujący, to musimy zachować czujność, ponieważ subtelne niuanse mogą informować nas o zupełnie odwrotnej rzeczywistości. Ponadto technologie stosowane w programowaniu cały czas się rozwijają, a algorytmy sztucznej inteligencji nie zawsze nadążają za tymi zmianami.
Istnieje również ryzyko popełniania błędów i niepoprawnej interpretacji wyników generowanych przez systemy AI. Niezrozumienie algorytmów i sposobu, w jaki przetwarzają one dane, może prowadzić do fałszywych wniosków i podejmowania nietrafionych decyzji. Dlatego szczególnie początkujący programiści muszą być bardzo uważni przy korzystaniu z narzędzi AI i nie polegać na nich w swojej pracy zbyt często.
Ponadto, zbytnie opieranie się na technologiach sztucznej inteligencji może na dłuższą metę zabijać kreatywność, co jest szczególnie istotne w przypadku nowicjuszy, którzy dopiero uczą się myśleć jak programista i rozwijają umiejętność krytycznego myślenia. Praca na stanowisku dewelopera to nie tylko pisanie kodu, ale także pełen wachlarz umiejętności miękkich, których trudno nabyć, współpracując jedynie z robotem.
Szansa czy zagrożenie? Jak wykorzystać AI w pracy programisty
Choć wykorzystanie sztucznej inteligencji w programowaniu niesie ze sobą pewne ryzyka, to stanowi także ogromną szansę, szczególnie dla początkujących deweloperów. Mądre wykorzystanie narzędzi AI to doskonała okazja na zdobycie przewagi konkurencyjnej na rynku pracy w branży IT, a także zwiększenie własnej produktywności i szlifowanie umiejętności ze wsparciem wirtualnego pomocnika.
Kluczem jest jednak podejście do AI – nie jako do czegoś, co może zastąpić programistów, ale jako do bardzo pożytecznego narzędzia, któremu należy delegować rutynowe czynności, a następnie nadzorować jego pracę. Dzięki temu młodzi deweloperzy mogą nauczyć się krytycznego myślenia, weryfikacji informacji i zdrowego sceptycyzmu, co jest niezbędne w branży IT.
Pamiętaj, że narzędzia AI nie odbiorą Ci pracy, ale może to zrobić inny pracownik, który umie z nimi efektywnie pracować. Jeśli chcesz nauczyć się, jak korzystać z narzędzi AI w sposób skuteczny i rozwojowy, skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się więcej o naszych kursach INTRO do AI w Biznesie oraz OpenAI Next Level, które rozpoczniemy już wkrótce.
