Nic dziwnego, że sztuczna inteligencja (AI) ma duży wpływ na rozwój oprogramowania, biorąc pod uwagę szum, jaki panuje w sektorze IT na wszystkie kwestie związane ze sztuczną inteligencją. Jednym z obszarów dużego zainteresowania zespołów zajmujących się oprogramowaniem jest wykorzystanie duże modele językowe (LLM) do wygenerowania kodu. Jest to postrzegane jako kolejna ewolucja produktywności programistów.
Przemawiając w październiku, Simon Dawsonszef inżynierii w Atom Bank, powiedział, że sztuczną inteligencję można również wykorzystać do podnoszenia kwalifikacji i szkoleń, a także może pomóc menedżerom w identyfikacji niedoświadczonych twórców oprogramowania z potencjałem.
„Mamy w naszej organizacji wielu starszych pracowników zajmujących się inżynierią oprogramowania, ale staramy się rozwijać bardziej na poziomie młodszym i pomagać tym osobom w zostaniu starszymi programistami, być może wcześniej, niż by to zrobili” – powiedział .
Sztuczna inteligencja może działać jak autouzupełnianie kodu źródłowego. Ale oferuje znacznie więcej, na przykład możliwość generowania kodu na podstawie danych wprowadzanych w języku naturalnym. Osoby, które nie programowały od wielu lat, mogą szybko tworzyć przydatne aplikacje, redukując stromą krzywą uczenia się związaną z tworzeniem od zera nowych funkcjonalności oprogramowania. Pomaga także w dokumentowaniu kodu i może być wykorzystany do uproszczenia integracji pomiędzy różnymi systemami informatycznymi.
Sztuczna inteligencja oferuje także osobom niebędącym programistami bezpośrednią możliwość zostania programistami obywatelskimi bez konieczności nauki kodowania. Intsead, środowisko z małą ilością kodu/bez kodu, wykorzystuje moc sztucznej inteligencji do przekształcania zapytań w języku naturalnym w kod. Może nie skutkować to w pełni działającą aplikacją, ale takie narzędzia pomagają ludziom rozpocząć pracę i, co ważniejsze, zwalniają czas przeciążonych zespołów programistycznych.
Istnieją dwa inne istotne obszary zainteresowań oprogramowaniem, którym w tym roku zajął się Computer Weekly. Pierwszą z nich jest Java, która w 2025 roku będzie obchodzić 30-lecie istnienia.
Filozofia „Zapisz raz, uruchom gdziekolwiek” stojąca za Javą i jej kompilacjami wykonawczymi oznacza, że aplikacje Java są zoptymalizowane pod kątem używanego sprzętu w momencie wykonania. Oznacza to, że aplikacje Java mogą łatwiej korzystać z nowych optymalizacji procesora niż aplikacje napisane w językach programowania, które przed uruchomieniem muszą zostać skompilowane do kodu wykonywalnego. Niektórzy eksperci, z którymi rozmawiał Computer Weekly, uważają, że kod zoptymalizowany w czasie wykonywania przez kompilator Java just-in-time jest bardziej wydajny, niż gdyby ktoś próbował ręcznie kodować tę samą funkcjonalność.
Jednak jedną z chmur wiszących nad Javą są zmiany w licencjonowaniu Javy i zestawu Java Development Kit (JDK) potrzebnych do tworzenia i uruchamiania aplikacji.
Kolejna ważna wiadomość dotycząca rozwoju oprogramowania Linux i społeczność open source. Podjęta w październiku decyzja o usunięciu rosyjskich twórców oprogramowania z listy opiekunów jądra Linuksa ilustruje wpływ, jaki geopolityka wywiera na społeczność open source. Wszelkie sankcje amerykańskie mające na celu uniemożliwienie osobom z niektórych krajów udziału w projektach open source nie tylko mogą zniszczyć globalną współpracę, ale mogą również otworzyć śluzę dla szerszej kontroli, obejmującej ewentualne sprawdzenie przeszłości inżynierów oprogramowania pracujących we wszystkich firmach.
Oto 10 najpopularniejszych historii twórców oprogramowania opublikowanych w 2024 r. według Computer Weekly.
Mając wiele do zaoferowania, w tym precedensy prawne, w jaki sposób zespoły programistów mogą podejść do ryzyka GenAI z myślą o tym silne strategie łagodzące?
W wysokowydajnej giełdzie finansowej LMAX Group wnioski są dozwolone osiem nanosekund opóźnienia – ale jak to osiągnąć? Dowiadujemy się od dyrektora ds. technologii firmy (CTO), Andrew Phillipsa.
3. Narodziny programisty obywatelskiego: GenAI i demokratyzacja kodu
– pyta „Computer Weekly”. specjaliści od sztucznej inteligencji i danych za ich podejście do rozwoju tak zwanych „programistów obywatelskich”, napędzanego modelem dużego języka.
Pomyślna realizacja strategii AI przedsiębiorstwa żyje lub umiera jakość danych stanowią jego podstawę, zatem w jaki sposób firmy mogą upewnić się, że podążają właściwą ścieżką, jeśli chodzi o kontynuowanie wczesnych etapów tego procesu?
Oprogramowanie typu open source może zapewnić opłacalne podejście do budowanie aplikacji biznesowycha także zapewnienie przejrzystości, należy jednak pamiętać o wyzwaniach.
Natywna chmura działa w przypadku nowych obciążeń, ale starsze IT potrzebuje innego podejścia, dlatego liderzy IT polegają na wdrożeniach chmury hybrydowej.
Przewodnik po pomóc programistom korporacyjnym bezpiecznie, wydajnie i ekonomicznie wykorzystywać duże modele językowe w swoich aplikacjach.
Przyglądamy się, co liderzy IT mogą zrobić, aby pomóc w ograniczeniu wpływ na środowisko związane z tworzeniem oprogramowania.
Zainteresowanie OpenJDK i komercyjnym wsparciem dla niego wzrosło, ponieważ Oracle Java SE staje się coraz droższe.
Przyglądamy się, gdzie definiowane programowo sieci rozległe pasują do nowoczesnego, architektura IT natywna dla chmury.