Sebbene l'intelligenza artificiale generativa (IA) consenta di creare codice informatico con uno schiocco di dita, la gestione efficace del codice generato dall'IA non è adatta a uno sviluppatore cittadino non addestrato. L'intelligenza artificiale generativa è diventata invece un potente strumento per gli sviluppatori professionisti.
"Secondo un'analisi di McKinsey, l'impatto diretto dell'IA sulla produttività dell'ingegneria del software potrebbe variare dal 20 al 45% dell'attuale spesa annuale per questa funzione. Al rapporto di 68 pagine ha lavorato un team di analisti dell'azienda di business insights.
L'ondata di IA generativa può sfruttare un enorme potenziale per il settore dell'ingegneria. Può anche comportare delle sfide, in quanto le aziende e gli ingegneri devono capire l'impatto dell'IA sui loro ruoli, sulle strategie aziendali, sui dati, sulle soluzioni e sullo sviluppo dei prodotti. Qual è la roadmap futura per portare l'IA generativa nel mondo del software? ZDNET lo spiega da tutti i punti di vista.
L'intelligenza artificiale generativa aiuta gli sviluppatori a ridurre il tempo dedicato a determinate attività, tra cui "la generazione di bozze di codice iniziali, la correzione e il refactoring del codice, l'analisi delle cause principali e la generazione di nuovi progetti di sistema". Accelerando il processo di codifica, "l'IA generativa potrebbe spingere le competenze e le capacità necessarie nell'ingegneria del software verso la progettazione di codice e architettura".
Di conseguenza, almeno per gli sviluppatori professionisti, l'IA generativa e lo sviluppo no-code stanno diventando sinonimi. Entrambe le tecniche forniscono modi per generare rapidamente codice specificando determinate routine. Ma ci sono anche differenze distinte tra le tecniche: l'IA generativa assiste gli sviluppatori professionisti, mentre la tecnologia low-code e no-code si rivolge maggiormente ai non sviluppatori.
Da un sondaggio condotto da Microsoft su 2.000 dirigenti IT nel 2023 è emerso che l'87% dei CIO e dei professionisti IT ritiene che un aumento dell'IA e dell'automazione incorporata nelle piattaforme low-code li aiuterebbe a utilizzare meglio l'intera gamma di funzionalità della tecnologia. Questa è "una tendenza che stiamo riscontrando in tutti gli strumenti low-code", osserva Richard Riley, direttore generale di Power Platform di Microsoft.
"L'IA generativa sembra essere un altro modo per generare automaticamente il codice", afferma il Dr. James Fairweather, Chief Innovation Officer di Pitney Bowes. "Sta mostrando il potenziale per essere un grande aiuto nel colmare il divario tra l'intento di una persona e la programmazione informatica necessaria per risolvere un compito".
Tuttavia, lo sviluppo del software è un'esperienza molto più complessa del semplice pompaggio di codice, aggiunge Fairweather. "Le capacità generative che stiamo vedendo nei modelli di linguaggio e di immagini sono un piccolo sottoinsieme degli argomenti che dovranno essere modellati affinché l'IA generativa assuma un ruolo più ampio nello sviluppo automatizzato del software", sottolinea Fairweather.
"Ogni sistema software ha ulteriori considerazioni, come l'architettura logica e fisica del sistema, la modellazione dei dati, l'ingegneria di costruzione e di implementazione e l'attività di manutenzione e gestione, che sembrano essere ancora ben al di là delle attuali capacità dell'IA generativa".
Inoltre: Come usare ChatGPT per creare un'app
La possibilità più interessante per l'IA è il suo potenziale di servire "come mezzo per abilitare ambienti low-code e no-code", afferma Leon Kallikkadan, vicepresidente della tecnologia di Atrium.
"Penso anche che, con l'ingresso di altre partnership, il low code e il no code diventeranno sempre più possibili. Credo che si tratterà di un approccio graduale in cui, mentre lo sviluppatore umano costruisce, un componente AI inizierà a creare una visione o un passo futuro. Le possibilità a lungo termine dipendono dalla profondità dell'integrazione, ma sì, può arrivare a diventare un ambiente low-code e no-code".
L'intelligenza artificiale generativa è più adatta a lavori di sviluppo che richiedono competenze di alto livello. "Per la creazione di applicazioni, non credo che si tratti di ambienti a basso o nullo contenuto di codice come li immaginiamo attualmente", afferma Louis Landry, engineering fellow di Teradata. "Costruire le cose richiede sempre del codice. Si tratta piuttosto di semplificare e velocizzare il processo di codifica per il programmatore".
La tecnologia low-code e no-code è probabilmente più orientata ai non codificatori, afferma Jesse Reiss, CTO di Hummingbird. "Offre alle organizzazioni la possibilità di reimmaginare i processi aziendali senza dover acquisire competenze IT di alto livello. Questo è fondamentale per le piccole e medie imprese, soprattutto durante la continua sfida del lavoro, in cui possono essere a corto di personale o non avere le risorse per sostenere le operazioni aziendali".
Inoltre: Sto usando ChatGPT per aiutarmi a correggere il codice più velocemente, ma a quale costo?
In definitiva, l'intelligenza artificiale generativa contribuirà a rendere il low-code più no-code. "Uno dei vantaggi più significativi dell'IA generativa è la sua capacità di colmare il divario tra ambienti low-code e no-code", afferma Oshri Moyal, cofondatore e CTO di Atera.
"Fornendo modelli e modelli di codice precostituiti, l'IA generativa consente agli sviluppatori di creare applicazioni sofisticate senza richiedere grandi competenze di codifica. In questo modo si democratizza il processo di sviluppo e si aprono le opportunità per una più ampia gamma di individui di partecipare alla creazione di soluzioni tecnologiche".