Mesterséges intelligenciával a szoftverfejlesztés is gyorsabb
A Forrester elemzőcég korábban azt jósolta, hogy 2023-ra a kódok tizedét mesterséges intelligenciával generálják a fejlesztők. A kutatócég 2024 év eleji nyilatkozata szerint ez a becslés túl óvatos volt.

 

Az MI-vel támogatott eszközök ugyanis már bőven köztünk vannak, és a fejlesztők elvárják, hogy mindennapi munkájukban ki tudják használni az előnyeit. A Micro Focus szakértői szerint a vállalatok jelentős mértékben növelhetik a „fejlesztői élményt” olyan új eszközökkel, amelyek többek között automatikus tesztszkriptek generálásával, vezérlőpultok testre szabásával és hasznos előrejelzésekkel segítik a fejlesztői csapatok munkáját.

A Forrester legfrissebb előrejelzései szerint az MI a szoftverfejlesztés területére is óriási hatással lesz. A Forrester szakemberei néhány éve alkották meg a TuringBot kifejezést, amelyet az MI-alapú szoftverfejlesztési eszközökre használtak. Azóta ezek a megoldások óriási fejlődésnek indultak, és már nemcsak a kódolási folyamatot segítik, hanem megjelentek a fejlesztés minden fázisában, a tervezéstől és teszteléstől kezdve a kiadáson át az elemzésig.

Hódító kódok

2023-ra a Forrester azt jósolta, hogy világszerte a kódok 10 százalékát ilyen eszközökkel generálják, ám utólag visszatekintve a becslést már túl szerénynek tekintik. Az idei évre azt vetítik előre, hogy ezek az eszközök teljesen beágyazódnak a szoftverfejlesztési életciklusba, és komoly eredményeket hoznak: a programozók hatékonysága minimum 20, de akár 50 százalékkal is javulhat. A növekedés 200 százalékos is lehet bizonyos esetekben, például amikor tapasztalt szoftvermérnökök a generatív MI-re támaszkodnak ahhoz, hogy a jól ismert szakterületeiken kívül eső programozási nyelvekkel és könyvtárakkal dolgozhassak.

 

 

A tesztelők esetében a hatékonyság növekedése 15 és 20 százalék között várható, míg, a termékekért felelős csapatok esetében ez a szám 10 százalék körül mozog majd. A szakértők előrejelzései szerint a szoftverfejlesztésben dolgozó szakemberek körében a következő időszakban alapvető elvárás lesz a hozzáférés az MI-támogatott eszközökhöz a munkájuk során. Egyre fontosabbá válik a felhasználói élmény mintájára elnevezett „fejlesztői élmény", a vállalatoknak ezért oda kell figyelniük arra, hogy a fejlesztőik számára a legfejlettebb eszközöket biztosítsák. 

Az MI átveszi az unalmas munkákat

Ezeket az igényeket tartja szem előtt a Micro Focust felvásárló OpenText is, amikor a szoftverfejlesztést segítő eszközein dolgozik. Ezért is épít be számos olyan fejlesztést a rendszerbe, amelyek a vállalat privát mesterséges intelligenciáján és nagy nyelvi modelljén (LLM) alapulnak. A megoldás többek között automatikusan generálja a tesztszkripteket, ezzel időt takarít meg és csökkenti a manuális munka mennyiségét.

A szakemberek néhány kattintással létrehozhatnak új tesztforgatókönyveket, javítva a tesztek lefedettségét. A vezérlőpultok testre szabásában is MI segít a rendszerben, így a szakemberek könnyedén figyelemmel kísérhetik a kritikus fontosságú projekteket, illetve a szoftverek minőségét érintő, potenciális kockázatokat. A megoldásban működő mesterséges intelligencia a múltbeli adatokból folyamatosan tanulva arra is képes becsléseket adni, mikorra készülnek el a fejlesztők a szoftverek új funkcióival. Az MI egyúttal abban is segít, hogy minimálisra csökkentsék az ismétlődő, manuális feladatok számát és ezzel együtt a felesleges utólagos munkákat, ennek köszönhetően a fejlesztők hasznosabb feladatokkal foglalkozhatnak.

 

| Illusztráció: Adobe Stock

Egy kutatásban az AI-alapú szervezeti működés jövőjét vizsgálják
A Budapesti Corvinus Egyetem és az UNIQA Biztosító kutatási projektje azt vizsgálja, hogy milyen szervezeti, vezetési és emberi feltételek szükségesek a mesterséges intelligenciára épülő új működési modellek felelős és eredményes alkalmazásához.
Szilárdtest-transzformátor jöhet az AI-adatközpontok energiaéhségének csillapítására
Az új fejlesztés magasabb hatékonyságot és egyszerűbb energiaelosztást kíván biztosítani az adatközpontoknak. A Siemens a hálózati integráció, az energiaátalakítás, a védelem és a vezérlés terén szerzett képességeit alkalmazza, hogy a következő generációs energiarendszereket biztosítsa az AI adatközpontok számára.
Amikor az út látja az autót – ADAS-tesztek digitális ikerrel
Autópálya-forgalomban tesztelték a BME kutatói által kidolgozott rendszert, amely kiválthatja az autók speciális mérőeszközökkel való felszerelését a fejlesztések során.
Automatizálási megoldások valós ipari kihívásokra - Szakmai nyílt napot rendez a Tech-Con Debrecenben
A munkaerőhiány, a növekvő költségek, a fizikailag megterhelő munkafolyamatok és a gyártással szembeni egyre magasabb minőségi elvárások komoly kihívást jelentenek az ipari vállalatok számára.
Egyre több feladat jut ugyanannyi IT-szakemberre
Ahogy egy vállalkozás növekszik, a hálózati rendszergazdák idejének egyre nagyobb részét köthetik le az ismétlődő feladatok. Egy új munkatárs beléptetése, egy távozó kolléga hozzáféréseinek kezelése, a zárolt jelszavak feloldása, a hibák feltárása vagy egy eszköz cseréje sok esetben kézi beavatkozást, akár helyszíni jelenlétet is igényel.