מאת: Frank Roe מקור: builtin.com
24.9.2024
עולם פיתוח התוכנה נמצא בנקודת שבירה. המשבר מושפע משתי בעיות הקשורות זו בזו:
הלחץ העסקי הגובר והעצום על צוותים להמשיך לספק קוד תוכנה מהר יותר תוך תחרות עזה ומחסור במפתחים
עליית הבינה המלאכותית הגנרטיבית . למרות שאין להכחיש את ההבטחה לכלי פיתוח המונעים בינה מלאכותית , מרכיב מכריע חסר בשיחה סביב עוזרי הבינה המלאכותית הללו - ההצפה ההולכת וגוברת של קוד באיכות נמוכה, עם השלכות מסוכנות.
ההימור של כשל תוכנה
התקלה העולמית של מיקרוסופטCrowdStrike / הייתה רק התזכורת הבולטת האחרונה לתלות העולמית בתוכנה ולאתגרים שהשבתת האינטרנט עלולה לגרום. מאמר שפורסם לאחרונה מצא כי ארה"ב היא המדינה הפגיעה ביותר מבחינה כלכלית להפסקת אינטרנט, כאשר העלות נאמדת בסכום מדהים של 458,941,744 דולר לשעה.
ההשפעות המכריעות של כשלי תוכנה עולות לכותרות בקצב מדאיג, זורעות הרס לעסקים ומסכנות חיים באופן ישיר. הבעיות הללו כוללות הכל, החל מתקלות במערכות חירום כמו 9-1-1 ועד טיפול מושהה בחולים המסתמכים על ציוד רפואי קריטי אופטימלי בבתי חולים ועד לאיומים על נוסעים בחברת תעופה שסומכים על הדיוק של מערכות הניווט והבטיחות.
עם התלות הגוברת בתוכנה, הלחץ על עסקים נותר עז, והבעיות והשיבושים הללו ממשיכים.
AI
גנרטיבי: חבר או אויב?
AI
גנרטיבי שינה ללא ספק את פיתוח התוכנה, אבל חשוב להישאר מודעים למורכבויות הפוטנציאליות ולסיכונים שהוא מציג.
ככל שכלי AI גנרטיביים הורידו את מחסום הכניסה ליצירת קוד ופיתוח תוכנה דמוקרטי, היסוד של העולם התלוי בתוכנה שלנו נמצא בסכנה. פיקוח מוגבל הוביל לזרימה של קוד משנה, שלעתים קרובות רצוף באגים ופגיעויות שנכנסות למערכת. הפרקטיקה המקובלת יותר ויותר של אנשים לא טכניים ליצור קוד מחמירה את הבעיה מכיוון שהם עלולים לא להבין את הניואנסים המורכבים ואת ההשלכות הפוטנציאליות במורד זרימת הקוד שהם יוצרים. חוסר ההבנה לגבי מורכבויות הקידוד וההכרח בבדיקות קפדניות מובילים לניוון באיכות הקוד.
מגמה זו באה לידי ביטוי בדיווחים הולכים וגדלים על כשלים בתוכנה, שלעתים קרובות קשורים לשגיאות קידוד שהתעלמו מהן ובדיקות לא מספקות. מחקרים הראו שככל שיותר אנשים עם ניסיון תכנות מוגבל תורמים לבסיסי קוד, מספר הבאגים הקריטיים ופגיעויות האבטחה עובר עלייה משמעותית. לדוגמה, דו"ח אבטחה וניתוח סיכונים בקוד פתוח של Synopsys משנת 2024 מדגיש שכמעט שלושה רבעים מבסיסי הקוד המסחריים מכילים פרצות בסיכון גבוה בקוד פתוח עם עלייה חדה בפגיעויות אלו המיוחסות למעורבות של תורמים פחות מנוסים.
אל תוותרו על איכות תמורת מהירות
אפשר להבין את הלחץ העצום שעומדים בפני עסקים כדי להישאר תחרותיים, ואת הלחץ שלאחר מכן המופעל על צוותי ההנדסה והמוצרים שלנו. בינה מלאכותית גנרטיבית היא כלי רב עוצמה, המזרז פרודוקטיביות מוגברת ואוטומציה של משימות שחוזרות על עצמן בפיתוח ובדיקות . עם זאת, הוא גם מהווה איומים פוטנציאליים על הבסיס של פיתוח תוכנה, ותורם ליצירת קוד משנה ולפגיעות מוגברת לאיומי אבטחה.
AI חסרה את היכולת לתפוס את הניואנסים והכוונות מאחורי ארכיטקטורות תוכנה מורכבות, מה שיכול להוביל לבחירות עיצוב לא אופטימליות. בנוסף, קוד שנוצר ע"י בינה מלאכותית סובל לעתים קרובות מתיעוד וקריאות לקויים, מה שמקשה על מאמצי פיתוח עתידי ואיתור באגים. יצירת קוד אוטומטי הביאה גם לתהליכי סקירת קוד פחות קפדניים , והגדילה את הסבירות לשגיאות ופגיעויות שלא זוהו
שימוש מתחשב ב-AI גנרטיבי, המושרש באמון ושקיפות, הוא קריטי. זה כרוך בתקשורת ברורה כאשר משתמשים בבינה מלאכותית, הטמעת פרקטיקות אחראיות, והבטחת קוד מונע בינה מלאכותית נבדק ביסודיות ואמין. גישה זו עוזרת לבנות אמון בכלי בינה מלאכותית בקרב מפתחים ומשתמשי קצה, ומבטיחה שה-AI משפר ולא מתפשר על האיכות ושלמות התוכנה. חשוב גם לוודא שמשתמשים בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לפתור בעיות אמיתיות של לקוחות - מה שהופך את המשוב והשקיפות עם הלקוחות לקריטיים.
על ידי הבנת המגבלות של בינה מלאכותית , מפתחים יכולים לנצל את החוזקות שלה תוך הפחתת הסיכונים שלה. יצירת קוד שמניע את האפליקציות והתוכנות שכולנו התרגלנו אליהן הוא תהליך מורכב ומסובך. זה דורש גישה ממוקדת באדם, שבה מפתחים שומרים על בעלות על הקוד, מאמתים תפוקות בקפדנות ומתעדפים איכות.
לדוגמה, כפי שצוין, מפתחים משתמשים לעתים קרובות בבינה מלאכותית כדי ליצור קוד ואף לבצע בדיקות ראשוניות. עם זאת , זה לא מבטל את הצורך בפיקוח אנושי. על המפתחים לסקור בקפידה את הקוד שנוצר בינה מלאכותית, להבטיח שהוא עומד בשיטות העבודה המומלצות ועומד בתקני איכות. הם גם מבצעים בדיקות נוספות כדי לתפוס שגיאות או חוסר יעילות שה-AI עשוי להתעלם מהם. גישה זו מבטיחה שבינה מלאכותית יכולה להאיץ את הפיתוח, אך המוצר הסופי נשאר חזק ואמין. בסופו של דבר, הצלחת הבינה המלאכותית בפיתוח תוכנה תלויה באיזון עדין בין המגע האנושי ההכרחי לבין הטכנולוגיה המודרנית הזו.
החזון לתעשיית התוכנה
המפתח טמון בשימוש אחראי בבינה מלאכותית. על התעשייה לנווט מתוך מחשבה את האיזון הנדרש ליצירת קוד איכותי עם מפתחים אנושיים העובדים לצד כלים המונעים בינה מלאכותית . הנה כמה עקרונות ליצירת איזון כזה.
1. פיתוח תוכנה דורש מהפכה
בגלל המהירות שבה צוותים מתבקשים לשחרר תוכנה, הם צריכים להטמיע איכות מוקדם יותר בתהליך. זה חייב להתחיל בשלבי התכנון והתכנון הראשוניים במקום להתייחס רק במהלך הבדיקות, מה שמבטיח שהצוותים מזהים ומצמצמים בעיות פוטנציאליות לפני שהן מסלימות. צריך להיות כיסוי בדיקות מקיף יותר, עכשיו יותר מאי פעם, כלומר בדיקה יסודית של כל התרחישים האפשריים, כולל אינטראקציות בין רכיבים שונים. הלחץ העצום לספק במהירות ובחסכוניות מוביל לקיצורי דרך ופשרות שמסכנים את עצם הבסיס של עבודה איכותית.
אנו זקוקים לפתרונות סטנדרטיים ומשולבים כגון נוהלי קידוד מאוחדים ומסגרות בדיקה עקביות המעניקות עדיפות הן ליעילות והן לקוד בקליבר גבוה. סטנדרטיזציה עוזרת לשמור על עקביות ומפחיתה שגיאות בין צוותים ופרויקטים שונים. פתרונות משולבים מאפשרים שיתוף פעולה חלק, ומבטיחים שכל היבט של מחזור החיים של פיתוח התוכנה – מתכנון ועד הטמעה – מותאם לסטנדרטים הגבוהים ביותר.
2. AI
לא יכולה להחליף ניסיון
כוחה של AI אינו מפחית מחשיבותם של צוותי פיתוח מנוסים. עלינו להשתמש בבינה מלאכותית כדי לייעל תהליכים, לא להחליף שיקול דעת אנושי וחשיבה ביקורתית. בינה מלאכותית יכולה להתמודד עם משימות שחוזרות על עצמן, לזהות דפוסים ולהציע אופטימיזציות בקנה מידה ובמהירות שבני אדם לבדם לא יכולים להשתוות אליהם. ההבנה העמוקה יותר של הקשר, מטרות הפרויקט, ההשלכות ארוכות הטווח, פתרון בעיות יצירתיות ושיקולים אתיים שמפתחים מנוסים מביאים אינם ניתנים להחלפה. על ידי שילוב היכולות של בינה מלאכותית עם מומחיות אנושית, נוכל להשיג איזון שמשפר את הפרודוקטיביות תוך הבטחת איכות מעולה.
לדוגמה AI גנרטיבי, עשוי לשמש כדי ליצור במהירות קטעי קוד או להפוך בדיקות מסוימות לאוטומטיות, ולהאיץ את תהליך הפיתוח. עם זאת, מפתח אנושי צריך תמיד לבדוק את הקוד שנוצר בינה מלאכותית לאיתור ניואנסים, אינטגרציה עם מערכות אחרות והתאמה לארכיטקטורה הכוללת של הפרויקט.
3. אמון הלקוחות הוא בעל חשיבות עליונה
בנייה ותחזוקה של אמון לקוחות מעולם לא הייתה חיונית יותר, במיוחד עם בינה מלאכותית ואי הוודאות המקיפות אותה. הקשבה ללקוחות היא חיונית. משוב לקוחות צריך להנחות את יישום בינה מלאכותית, להבטיח שהפתרונות הם מונעי ערך ופותרים באמת בעיות אמיתיות של לקוחות. לדוגמה, שקול צ'אט בוט של שירות לקוחות מונע בינה מלאכותית. על ידי איסוף וניתוח משוב מלקוחות, החברה עלולה למצוא משתמשים מתוסכלים בגלל חוסר היכולת של הצ'אטבוט להתמודד עם פניות מורכבות. בתגובה, החברה יכולה לאמן את הבינה המלאכותית להסלים פניות אלה לסוכן אנושי מהר יותר, ולהבטיח חווית לקוח מספקת יותר. על ידי הפיכת מרכז הלקוחות לליבה של אסטרטגיות הבינה המלאכותית שלנו, אנו בונים מערכות יחסים מתמשכות ומניעים הצלחה מתמשכת בשוק תחרותי מתמיד על ידי אספקת ערך באופן עקבי.
4. המהפכה היא עכשיו
תעשיית התוכנה נמצאת בנקודת שבירה, מתמודדת עם משבר שקט הדורש התייחסות מיידית. כמפתחים, ספקים ומובילים בטכנולוגיה, עלינו להבטיח שבינה מלאכותית תהפוך לזרז להתקדמות, ולא לנתיב לכישלון. תעדוף איכות תוכנה היא לא רק אופציה; זה הכרחי כדי להגן על עתיד הטכנולוגיה. היו לנו כמה קריאות השכמה, שהדגישו את הצורך להציב את איכות התוכנה בראש סדר העדיפויות. התפשרות על היבט זה היא סיכון שאיננו יכולים להרשות לעצמנו לקחת.
הגיע הזמן למהפכה באיכות התוכנה - כזו שמקיימת את הסטנדרטים הגבוהים ביותר, מאמצת אינטגרציה של AI מתחשב, והכי חשוב, שומרת על האמון והבטיחות של הלקוחות שלנו - עסקים וצרכנים. יחד, נוכל לבנות עתיד שבו הטכנולוגיה משמשת בסיס אמין וחזק לכולם.
Comments