Kejuruteraan AI-Asli: Masa Depan Pembangunan Perisian

Tsunami AI dalam Kejuruteraan Perisian

Jika terdapat satu bidang yang telah diubah secara mendadak oleh AI sejak beberapa tahun kebelakangan ini, ia tidak lain dan tidak bukan adalah kejuruteraan perisian. Setakat yang saya tahu, revolusi AI tidak berada di kaki langit - ia telah pun bermula. Momentumnya pasti semakin meningkat dan hanya mempercepatkan. Ia akan menetapkan / menetapkan semula segala-galanya di laluannya pada kejuruteraan perisian - pastinya bersedia untuk membentuk semula asas pembangunan perisian.

Jika anda berada dalam industri selama beberapa tahun, anda tahu hari-hari sesi skrip yang sangat panjang, sakit kepala tanpa henti daripada cabaran UI bahagian hadapan, pertanyaan pangkalan data yang akan menghabiskan tenaga anda, maraton penyahpepijatan jam 2 pagi dan mungkin reka bentuk dan dokumentasi yang sentiasa ketinggalan zaman! (Mereka, mujurlah, dengan cepat menjadi peninggalan masa lalu - terima kasih kepada AI!)

No one can deny that AI's impact on software engineering is more profound than any technological shift in recent years - even more so than cloud computing, microservices architectures, DevOps, containerisation, or low-code/no-code platforms.

Biasanya artikel saya adalah kod/hands-on, tetapi yang ini adalah apa-apa tetapi hands-on. Dalam artikel ini saya akan meneroka dan menerangkan apa yang sedang berlaku dalam bidang Kejuruteraan Perisian dengan kemunculan AI. Saya akan meneroka lebih lanjut ke dalam bidang ini dalam masa terdekat

Kejuruteraan Perisian Di Persimpangan Jalan

Apabila sistem perisian menjadi semakin kompleks dan menjadi lebih rumit, pembangun bergelut dengan beban kognitif, permintaan pelanggan yang semakin meningkat, hutang teknikal yang semakin meningkat dan ketidakcekapan dalam aliran kerja mereka. Saya telah melihat/mengalami ini secara langsung.

Pembangunan perisian tradisional sedang bergelut untuk mengikuti kerumitan dan skala aplikasi moden yang semakin meningkat. Apabila sistem menjadi lebih rumit, kitaran pembangunan semakin lama, penyahpepijatan lebih menuntut, dan mengekalkan pangkalan kod warisan semakin tidak mampan - dan akibatnya halaju pembangun menurun. Cabaran ini bukan sekadar sekatan jalan raya tetapi saya fikir ia adalah isyarat bahawa industri berada di persimpangan jalan.

Kejuruteraan perisian sedang mengalami anjakan paradigma yang besar disebabkan oleh kemunculan kecerdasan buatan (AI) dalam beberapa tahun kebelakangan ini. AI muncul untuk menjadi pengubah permainan dalam banyak bidang - melaksanakan tugas yang pernah memerlukan ruang yang penuh dengan profesional perisian kanan yang bekerjasama untuk menyelesaikannya tidak lagi berlaku - AI boleh melakukannya dalam masa kurang daripada beberapa minit!

Namun, walaupun peningkatan produktiviti daripada pembangunan berbantukan AI, kami tahu/menyedari hadnya. Kebanyakan pembangun kini menggunakan alatan AI untuk tugas tertentu: menulis coretan kod, membetulkan pepijat, menjana spesifikasi reka bentuk, membantu dalam penyahpepijatan dan mengubah suai komponen UI dan banyak lagi.

Walau bagaimanapun, pendekatan sedikit demi sedikit ini hanya menggaru permukaan apa yang mungkin.

The real opportunity lies in reimagining software engineering from the ground up - embracing AI not just as a tool, but as a native component of the entire software development lifecycle - from ideation to design to development to test to production!

Masukkan kejuruteraan asli AI.

Daripada Kejuruteraan Berbantukan AI kepada Kejuruteraan Asli AI

Kejuruteraan asli AI ialah anjakan paradigma/transformatif di mana AI tertanam dalam teras pembangunan perisian. Ia bukan tentang pengekodan berbantukan AI; ia mengenai AI Co-membangunkan, sumbang saran, mengoptimumkan dan mengembangkan perisian dalam masa nyata.

Menjana coretan kod atau membantu dalam penyahpepijatan dan lain-lain sudah tentu berguna dan menyeronokkan. Tetapi mengambilnya satu kedudukan ialah apa yang akan dilakukan oleh kejuruteraan asli AI - ia membolehkan AI memainkan peranan aktif sepanjang kitaran hayat perisian: daripada idea kepada konseptualisasi kepada pengeluaran.

Ini bermakna AI bukan lagi pembantu luaran tetapi pengekod-pembangun-jurutera-penguji-kolaborator bersepadu sepenuhnya: mampu membuat keputusan, mencadangkan penambahbaikan seni bina, dan juga mengoptimumkan prestasi secara autonomi berdasarkan maklum balas dunia sebenar.

AI-native engineering is not just about improving efficiency; it’s about creating intelligent, self-improving systems that redefine the way software is designed, developed, tested and maintained.

Selain itu, dengan membenamkan AI pada asas pembangunan perisian, model pembelajaran mesin boleh digunakan untuk menganalisis corak, meramalkan kegagalan sistem dan terus memperhalusi pangkalan kod - sekali gus mengurangkan hutang teknikal dan meningkatkan daya tahan perisian keseluruhan. Paradigma ini memastikan bahawa perisian bukan sahaja dibina dengan lebih pantas tetapi juga lebih mudah disesuaikan, berskala dan berdikari.

Pembangunan AI-Asli membawa Faedah Transformatif

Pendekatan pembangunan asli AI membawa faedah transformatif:

• Gelung maklum balas dipacu AI secara berterusan meningkatkan kod, mengoptimumkan prestasi dan meramalkan kegagalan
• AI memahami struktur kod - lemparkan kepada mereka satu juta baris pangkalan kod spageti - ia masih boleh bertahan membacanya. Ia mempunyai pengetahuan tentang corak sejarah, logik perniagaan dan hutang teknikal, membuat cadangan pintar.
• AI mengenal pasti dan mengurangkan isu yang berpotensi sebelum ia memberi kesan kepada pengeluaran. Ini pastinya merupakan kelebihan untuk penyelesaian masalah proaktif.
• AI meningkatkan pembangunan berulang - terus memperhalusi sistem melebihi kapasiti manusia.

Dengan membenamkan automasi pintar dan mekanisme pengoptimuman diri terus ke dalam amalan kejuruteraan perisian (Seperti penciptaan kod, reka bentuk, ujian, penggunaan dan penyelenggaraan) kejuruteraan asli AI akan menetapkan penanda aras baharu untuk kecekapan, kebolehsuaian dan kebolehskalaan.

Mari kita lihat sekilas cara AI-native berbeza daripada kejuruteraan perisian tradisional.

Kejuruteraan Perisian AI-Asli vs Tradisional

Kita semua telah dijual idea tangkas dalam beberapa tahun kebelakangan ini - selepas kita menyedari projek berasaskan air terjun agak mahal dan tidak membuahkan hasil melainkan pelaburan pendahuluan besar-besaran dibuat.

Kejuruteraan perisian tradisional mengikut metodologi berstruktur ini seperti Agile dan Waterfall - bergantung pada pembuatan keputusan yang didorong oleh manusia. Kejuruteraan asli AI boleh mengganggu ini dengan mendayakan Evolusi perisian dipacu AI - di mana pembangun menetapkan matlamat peringkat tinggi manakala AI menterjemahkannya kepada pelaksanaan terperinci.

Izinkan saya memberikan beberapa contoh:

• Daripada memfaktorkan semula kod Java warisan secara manual, kami (Pemaju) boleh menentukan matlamat peringkat tinggi seperti "baca pangkalan kod untuk mengoptimumkan kualiti kod". AI boleh menganalisis pangkalan kod, mengenal pasti ketidakcekapan dan menggunakan teknik pemfaktoran semula pintar - sekali gus meningkatkan kualiti dengan mengikuti corak dan amalan, memastikan amalan terbaik tanpa campur tangan manusia.
• Pembangun boleh menentukan matlamat prestasi untuk aplikasi asli awan seperti "meminimumkan kependaman untuk hari jualan Black Friday". AI secara dinamik melaraskan peruntukan pelayan, mungkin mengoptimumkan pertanyaan pangkalan data dan menala konfigurasi rangkaian (mungkin dalam masa nyata?) untuk memastikan prestasi optimum tanpa campur tangan manual.
• Pereka bentuk UX/UI boleh menetapkan matlamat seperti "memaksimumkan penglibatan pengguna" atau "mengurangkan kadar drop-off. atau "menganalisis perjalanan pengguna CTA". Daripada menguji susun atur UI yang berbeza secara manual A/B untuk keperluan ini seperti yang biasa kita lakukan, AI boleh menganalisis interaksi pengguna, meramalkan keutamaan dan melaraskan komponen UI secara dinamik dalam masa nyata - sekali gus meningkatkan pengalaman pengguna keseluruhan tanpa kami campur tangan apa-apa.
• Matlamat "amaran tentang isu prestasi pangkalan data" akan membolehkan AI memantau prestasi pangkalan data secara berterusan, mengesan pertanyaan perlahan dan mengoptimumkan strategi pengindeksan atau pelan pelaksanaan pertanyaan secara automatik.

Dan sebagainya.. Tetapi ideanya bukan untuk menggali butiran tahap rendah. Biarkan AI boleh menjaga nitti-gritties pada tahap yang lebih rendah manakala anda dan saya akan memastikan ia melakukan apa yang sepatutnya dilakukan!

Mendemokrasikan Pengetahuan

Pembangunan perisian tradisional sangat bergantung pada kepakaran manusia (sering tertumpu pada jurutera kanan). Pengetahuan kritikal sering tertumpu pada jurutera kanan. Sukar bagi pasukan untuk menskalakan dengan berkesan dan mewujudkan kebergantungan yang boleh memperlahankan kemajuan.

Kejuruteraan asli AI membantu memecahkan kurungan ini - dengan mendemokrasikan pengetahuan melalui alatan dipacu AI.

Model penjanaan kod dan sistem dokumentasi automatik boleh memastikan bahawa amalan terbaik dan keputusan seni bina tidak dikunci dalam individu tetapi sebaliknya dibenamkan dalam aliran kerja berkuasa AI.

Ini membolehkan jurutera junior menyerbu dengan lebih pantas, menyumbang secara bermakna dan membuat keputusan termaklum dengan bantuan AI.

Selain itu, AI boleh belajar secara berterusan daripada projek lepas - mengembangkan amalan terbaik secara dinamik dan bukannya bergantung semata-mata pada kepakaran manusia. Ini memupuk budaya pembangunan yang lebih kolaboratif dan berskala.

AI-native engineering levels the playing field by making complex development tasks accessible to a broader range of contributors, enhancing collaboration and knowledge-sharing.

Kejuruteraan Asli AI Memperkasakan Jurutera

Kejuruteraan perisian AI-Native mewakili pendekatan transformatif untuk membina perisian di mana AI bukan sekadar alat tetapi komponen penting dalam kitaran hayat pembangunan.

Dengan membenamkan automasi pintar dan mekanisme pengoptimuman diri terus ke dalam amalan kejuruteraan perisian - penciptaan, reka bentuk, ujian dan penyelenggaraan kod - anjakan paradigma kejuruteraan asli AI ini akan merevolusikan industri.

Kejuruteraan asli AI menawarkan laluan ke hadapan, di mana automasi pintar, analitik ramalan dan sistem pengoptimuman diri mengurangkan usaha manual dan meningkatkan kebolehsuaian. Dengan membenamkan AI pada teras pembangunan, kita boleh bergerak melangkau penambahbaikan tambahan dan membuka masa depan di mana perisian berkembang secara dinamik, mengoptimumkan dirinya dan berskala dengan mudah mengikut permintaan.

Artikel Akan Datang

Saya akan cuba meneroka kejuruteraan AI-Native dalam beberapa minggu akan datang - akan menulis pemikiran, POV, pendapat dan titik perbincangan saya - dengan matlamat utama untuk menyedarkan komuniti kejuruteraan perisian tentang evolusi AI.

Saya juga akan cuba memberikan beberapa petunjuk tentang cara menjadi mahir AI dan AI-Asli - dalam artikel akan datang - nantikan.

Bungkus

Kejuruteraan asli AI bukan sekadar anjakan teknologi - ia adalah takrifan semula cara perisian dibina, dioptimumkan, diuji dan diselenggara. Dengan menyepadukan AI secara mendalam ke dalam kitaran hayat pembangunan, organisasi boleh melangkaui kekangan metodologi tradisional dan membuka kunci kecekapan, produktiviti dan kebolehsuaian yang tidak pernah berlaku sebelum ini.

Transformasi ini mendemokrasikan pembangunan perisian, mengurangkan pergantungan kepada beberapa pakar terpilih dan memupuk ekosistem di mana AI dan pembangun manusia bekerjasama dengan lancar.

Mungkin persoalan yang lebih besar untuk ditanya kepada diri sendiri bukanlah sama ada untuk menyepadukan AI ke dalam pembangunan perisian, tetapi sejauh mana ia harus dibenamkan ke dalam proses. Mereka yang menerima kejuruteraan asli AI hari ini akan menjadi perintis masa depan di mana perisian bukan sahaja dibina tetapi terus berkembang dalam masa nyata.

Adakah anda masih berfikir dengan bantuan AI, atau adakah anda bersedia untuk AI-native?

Masa depan pembangunan perisian sudah pun ditulis, oleh kedua-dua manusia dan AI - sertai (r)Evolusi!

Saya @Sederhana ||Linkedin ||Twitter ||Github ||BeliMeACoffee