Переосмысление будущего разработки программного обеспечения

Как агентный ИИ изменит подход к разработке и управлению программным обеспечением.

В этом столетии разработка программного обеспечения пережила два кардинальных сдвига. Во-первых, это подъем движения за открытый исходный код, которое постепенно сделало код доступным для разработчиков и инженеров по всему миру. Во-вторых, внедрение методологий разработки и эксплуатации (DevOps) и гибких методологий перевело разработку программного обеспечения из изолированной среды в среду совместной разработки и из пакетной в непрерывную доставку. Теперь, похоже, намечается третий подобный сдвиг с внедрением агентного искусственного интеллекта в разработку программного обеспечения.

До сих пор инженерные команды использовали ИИ в основном для помощи в кодировании, тестировании и других отдельных задачах в рамках жестко заданных параметров. Но с появлением агентных возможностей агенты ИИ становятся рассуждающими, самоуправляемыми сущностями, способными управлять не только отдельными задачами, но и целыми программными проектами — и делать это в значительной степени автономно. Если агентный ИИ будет внедрен и полностью принят инженерными командами, он обеспечит сквозную автоматизацию процессов разработки программного обеспечения и, в конечном итоге, разработку и автоматизацию жизненного цикла продукта с помощью агентов.

В этом отчете, основанном на опросе 300 руководителей инженерных и технологических компаний, отмечается, что команды разработчиков программного обеспечения видят потенциал в агентном ИИ и начинают его использовать, но пока в основном в ограниченном объеме. Их амбиции высоки, но большинство понимают, что потребуется время и усилия, чтобы снизить барьеры для его полного распространения в разработке программного обеспечения. Как и в случае с DevOps и гибкими методологиями, для получения всех преимуществ агентного ИИ в инженерии потребуются порой сложные организационные и процессные изменения, сопровождающие внедрение технологии. Но выгоды в скорости, эффективности и качестве обещают с лихвой компенсировать любые такие усилия.

Основные выводы включают следующее:

Темпы внедрения растут. Сегодня половина организаций считают агентный ИИ приоритетной инвестицией в разработку программного обеспечения, но через два года он станет одной из ведущих инвестиций для более чем четырех пятых компаний. Эти инвестиции стимулируют ускоренное внедрение. Агентный ИИ уже используется (в основном в ограниченном объеме) 51% команд разработчиков программного обеспечения, а 45% планируют внедрить его в течение следующих 12 месяцев.

Первоначальные результаты будут постепенными. Потребуется время, чтобы инвестиции команд разработчиков программного обеспечения в агентный ИИ начали приносить плоды. В течение следующих двух лет большинство ожидают, что улучшения от использования агентов будут незначительными (14%) или в лучшем случае умеренными (52%). Но около трети (32%) имеют более высокие ожидания, а 9% считают, что улучшения кардинально изменят ситуацию.

Использование агентов ускорит вывод продуктов на рынок. Главные преимущества от применения агентного ИИ в течение этого двухлетнего периода будут заключаться в увеличении скорости. Почти все респонденты (98%) ожидают, что их команды ускорят реализацию программных проектов от пилотного проекта до производства, при этом ожидаемое увеличение скорости в среднем составит 37% по всей группе.

Цель большинства — полное управление жизненным циклом агента. Команды стремятся к масштабированию агентного ИИ, и их амбиции высоки. Большинство нацелены на то, чтобы агенты ИИ управляли жизненным циклом разработки продукта и программного обеспечения (PDLC и SDLC) от начала до конца относительно быстро. 41% организаций стремятся достичь этого для большинства или всех продуктов за 18 месяцев. Если ожидания оправдаются, через два года этот показатель вырастет до 72%.

Вычислительные затраты и интеграция представляют собой ключевые проблемы на начальном этапе. Для всех респондентов опроса, но особенно для компаний, первыми внедряющих ИИ в таких отраслях, как медиа и развлечения, а также производство технологического оборудования, интеграция агентов с существующими приложениями и стоимость вычислительных ресурсов являются основными проблемами, с которыми они сталкиваются при использовании агентного ИИ в разработке программного обеспечения. Эксперты, с которыми мы беседовали, в то же время подчеркивают более серьезные трудности в управлении изменениями, с которыми столкнутся команды при изменении рабочих процессов.

Скачать отчет

Данный контент был подготовлен подразделением Insights, занимающимся созданием контента на заказ для MIT Technology Review. Он не был написан редакционным персоналом MIT Technology Review. Исследование, разработка и написание материала осуществлялись людьми — авторами, редакторами, аналитиками и иллюстраторами. Это включает в себя написание опросов и сбор данных для опросов. Инструменты искусственного интеллекта, которые могли быть использованы, ограничивались вторичными процессами производства, прошедшими тщательную проверку человеком.

Источник: www.technologyreview.com