La generazione di codici IA utilizza l'intelligenza artificiale e il machine learning per produrre automaticamente codice informatico in base a richieste o descrizioni. Questa tecnologia facilita la codifica aderendo alle BEST practice e agli standard di governance, accelerando la produttività dei programmatori qualificati.
I linguaggi di programmazione sono la spina dorsale dello sviluppo di software e fungono da mezzo attraverso il quale gli esseri umani comunicano attività e processi ai sistemi digitali. Ogni applicazione, dai semplici calcolatori ai complessi sistemi operativi, si basa sul codice per capire come funzionare in qualsiasi circostanza. Purtroppo, anche per gli sviluppatori qualificati, lavorare all'interno di questi linguaggi di programmazione può essere un processo lento, dispendioso in termini di tempo e spesso inefficiente.
L'impennata della domanda di sviluppo di applicazioni in tutti i settori e il divario sempre più ampio tra le competenze degli sviluppatori di software hanno portato a una maggiore necessità di citizen Developer, persone che possono creare applicazioni senza competenze di programmazione tradizionali. Le piattaforme di sviluppo no-code e low-code hanno contribuito a colmare questo divario e l'intelligenza artificiale sta ottimizzando ulteriormente ciò che può essere realizzato senza una vasta esperienza di programmazione. Ancora più importante, i progressi nell'intelligenza artificiale stanno migliorando le funzionalità dei programmatori professionisti, consentendo loro di ottenere di più, migliorando al contempo la precisione e l'efficacia del loro lavoro. Il cuore di questa trasformazione è la generazione di codici ai.
La generazione di codici AI (talvolta chiamata anche programmazione assistita dall'ai o assistenza codice GenAi) sfrutta le tecnologie di intelligenza artificiale per tradurre i comandi del linguaggio umano in codice funzionale, rendendo lo sviluppo software più accessibile a tutti. Le piattaforme di sviluppo low-code riducono la complessità della codifica attraverso interfacce visive e componenti predefiniti; la generazione di codice ai crea codice da zero in base alle descrizioni dell'utente, completa frammenti di codice e consiglia codice in base all'input dell'utente. Ogni approccio aiuta a semplificare il processo di sviluppo e a potenziare le funzionalità delle persone coinvolte. Se utilizzate insieme, queste soluzioni possono migliorare notevolmente la capacità di un'organizzazione di creare rapidamente applicazioni efficaci.
Le piattaforme di sviluppo low-code sono progettate per accelerare il processo di sviluppo delle applicazioni consentendo agli utenti di assemblare le app utilizzando un'interfaccia utente grafica che richiede un'esperienza di codifica minima. Queste piattaforme sono ideali per i professionisti aziendali e i non sviluppatori che desiderano creare applicazioni funzionali senza approfondire gli aspetti più esoterici della programmazione. Tuttavia, si affidano fortemente a segmenti predefiniti di codice di lavoro. In sostanza, forniscono elementi di base predefiniti da cui un utente può costruire nuovo software.
Interpretando i semplici input linguistici, la generazione di codici ai crea frammenti di codice originali personalizzati in base ai requisiti specifici dell'utente. Questo metodo non solo facilita uno sviluppo più rapido, ma migliora anche la flessibilità, consentendo agli sviluppatori di innovare senza i vincoli imposti dalle limitazioni dei componenti e dei modelli esistenti. Di conseguenza, la generazione di codice IA è uno strumento inestimabile per gli sviluppatori di software addestrati a creare codice migliore su larga scala, ampliando al contempo l'ambito di chi può sviluppare software, come può farlo e cosa può essere in grado di fare il software.
Ancora una volta, è importante riconoscere che queste non sono né tecnologie né tecnologie. La generazione di codici low-code e ai si integra perfettamente e può essere utilizzata in sinergia per creare un programma di sviluppo più completo ed efficiente.
La generazione di codici AI ha il potenziale di semplificare significativamente il processo di codifica. Purtroppo, introduce anche diverse sfide che sviluppatori e organizzazioni dovranno considerare prima di poter ottenere il massimo dall'IT. Queste sfide richiedono alle aziende di adottare misure per garantire che la tecnologia migliori, anziché complicare, i loro sforzi di sviluppo software:
I modelli DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE in genere si concentrano sulla produzione di codice corretto in modo sintetico che potrebbe non essere ottimizzato per qualità, efficienza o manutenibilità, aumentando l'onere del debito tecnico nel tempo. Gli sviluppatori qualificati sono in genere in grado di distinguere un buon codice generato dall'intelligenza artificiale da un codice dannoso, motivo per cui questa tecnologia è più efficace nell'assistere i programmatori addestrati che come soluzione low-code o no-code per i citizen Developer. Per mitigare ulteriormente questo rischio, i team devono implementare standard e rivedere i processi che valutano la manutenibilità e la scalabilità del codice generato dall'intelligenza artificiale prima che venga integrato in progetti più grandi.
Gli strumenti possono generare codice eccessivamente complesso per gestire funzionalità specifiche o eseguire un'attività nel modo più completo possibile. Questa complessità può portare a un codice difficile o dispendioso in termini di tempo da eseguire per il debug, l'aggiornamento o persino la comprensione, complicando così le future attività di manutenzione. Le organizzazioni possono risolvere questo problema definendo linee guida chiare per la semplicità e la chiarezza del codice e rivedendo regolarmente il codice generato dall'intelligenza artificiale per individuare complessità non necessarie.
La generazione di codice IA è forse il percorso più rapido per creare codice funzionante disponibile oggi, ma l'output potrebbe non essere sempre affidabile o sicuro. Ciò può portare a un aumento del potenziale di bug o vulnerabilità. Come accennato in precedenza, questi problemi sono più facili da riconoscere e riparare per gli sviluppatori addestrati: I citizen Developer potrebbero non avere l'esperienza necessaria per valutare correttamente la qualità del codice generato dall'ai. Garantendo che tutto il codice generato dall'intelligenza artificiale venga sottoposto a test rigorosi, le aziende sono incoraggiate a stabilire framework di revisione completi che valutino specificamente la funzionalità, la sicurezza e le prestazioni del software generato dall'intelligenza artificiale.
Oggi, gli strumenti di codifica dell'intelligenza artificiale funzionano come un valido supporto, ma con la diffusione di questa tecnologia, potrebbe portare a una perdita di competenze di codifica tra gli sviluppatori. Ciò, a sua volta, può comportare una mancanza di supervisione, in quanto le aziende hanno l'intelligenza artificiale per creare il proprio codice, ma nessun personale umano qualificato in grado di esaminarlo o valutarlo. Per ovviare a questo problema, è essenziale che le organizzazioni considerino la generazione di codici ai come un supplemento alle competenze umane piuttosto che come una sostituzione all'IT. Fornire formazione continua e incoraggiare gli sviluppatori a interagire in modo critico con i suggerimenti dell'intelligenza artificiale può aiutare a mantenere un alto livello di competenze e controllo.
Nonostante le sfide associate alla generazione di codici ai, i vantaggi che apporta allo sviluppo software tendono a superare di gran lunga gli eventuali svantaggi. Di seguito sono riportati alcuni dei vantaggi più significativi:
Velocità, precisione, qualità: Tutti questi vantaggi si uniscono nella generazione di codice ai per produrre una soluzione in grado di migliorare la produttività degli sviluppatori in modi mai visti prima. Automatizzando la routine e gli aspetti banali della codifica, gli sviluppatori possono concentrarsi su attività più complesse e creative. Questo cambiamento accelera il ciclo di sviluppo e consente tempi di consegna più rapidi per il completamento dei progetti. Inoltre, poiché il codice è basato su un set di dati completo di soluzioni funzionanti, richiede solo una revisione di base della qualità prima che gli sviluppatori possano rilasciarlo sul mercato e iniziare i loro prossimi progetti.
Invece di svolgere tutto il lavoro, gli strumenti di generazione del codice ai fungono da assistenti avanzati. Offrono suggerimenti e alternative di codice che potrebbero non essere immediatamente evidenti nemmeno ai programmatori esperti. Ciò migliora il lavoro di uno sviluppatore fornendo opzioni che ottimizzano e migliorano l'efficienza del codice, migliorando le prestazioni complessive del software.
La codifica tradizionale è mentalmente estenuante e può facilmente portare al burnout. La capacità di generazione del codice IA di gestire una parte del carico cognitivo durante lo sviluppo del software contrasta questo sforzo mentale. Ad esempio, gli sviluppatori possono alleggerire il carico di ricordare la sintassi e il codice boilerplate, consentendo loro di concentrarsi sulla risoluzione di problemi di livello superiore. Anche il debugging è semplificato, sostituendo un'attività noiosa e intensiva con qualcosa di molto meno prosciugante.
I pericoli del cambiamento di contesto, in cui gli sviluppatori spostano la loro attenzione tra più attività, vengono spesso trascurati. Tuttavia, è stato dimostrato che hanno un impatto negativo sul tempo, sull'energia e sulla produttività di un programmatore. Gli strumenti DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE possono generare codice tra diversi livelli dello stack, riducendo al minimo la necessità per gli sviluppatori di passare da un ambiente di codifica all'altro e mentalità diverse. Al contrario, possono rimanere all'interno del loro ambiente di sviluppo integrato (IDE) senza la necessità di cercare soluzioni online, fare riferimento alla documentazione o di lavorare in modo secondario con varie applicazioni esterne.
Come per altre aree sotto il crescente ombrello dell'applicazione ai, la generazione di codici ai sta vedendo un ampio utilizzo all'interno di vari processi di sviluppo software. Più precisamente, con l'evoluzione di questa tecnologia, il suo ruolo nello sviluppo di software è destinato a espandersi, promettendo un'efficienza e innovazioni ancora maggiori in futuro. Quanto segue dimostra il ruolo sempre più centrale della generazione di codici ai:
Le fasi iniziali dello sviluppo software spesso comportano la raccolta e la documentazione dei requisiti, un processo soggetto a imprecisioni e ambiguità. L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE aiuta a chiarire, convalidare e tenere traccia di questi requisiti, assicurandosi che siano completi e inequivocabili fin dall'inizio. Migliorando la qualità di questi documenti, gli sviluppatori possono gettare solide basi per i loro progetti, riducendo la probabilità di malintesi e la necessità di rilavorazioni.
Gli algoritmi DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE, addestrati su vasti set di dati del codice esistente, possono analizzare il nuovo codice per modelli che hanno dimostrato di portare a bug. Identificando potenziali problemi nelle prime fasi del processo di sviluppo, questi strumenti aiutano a mantenere standard elevati di qualità e sicurezza del codice. Questo approccio proattivo alla revisione del codice riduce al minimo gli errori a valle, migliorando al contempo l'affidabilità complessiva del software.
Che si tratti di suggerire linee di codice o intere funzioni, gli strumenti di generazione di codici ai aiutano a semplificare il processo di sviluppo. Questi strumenti si adattano alle preferenze dello sviluppatore e possono incorporare il feedback degli utenti per un miglioramento continuo.
Gli strumenti basati SULL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE possono implementare automaticamente i test quando il nuovo codice viene integrato nella base esistente. Ciò garantisce che il software funzioni come previsto, utilizzando test coerenti e affidabili che superano facilmente i metodi manuali.
In grado di correggere gli errori di ortografia e sintassi in tempo reale, la generazione di codice IA elimina la necessità di attività manuali di debugging e correzione. Inoltre, tradurre il codice da un linguaggio di programmazione all'altro diventa un problema, facilitando transizioni più fluide e un'accessibilità più ampia tra i vari stack tecnologici.
I casi d'uso specifici per la generazione di codici ai includono:
IT Service Management (ITSM)
generazione automatica di script per la gestione degli incidenti, la gestione delle modifiche e la risoluzione dei problemi consente di migliorare la qualità del servizio e di accelerare i tempi di risoluzione.
Risorse umane
i playbook di onboarding e offboarding dei dipendenti semplificati riducono gli sforzi manuali e garantiscono la conformità alle politiche e alle normative organizzative.Servizio clienti
generazione automatica di script chatbot per il supporto clienti 24/7 migliora i tempi di risposta e l'esperienza clienti complessiva.Operazioni di sicurezza
la generazione di script per la risposta agli incidenti di sicurezza, il rilevamento delle minacce e la gestione delle vulnerabilità migliora il livello di sicurezza generale di un'organizzazione.
L'automazione dei processi aziendali
la creazione di workflow e applicazioni personalizzati in base alle esigenze aziendali specifiche favorisce l'efficienza e la produttività in vari reparti e funzioni.
Come buon esempio di generazione del codice in azione, gli strumenti di generazione del codice ai di ServiceNow consentono agli sviluppatori di creare e distribuire rapidamente applicazioni personalizzate, generare script, flussi, playbook e articoli del catalogo dei servizi personalizzati in base alle esigenze specifiche della propria organizzazione, accelerando così l'implementazione e la manutenzione di workflow preconfigurati. Ad esempio, Accenture ha registrato un aumento del 40-60% della produttività nella codifica utilizzando Now Assist for Creator di ServiceNow, una soluzione GenAI incentrata sugli sviluppatori.
La decisione di integrare la generazione di codici ai in un'azienda è importante. Deve essere guidata da una valutazione approfondita di vari fattori critici che si allineano alle esigenze specifiche dell'organizzazione e all'ambiente normativo. In altre parole, ogni organizzazione deve iniziare esaminando in dettaglio i propri obiettivi, capacità e circostanze prima di finalizzare la propria decisione.
Di seguito sono riportate alcune delle considerazioni più essenziali quando si seleziona uno strumento di generazione di codice ai:
Con normative globali come il GDPR e il CCPA che plasmano le pratiche di gestione dei dati, le aziende dovrebbero rivedere le politiche dello strumento di intelligenza artificiale per la gestione dei dati degli utenti per garantire che non costituiscano un potenziale punto debole della sicurezza. Funzionalità come le tecniche di anonimizzazione dei dati sono preziose per migliorare la protezione della privacy.
La conformità va di pari passo con la privacy. Date le potenziali sanzioni associate a vari atti di protezione dei dati, garantire che lo strumento di intelligenza artificiale rispetti tutte le normative e gli standard pertinenti dovrebbe essere una priorità assoluta. Ciò include il controllo se lo strumento ha ricevuto le certificazioni di conformità e se soddisfa i requisiti normativi specifici del settore.
Le aziende devono esaminare se lo strumento di intelligenza artificiale fornisce una crittografia completa per la trasmissione e l'archiviazione dei dati. Inoltre, è importante valutare la forza dei controlli di accesso e delle misure di autenticazione per impedire accessi non autorizzati. Anche una volta implementato lo strumento, la sicurezza deve rimanere un fattore di primaria importanza: Gli audit di sicurezza e la conformità dello strumento agli standard di sicurezza stabiliti sono fattori critici che richiedono una valutazione approfondita.
Assicurati che lo strumento sia in grado di gestire gli accessi in base ai ruoli e alle responsabilità degli utenti. Gli strumenti che offrono autorizzazioni granulari, consentendo loro di controllare l'accesso a diverse funzionalità e funzionalità, riducono il rischio di perdita di dati. Dovrebbero inoltre essere disponibili meccanismi di opt-in e opt-out, che offrano agli utenti la flessibilità necessaria per gestire l’uso dei loro dati in base alle loro preferenze.
Diffidate di scegliere una soluzione per la generazione di codici ai basata solo sul prezzo. Uno strumento a basso prezzo potrebbe non fornire le funzionalità o l'affidabilità necessarie, mentre un'opzione a prezzo più elevato potrebbe ripagarsi rapidamente grazie a un maggiore ROI e scalabilità. Le soluzioni dotate di modelli di prezzo trasparenti semplificano la valutazione della fattibilità finanziaria dell'integrazione dello strumento di intelligenza artificiale.
Maggiore produttività, migliore qualità del codice, riduzione degli sforzi di codifica manuale: I vantaggi sono difficili da ignorare. Con l'integrazione delle tecnologie di generazione del codice ai, le aziende possono gestire le complessità delle loro esigenze software in modo più efficiente e con maggiore agilità. ServiceNow, leader nelle soluzioni di intelligenza artificiale aziendali, è all'avanguardia in questa trasformazione.
La Now Platform® di ServiceNow fornisce un framework completo per sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale per ottimizzare le operazioni aziendali e lo sviluppo di software. Utilizzando l'intelligenza artificiale generativa (GenAI), il machine learning (ML), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il process mining e molto altro ancora, questa piattaforma completamente centralizzata aumenta l'efficienza e migliora il processo decisionale in ogni processo aziendale pertinente. App Engine migliora ulteriormente la codifica ottimizzata dall'intelligenza artificiale, consentendo alle organizzazioni di utilizzare la generazione di codice ai per creare applicazioni personalizzate efficaci e personalizzate in base alle esigenze aziendali specifiche. Dalle soluzioni low-code al supporto ottimizzato per programmatori esperti, ServiceNow fornisce gli strumenti per ottimizzare le funzionalità di codifica della tua organizzazione.
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