Codegeneratie met AI gebruikt artificial intelligence en machine learning om automatisch computercode te maken op basis van prompts of beschrijvingen. Deze technologie maakt codering makkelijker door best practices en governancenormen te volgen, waardoor de productiviteit van deskundige programmeurs wordt verhoogd.
Programmeertalen vormen de ruggengraat van softwareontwikkeling en zijn het medium waarmee mensen taken en processen communiceren aan digitale systemen. Elke toepassing, van eenvoudige rekenmachines tot complexe besturingssystemen, gebruikt code om te begrijpen wat er in elke situatie moet gebeuren. Helaas is het werken in deze programmeertalen traag, tijdrovend en vaak inefficiënt, zelfs voor ervaren ontwikkelaars.
De stijgende vraag naar applicatieontwikkeling in verschillende branches en het groeiende vaardigheidstekort onder softwareontwikkelaars hebben geleid tot een toenemende behoefte aan burgerontwikkelaars — mensen die zonder traditionele programmeervaardigheden toepassingen kunnen creëren. Mede dankzij no-code en low-code ontwikkelingsplatforms is deze kloof gedicht. Hierbij optimaliseert AI wat kan worden bereikt zonder uitgebreide programmeerervaring. Sterker nog, de ontwikkelingen op het gebied van artificial intelligence verbeteren de mogelijkheden van professionele programmeurs, waardoor ze meer kunnen bereiken én de nauwkeurigheid en effectiviteit van hun werk kunnen verbeteren. Codegeneratie met AI staat centraal bij deze transformatie.
Codegeneratie met AI (ook wel programmeren met AI of GenAI-codeerondersteuning genoemd) maakt gebruik van artificialintelligence-technologieën om opdrachten in menselijke taal om te zetten in functionele code, waardoor softwareontwikkeling voor iedereen toegankelijker wordt. Low-code ontwikkelingsplatforms maken coderen minder complex via visuele interfaces en vooraf samengestelde componenten. Codegeneratie met AI schrijft volledig nieuwe code op basis van de beschrijvingen van de gebruiker, voltooit codefragmenten en beveelt code aan op basis van gebruikersinvoer. Elke aanpak helpt het ontwikkelingsproces te vereenvoudigen en de betrokkenen meer mogelijkheden te bieden. Wanneer deze oplossingen worden gecombineerd, kunnen ze het vermogen van een organisatie om snel effectieve applicaties te maken aanzienlijk verbeteren.
Low-code ontwikkelingsplatforms zijn ontworpen om het ontwikkelingsproces van applicaties te versnellen door gebruikers in staat te stellen apps samen te stellen via een grafische gebruikersinterface die minimale codeerervaring vereist. Deze platforms zijn ideaal voor zakelijke professionals en niet-ontwikkelaars die functionele applicaties willen maken zonder in de meer esoterische aspecten van programmeren te duiken. Zulke platforms zijn echter sterk afhankelijk van vooraf gedefinieerde segmenten van werkende code. Eenvoudig gezegd bieden ze kant-en-klare bouwstenen waarmee een gebruiker nieuwe software kan bouwen.
Door invoer in gewone talen te interpreteren, maakt codegeneratie met AI originele codefragmenten die zijn afgestemd op de behoeften van de gebruiker. Deze methode maakt niet alleen een snellere ontwikkeling mogelijk, maar verbetert ook de flexibiliteit. Ontwikkelaars kunnen hiermee innoveren zonder de beperkingen die worden opgelegd door bestaande componenten en sjablonen. Dat maakt codegeneratie met AI tot een waardevolle tool waarmee getrainde softwareontwikkelaars op grote schaal betere code kunnen bouwen en die tegelijk uitbreidt welke mensen kunnen coderen, hoe ze dat doen en wat die software kan.
Nogmaals, het is belangrijk om te beseffen dat je niet de ene of de andere technologie hoeft te gebruiken. Low-code en codegeneratie met AI vullen elkaar zeer goed aan en kunnen samen worden gebruikt om softwareontwikkeling completer en efficiënter te maken.
Codegeneratie met AI kan het programmeerproces aanzienlijk vereenvoudigen. Toch brengt het ook een aantal uitdagingen met zich mee waar ontwikkelaars en organisaties rekening mee moeten houden voordat ze er alles uit kunnen halen. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, moeten bedrijven stappen ondernemen om ervoor te zorgen dat de technologie hun softwareontwikkeling verbetert en juist niet compliceert:
AI-modellen richten zich doorgaans op het produceren van syntactisch correcte code die mogelijk niet is geoptimaliseerd voor kwaliteit, efficiëntie of onderhoudsgemak, waardoor de technische schuld in de loop van de tijd toeneemt. Ervaren ontwikkelaars zijn doorgaans in staat om goede AI-code te onderscheiden van slechte code. Dit is een van de redenen waarom deze technologie meer geschikt is als ondersteuning voor getrainde programmeurs dan als low-code of no-code oplossing voor burgerontwikkelaars. Om dit risico verder te beperken, moeten teams standaarden en evaluatieprocessen implementeren waarmee de onderhoudseisen en schaalbaarheid van door AI gegenereerde code worden beoordeeld voordat deze in grotere projecten wordt geïntegreerd.
Tools genereren soms ingewikkelde code om specifieke functionaliteit te bieden of een taak zo uitgebreid mogelijk uit te voeren. Deze complexiteit kan leiden tot code die foutopsporing moeilijk of tijdrovend maakt of die lastig bij te werken of te begrijpen is, waardoor toekomstig onderhoud worden bemoeilijkt. Organisaties kunnen dit probleem oplossen door duidelijke richtlijnen te stellen voor de eenvoud en duidelijkheid van code en door AI-gegenereerde code regelmatig te controleren op onnodige complexiteit.
Codegeneratie met AI is misschien de snelste manier om werkende code te maken, maar de uitvoer is mogelijk niet altijd betrouwbaar of veilig. Dit kan het risico op bugs of kwetsbaarheden verhogen. Zoals eerder vermeld, kunnen getrainde ontwikkelaars deze problemen gemakkelijker herkennen en corrigeren. Burgerontwikkelaars hebben mogelijk niet de ervaring die nodig is om de kwaliteit van AI-gegenereerde code correct te beoordelen. Om ervoor te zorgen dat alle AI-gegenereerde code grondig wordt getest, is het advies aan bedrijven om uitgebreide beoordelingskaders te ontwikkelen die specifiek de functionaliteit, beveiliging en prestaties van AI-software beoordelen.
Tegenwoordig functioneren AI-coderingstools als waardevolle ondersteuning, maar het toenemende gebruik van deze technologie kan leiden tot een verlies van coderingsvaardigheden onder ontwikkelaars. Dit kan op zijn beurt leiden tot een gebrek aan toezicht, omdat bedrijven AI hebben om hun code te maken, maar geen geschoolde menselijke werknemers die deze kunnen controleren of beoordelen. Om dit tegen te gaan, is het van essentieel belang dat organisaties codegeneratie met AI zien als aanvulling op en niet als vervanging voor menselijke expertise. Voortdurende training en aanmoediging voor ontwikkelaars om kritisch met AI-suggesties om te gaan, kunnen helpen om een hoog niveau van vaardigheid en controle te behouden.
Ondanks de uitdagingen van codegeneratie met AI, zijn de voordelen die de technologie oplevert vaak vele malen groter dan de eventuele nadelen. Hier volgen een aantal van de belangrijkste voordelen:
Snelheid, nauwkeurigheid en kwaliteit: codegeneratie brengt al deze voordelen samen om een oplossing te creëren die de productiviteit van ontwikkelaars kan verbeteren op manieren die niet eerder mogelijk waren. Door de routinematige aspecten van codering te automatiseren, kunnen ontwikkelaars zich richten op complexere en creatievere taken. Deze verschuiving versnelt de ontwikkelingscyclus en de doorlooptijden voor een snellere voltooiing van het project. En omdat de code is gebaseerd op een uitgebreide reeks werkende oplossingen, is er alleen een basiskwaliteitscontrole nodig voordat ontwikkelaars de code op de markt kunnen brengen en met hun volgende projecten kunnen beginnen.
Tools voor codegeneratie met AI-codes doen niet al het werk, maar fungeren als geavanceerde assistenten. Ze suggereren code en alternatieven die misschien niet direct voor de hand liggen, zelfs niet voor ervaren programmeurs. Er worden opties geboden die de efficiëntie van code optimaliseren en verbeteren, waardoor het werk van de ontwikkelaar verbetert. Dat leidt op zijn beurt tot betere algehele softwareprestaties.
Traditionele codering is mentaal uitputtend en kan makkelijk leiden tot burn-out. Codegeneratie met AI kan een deel van de cognitieve belasting wegnemen tijdens softwareontwikkeling en vormt zo een tegengewicht voor deze mentale belasting. Ontwikkelaars hoeven bijvoorbeeld geen syntaxis of standaardcode meer te onthouden, waardoor ze zich kunnen concentreren op het oplossen van problemen op hoger niveau. Foutopsporing wordt ook vereenvoudigd, waardoor een vervelende, mentaal intensieve taak wordt vervangen door iets veel minder belastends.
De gevaren van contextwisseling, waarbij ontwikkelaars hun aandacht over meerdere taken verdelen, worden vaak over het hoofd gezien. Toch is het aangetoond dat dit een negatieve impact heeft op de tijd, energie en productiviteit van een programmeur. AI-tools kunnen code genereren voor verschillende lagen van de stack, waardoor ontwikkelaars minder vaak hoeven te schakelen tussen verschillende coderingsomgevingen en mindsets. In plaats daarvan kunnen ze binnen hun geïntegreerde ontwikkelomgeving (IDE) blijven en hoeven ze niet online naar oplossingen te zoeken, documentatie te raadplegen of met verschillende externe toepassingen tegelijk te werken.
Net als andere gebieden die onder de groeiende paraplu van AI-toepassingen vallen, wordt codegeneratie met AI uitgebreid gebruikt binnen verschillende softwareontwikkelingsprocessen. Naarmate de technologie zich verder ontwikkelt, zal de rol van deze technologie in de softwareontwikkeling groeien, wat nog meer efficiëntie en innovaties belooft. Het volgende deel demonstreert de steeds belangrijkere rol van codegeneratie met AI:
De eerste fasen van softwareontwikkeling bestaan vaak uit het verzamelen en documenteren van vereisten, een proces dat gevoelig is voor onnauwkeurigheden en onduidelijkheden. AI helpt deze vereisten te verduidelijken, te valideren en te volgen, zodat ze vanaf het begin compleet en ondubbelzinnig zijn. Met kwalitatief betere documenten kunnen ontwikkelaars een solide basis leggen voor hun projecten, waardoor de kans op misverstanden en de noodzaak tot herbewerking wordt verminderd.
AI-algoritmen worden getraind op enorme datasets van bestaande code. Zo kunnen ze nieuwe code analyseren op patronen waarvan is aangetoond dat ze tot bugs leiden. Door potentiële problemen vroeg in het ontwikkelingsproces te identificeren, helpen deze tools om de kwaliteit en beveiliging van code op hoog niveau te houden. Deze proactieve benadering van codebeoordeling minimaliseert downstreamfouten en verbetert de algehele betrouwbaarheid van de software.
Of het nu gaat om suggesties over regels of volledige functies, tools voor codegeneratie met AI helpen het ontwikkelingsproces te stroomlijnen. Deze tools passen zich aan de voorkeuren van de ontwikkelaar aan en kunnen feedback van gebruikers verwerken voor continue verbetering.
AI-gestuurde tools kunnen automatisch tests uitvoeren wanneer nieuwe code in de bestaande basis wordt geïntegreerd. Dit zorgt ervoor dat de software werkt zoals verwacht, met behulp van consistente en betrouwbare tests die betere resultaten opleveren dan handmatige methoden.
AI-code kan spel- en syntaxisfouten in real time corrigeren, waardoor handmatige foutopsporing en correctie overbodig wordt. Bovendien zijn problemen met het vertalen van code van de ene programmeertaal naar de andere verleden tijd. Dit zorgt voor soepelere overgangen tussen technologieën en geeft meer ontwikkelaars toegang tot verschillende technologiestacks.
Dit zijn voorbeelden van specifieke gebruiksscenario's voor codegeneratie met AI:
IT Service Management (ITSM)
Genereer automatisch scripts voor incidentbeheer, wijzigingsbeheer en probleemoplossing om de servicekwaliteit te verbeteren en de afhandeltijd te verkorten.
Human resources
Met gestroomlijnde draaiboeken voor onboarding en offboarding van werknemers is er minder handmatig werk nodig en wordt gezorgd voor compliance met het bedrijfsbeleid en de voorschriften.Klantenservice
Genereer automatisch chatbot-scripts voor 24/7 klantenondersteuning om de responstijden en de algehele klantbeleving te verbeteren.Beveiligingsactiviteiten
Verbeter de algehele beveiligingsstatus van een organisatie door scripts voor de respons op beveiligingsincidenten te genereren, bedreigingen te detecteren en kwetsbaarheden te beheren.
Automatisering van bedrijfsprocessen
Maak aangepaste workflows en toepassingen die zijn afgestemd op specifieke bedrijfsbehoeften om de efficiëntie en productiviteit van verschillende afdelingen en functies te verhogen.
ServiceNow-tools voor codegeneratie met AI zijn een mooi voorbeeld van codegeneratie in actie. Ze stellen ontwikkelaars in staat om snel aangepaste toepassingen te maken en te implementeren, en scripts, flows, playbooks en servicecatalogusitems te genereren die zijn afgestemd op de specifieke behoeften van hun organisatie. Dit versnelt de implementatie en het onderhoud van kant-en-klare workflows. Zo zag Accenture de productiviteit van programmeurs met 40-60% stijgen dankzij Now Assist voor ontwikkelaars van ServiceNow, een op ontwikkelaars gerichte GenAI-oplossing.
Bij de beslissing om codegeneratie met AI in een bedrijf te integreren, komt heel wat kijken. De beslissing moet worden gebaseerd op een grondige beoordeling van meerdere kritieke factoren die zijn afgestemd op de specifieke behoeften van de organisatie en het regelgevingsklimaat. Met andere woorden, elke organisatie moet beginnen met een uitgebreide blik op haar eigen doelen, capaciteiten en omstandigheden voordat een definitieve beslissing wordt genomen.
De volgende overwegingen zijn van essentieel belang bij het selecteren van een tool voor codegeneratie met AI:
In het licht van wereldwijde regelgeving over gegevensverwerking, zoals de AVG en CCPA, moeten bedrijven de beleidsregels van de AI-tool over het beheer van gebruikersgegevens doornemen om te zorgen dat de tool geen potentiële zwakke plek in de beveiliging vormt. Functies zoals technieken voor het anonimiseren van gegevens zijn waardevol om de privacybescherming te verbeteren.
Compliance en privacy gaan hand in hand. Met het oog op de potentiële sancties die de diverse gegevensbeschermingswetten omvatten, moet als topprioriteit worden gewaarborgd dat de AI-tool aan alle relevante voorschriften en normen voldoet. Dit omvat ook een controle of de tool compliancecertificeringen heeft behaald en voldoet aan de specifieke wettelijke vereisten voor de branche.
Bedrijven moeten nagaan of de AI-tool uitgebreide encryptie biedt voor gegevensoverdracht en -opslag. Daarnaast is het belangrijk om de sterkte van toegangscontroles en verificatiemaatregelen te beoordelen om onbevoegde toegang te voorkomen. Zelfs als de tool eenmaal is geïmplementeerd, moet de beveiliging een belangrijke overweging blijven: beveiligingsaudits en naleving van de vastgestelde beveiligingsnormen in de tool zijn essentiële factoren die een grondige beoordeling vereisen.
Zorg ervoor dat de tool toegang kan beheren op basis van gebruikersrollen en -verantwoordelijkheden. Tools die gedetailleerde machtigingen bieden, stellen je in staat om de toegang tot verschillende functies en functionaliteiten te beheren en verminderen het risico op gegevenslekken. Er moeten ook aanmeld- en afmeldmechanismen beschikbaar zijn, zodat gebruikers de flexibiliteit hebben om het gebruik van hun gegevens te beheren volgens hun voorkeuren.
Baseer de keuze van een oplossing voor codegeneratie met AI niet alleen op prijs. Een goedkope tool biedt mogelijk niet de benodigde functionaliteit of betrouwbaarheid, terwijl een duurdere optie zichzelf snel terugbetaalt door een hoger rendement en hogere schaalbaarheid. Oplossingen met transparante prijsmodellen maken het eenvoudiger om de financiële levensvatbaarheid van de integratie van de AI-tool te beoordelen.
Hogere productiviteit, verbeterde codekwaliteit, minder handmatige codering - de voordelen zijn moeilijk te negeren. Door technologieën voor codegeneratie met AI te integreren, kunnen bedrijven efficiënter en flexibeler omgaan met de complexiteit van hun softwarebehoeften. ServiceNow, een leider op het gebied van AI-oplossingen voor ondernemingen, loopt bij deze transformatie voorop.
Het Now Platform® van ServiceNow biedt een uitgebreid framework om de kracht van AI te benutten en bedrijfsactiviteiten en softwareontwikkeling te optimaliseren. Dit volledig gecentraliseerde platform maakt gebruik van onder meer generatieve AI (GenAI), machine learning (ML), natuurlijke taalverwerking (NLP) en procesmining, en verbetert hiermee de efficiëntie en de besluitvorming in elk relevant bedrijfsproces. App-engine verlegt de grenzen van door AI ondersteunde codering, waardoor organisaties AI-code kunnen genereren voor aangepaste toepassingen die effectief werken en rechtstreeks zijn afgestemd op hun specifieke bedrijfsbehoeften. ServiceNow biedt de tools om de programmeermogelijkheden van je organisatie te verbeteren, van low-code oplossingen tot geoptimaliseerde ondersteuning voor ervaren programmeurs.
Probeer vandaag nog de demo van ServiceNow App-engine en ontdek hoe je de toekomst van applicatieontwikkeling naar jouw bedrijf haalt.