Spędzam mniej czasu na pisaniu kodu niż kiedykolwiek
Tworzę więcej oprogramowania niż kiedykolwiek wcześniej.
AI nie zmniejszyło mojej pracy inżynierskiej. Zmieniło to, jak wygląda inżynieria.
Pięć lat temu mierzyłem produktywność liczbą linii kodu lub zatwierdzonymi pull requestami. Myślałem, że pisanie większej ilości kodu oznacza tworzenie większej wartości. Myliłem się. To było po prostu najłatwiejsze do zmierzenia.
Dziś mój dzień pracy wygląda inaczej. Spędzam mniej czasu na wpisywaniu kodu. Spędzam więcej czasu na:
• Przeglądaniu kodu wygenerowanego przez AI • Projektowaniu architektury systemów • Definiowaniu reguł biznesowych • Modelowaniu danych • Weryfikowaniu założeń • Tworzeniu potoków ewaluacyjnych
Wąskim gardłem w tworzeniu oprogramowania nigdy nie była prędkość pisania. Wąskim gardłem jest zrozumienie.
Musisz rozumieć użytkowników, biznes, systemy i kompromisy. To te decyzje decydują o tym, czy oprogramowanie przetrwa.
Kod jest wynikiem. Inżynieria to proces podejmowania decyzji.
AI świetnie radzi sobie z implementacją. Nie potrafi jednak odpowiedzieć na te pytania:
• Czy ta usługa powinna posiadać te dane? • Gdzie powinna odbywać się walidacja? • Jak odzyskać sprawność po awariach? • Jak audytować zautomatyzowane decyzje?
AI zastępuje tarcie, a nie inżynierów. Eliminuje powtarzalną pracę, taką jak pisanie serializatorów czy migracji. Pozwala to rozwiązywać problemy, zamiast tłumaczyć rozwiązania na składnię.
Niedawno zbudowałem Transaction Intelligence System. Myślałem, że najtrudniejsza będzie część związana z modelem AI. Myliłem się.
Najtrudniejsza była praca nad:
• Projektowaniem struktur danych • Tworzeniem syntetycznych zbiorów danych • Definiowaniem taksonomii biznesowych • Budowaniem potoków rozwiązywania encji
AI przyspieszyło kodowanie, ale nie wyeliminowało potrzeby rozumienia biznesu.
Generowanie oprogramowania jest teraz tanie. Zrozumienie złożoności wciąż jest kosztowne.
Wyzwaniem jest interpretacja tego, co nie zostało zapisane. Musisz odnaleźć ukryte reguły biznesowe, ograniczenia regulacyjne i potrzeby bezpieczeństwa. Istnieją one w rozmowach i doświadczeniu, a nie w dokumentacji. Żaden model nie może wywnioskować wiedzy, która nie została przedstawiona.
AI premiuje dobrą architekturę. Nie zastępuje jej.
Jeśli Twój system ma jasne zasady własności i modułowe usługi, AI staje się produktywne. Jeśli Twoje fundamenty są słabe, AI po prostu szybciej generuje złożoność.
Nie przestałem zajmować się inżynierią. Zacząłem uprawiać inżynierię na wyższym poziomie.
Mniej czasu na pisanie. Więcej czasu na projektowanie. Mniej czasu na debugowanie składni. Więcej czasu na weryfikację założeń.
W tym kierunku zmierza ten zawód.
Źródło: https://dev.to/uigerhana/i-spend-less-time-writing-code-than-ever-before-395b
Opcjonalna społeczność edukacyjna: https://t.me/GyaanSetuAi