AI ułatwia programowanie. Nie ułatwia jednak inżynierii.
Ludzie mówią, że AI ułatwia inżynierię oprogramowania. Mylą się.
AI przyspiesza pisanie kodu. Pomaga szybko budować prototypy. Przenosi Cię od pomysłu do rezultatu w kilka sekund.
Pisanie kodu nigdy nie było najtrudniejszą częścią tej pracy.
Prawdziwe wyzwania pozostają te same:
- Zrozumienie problemu
- Zdefiniowanie właściwej architektury
- Przekładanie potrzeb klienta na niezawodne systemy
- Testowanie i walidacja oprogramowania
- Utrzymywanie i skalowanie systemów
To, że LLM generuje funkcję w trzy sekundy, nie rozwiązuje tych problemów.
Luka między istniejącym kodem a działającym oprogramowaniem powiększa się. Kiedy pisanie kodu było powolne, trzeba było myśleć. Rozważałeś kompromisy. Kwestionowałeś założenia.
Teraz kod pojawia się natychmiast. Musisz teraz znaleźć czas na oddzielne i świadome myślenie. Większość zespołów nie potrafi dostosować swoich procesów do tej zmiany.
Sukces odnoszą zespoły, które nie skupiają się na generowaniu jak największej ilości kodu. Skupiają się na zadawaniu lepszych pytań.
Robią oni następujące rzeczy:
- Jasno definiują problem przed wpisaniem promptu
- Sprawdzają, czy wynik pasuje do ich architektury
- Testują przypadki brzegowe, które AI przeoczyło
- Rozumieją kod, zanim go wdrożą
Twoja rola się zmienia. Przechodzisz od bycia osobą, która pisze kod, do osoby, która projektuje systemy. To wyższa poprzeczka. Twoja wartość tkwi w inżynierskim osądzie.
AI zmniejsza wysiłek potrzebny do wytworzenia oprogramowania. Zwiększa jednak zapotrzebowanie na:
- Lepsze definiowanie problemów
- Mocniejsze decyzje architektoniczne
- Szybszą walidację
- Lepszy osąd
Przyszłość należy do zespołów, które podejmują lepsze decyzje techniczne. Należy do zespołów, które zadają pytania, których LLM nie potrafi zadać.
Czy Twój zespół zmienił swój workflow od czasu przyjęcia AI? Czy po prostu zmieniłeś narzędzia?
Źródło: https://dev.to/dimitrisk_cyclopt/ai-makes-writing-code-easier-it-doesnt-make-engineering-easier-120