Yapay zeka, birden fazla işsiz geliştiriciye veya daha fazla yazılım üretimine yol açar mı?
Bir büyüklük sırası veya on faktörün yazılımının geliştirilmesinde verimliliği artırabileceğimizi varsayalım. Çok spesifik hale getirmek için, bir düşünce deneyi: bir proje yöneticisi sabah uyanıyor ve projesinde 100 kişi yerine sadece 10 kişinin gerekli olduğunu biliyor. Ayrıca insanların ne olduğunu da biliyor. Gökyüzü mavi olduğu için bu kesinlikle kesin.
(Resim:
Eberhard Wolff
)))
Eberhard Wolff, Swaglab'ın mimarisinin başkanıdır ve yirmi yıldan fazla bir süredir, genellikle iş ve teknoloji arasındaki arayüze mimar ve danışman olarak çalışmaktadır. Mikro hizmetler de dahil olmak üzere çok sayıda makale ve kitabın yazarıdır ve uluslararası konferanslarda konuşmacı olarak düzenli olarak performans gösterir. Teknolojik odağı, bulut, alan adı ve mikro hizmetler tarafından yönetilen tasarım gibi modern mimari ve geliştirme yaklaşımlarıdır.
Proje yöneticisi şimdi ne yapacak?
İlk seçenek projeye on kişi ile devam etmek ve kalan 90 kişiye başka aktiviteler vermek veya hatta ateşlemek olacaktır. Bu seçeneğin uygulanması zordur çünkü proje yöneticisi kendilerini ve diğerlerini projede çok fazla insanın çalıştığı gerçeğini kabul eder. Buna ek olarak, 100 kişilik bir projenin yönetimi, on kişi olan bir projenin yönetiminden daha prestijlidir. Prosedür aynı zamanda bir risk içerir, çünkü onlar için makul bir görev bulduğunuzda insanları geri almak o kadar kolay değildir.
Başka bir seçenek, orijinal proje üzerinde çalışan ve başkalarına farklı bir görev sunan on kişinin olması. Projenin alanını büyütebilirsiniz. Bu nispeten kolay olabilir, çünkü en çok özellik arzusu daha ziyade kuraldır. Ya da insanlar için farklı bir proje arıyorsunuz. Sonunda, her iki seçeneğin de kuruluş için daha fazla değeri vardır ve bu nedenle ilgili tüm konular için daha fazla prestij vardır.
Belki projeyi ek insanlar tarafından hızlandırabilirsiniz. Bununla birlikte, bu zor görünüyor çünkü daha fazla insan bir projeyi bile yavaşlatabilir çünkü aşina olma ve daha fazla iletişim gereklidir. Fred Brooks bunu “Efsanevi İnsan Ayı” kitabında vurguladı.
Gerçekçi?
Ama böyle bir düşünce deneyi gerçekçi mi? Burada da Fred Brooks'un bir cevabı var: “Gümüş Bullet yok” makalesinde, tek bir önlemin boyut yazılımının geliştirilmesinde üretkenliği artıramayacağını söylüyor. Ancak bu, bunu başarmak için önlemlerin bir kombinasyonu için yer bırakır. Buna ek olarak, bu post-it blog gibi de göstermeyen bir hipotezdir.
Senaryonun gerçekçi olmasının nedenlerinden biri: daha önce de belirtildiği gibi, bir projedeki daha fazla insan daha fazla prestij anlamına geliyor ve birçok insanla proje yapma arzusu var. Parkinson Yasası artık mevcut tüm kişilerin proje üzerinde çalışacağını söylüyor. Yazılım geliştirme çok fazla iletişim anlamına geldiğinden, bu çok sayıda insan zor iletişime yol açabilir. İletişim mimariye de yansıtıldığından, mimari de çöküyor. İletişim ve mimari arasındaki ilişki Conway'e ve yasalarına dayanmaktadır. Ayrıca, zayıf iletişim ve nihayetinde, zaten başka bir blog yazısının konusu olan kötü bir mimariye sahip şişirilmiş projelerin tezini kurdu.
Bu nedenle, temiz bir mimari, daha az insan ve dolayısıyla daha az iletişim ve iletişim problemleriyle sonuç alabilirsiniz, böylece düşünce deneyi tamamen gerçekçi olmayabilir.
Yapay zeka?
Düşünce deneyinin motive etmesi farklı bir gelişmedir: başka bir blog yazısının tartıştığı gibi, kodun yapımındaki yapay zeka yoluyla çok daha verimli hale gelebiliriz. Dolayısıyla, verimlilik iyileştirildiğinde 10 faktörün ne olacağı sorusu çok alakalı.
Düşünce deneyi, bu ilerleme ile daha da fazla yazılım üretildiğini ve yazılımın sonucunun henüz yararlı olmadığı alanlar için de kullanıldığını göstermektedir.
Aslında, bu fenomen için ekonomide var: geri tepme etkisi. Örneğin, otomobiller daha verimli hale gelirse, çoklu seyahat için kullanılırlar, böylece tüketim sonuna girmez, ancak aynı zamanda artar. Belki de IA benzer bir etkiye yol açar: yazılımın geliştirilmesi daha verimli hale gelir, ancak yazılım başka amaçlar için de kullanılır, böylece yatırılan çabalar aynı kalır. Aslında, yazılım daha fazla alanı destekler ve bu nedenle bu eğilimi güçlendirebilir.
Aşırı durumlarda, insanlar teknik becerilerin gerçekte eksik olduğu yazılımlar geliştirebilirler. Ayrıca, Cobol gibi teknolojilerle, aynı zamanda düşük veya boş bir kodla birkaç kez bu vaat oldu. Ancak IA burada başarılı olsa bile: diğer endüstriler hangi etkilerin bu tür kesintilere sahip olduğunu göstermektedir. Masaüstünün yayınlanmasıyla birlikte, birçok kişi artık seksenlerden daha fazla basılı ürünler oluşturabilir, ancak kalite oldukça kötüleşti ve profesyonellerin hala faaliyet alanları var.
Bu, yazılım sektörünün geleceğinin IA'ya karşı garanti edildiği görülebilir. Ama belli ki geleceğin tahmin edilmesi zor. BT pazarındaki mevcut krizin sadece ne yapacağının bir alamet olduğu da iddia edilebilir. Gelecek açık.
TL; Dr.
Ki'nin üretebileceği gibi, yazılımın geliştirilmesinde üretkenlik için bir rahatsızlık bile, bölgede daha az sayıda insanın çalışacağı anlamına gelmez, ancak belki de yazılımdan ziyade daha fazla amaç için kullanılır.
(Resim: Techsolution/Shutterstock)
21 Ocak 2025'te Genai Bettecode () başlayacak. IX ve DPunkt.verlag tarafından yönlendirilen çevrimiçi konferans, yapay zekaya dayalı yazılım geliştirmenin önemli yönlerini ele almaktadır.
Genai BetterCode (), KI kodunun incelemelerinin nasıl optimize edildiğini, eski kodunu test etmeye ve taşımaya yardımcı olduğunu gösterir. Güvenliğin yönlerini incelemek de önemlidir.
Konferans programı aşağıdaki dersleri sunmaktadır:
- Copilot, Chatt ve CO ile yazılım geliştirme
- Kodlama Araçları: Yeni Standart?
- Genai'yi kullanarak kod görünümünde hızlı geri bildirim
- Daha iyi test sonuçları için yapay zeka ile
- Eski sistemlerin analizi için chatgpt dinosours – llms ile yenilgi
- AI-Stangths tarafından güvenlik ve desteklenen yapay zekanın zayıflığı ve güvenli yazılımın geliştirilmesi
(RME)