ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И БУДУЩЕЕ РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ: КАК ИИ МЕНЯЕТ IT

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND THE FUTURE OF SOFTWARE DEVELOPMENT: HOW AI IS CHANGING IT

Alexey Kuznetsov

student, Department of "Devices and Information-Measuring Systems", MIREA – Russian Technological University (RTU MIREA),

Russia, Moscow

Arseny Kolesnichenko

student, Department of "Devices and Information-Measuring Systems", MIREA – Russian Technological University (RTU MIREA),

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В современном цифровом мире программное обеспечение стало неотъемлемой частью нашей жизни. Оно лежит в основе работы организаций, систем коммуникации, развлечений, и многих других аспектов нашей повседневности. Непрерывное развитие технологий требует от разработчиков программного обеспечения постоянного совершенствования методов и инструментов для создания более эффективных, надежных и функциональных продуктов. В этом контексте, искусственный интеллект (ИИ) выступает как мощный катализатор трансформации всей отрасли. Проникновение ИИ в процессы разработки программного обеспечения не только автоматизирует рутинные задачи, но и открывает новые горизонты для творчества, инноваций и повышения производительности. Влияние ИИ на сферу IT становится всё более заметным, вызывая как воодушевление, так и беспокойство по поводу будущего профессии разработчика. Целью данной статьи является всестороннее исследование того, как искусственный интеллект меняет сферу разработки программного обеспечения, анализируя конкретные примеры его применения, а также рассматривая изменения, которые происходят в ролях и требованиях к IT-специалистам. Мы рассмотрим, как ИИ способствует автоматизации процессов, повышает качество кода, оптимизирует управление проектами, и создает новые возможности для инноваций. Также мы проанализируем влияние ИИ на рынок труда в IT и вызовы, которые стоят перед индустрией в связи с этими изменениями.

ABSTRACT

In today's digital world, software has become an integral part of our lives. It underpins the operations of organizations, communication systems, entertainment, and many other aspects of our daily routines. The continuous development of technology requires software developers to constantly improve their methods and tools in order to create more efficient, reliable, and functional products. In this context, artificial intelligence (AI) acts as a powerful catalyst for the transformation of the entire industry. The penetration of AI into software development processes not only automates routine tasks but also opens new horizons for creativity, innovation, and increased productivity. The impact of AI on the IT sphere is becoming increasingly noticeable, causing both enthusiasm and concern about the future of the developer profession. The purpose of this article is to conduct a comprehensive study of how artificial intelligence is changing the field of software development, analyzing specific examples of its application, as well as considering the changes that are taking place in the roles and requirements for IT specialists. We will examine how AI contributes to the automation of processes, improves code quality, optimizes project management, and creates new opportunities for innovation. We will also analyze the impact of AI on the IT labor market and the challenges facing the industry in connection with these changes.

Ключевые слова: искусственный интеллект, разработка программного обеспечения, автоматизация, процесс разработки.

Keywords: artificial intelligence, software development, automation, development process.

Одним из ключевых направлений влияния ИИ на разработку программного обеспечения является автоматизация рутинных и монотонных задач. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на более сложных и творческих аспектах их работы, что, в свою очередь, повышает общую производительность и качество создаваемых продуктов.

Интеллектуальная генерация кода: Использование ИИ для автоматической генерации кода — это одно из самых многообещающих направлений. Инструменты, такие как GitHub Copilot, Tabnine, и другие, используют модели машинного обучения, обученные на огромных массивах кода, для того чтобы предсказывать и предлагать фрагменты кода, соответствующие контексту. Это позволяет разработчикам значительно ускорить процесс написания программ, снизить количество ошибок, и быстрее прототипировать идеи. ИИ-системы также могут автоматически генерировать шаблонный код, что особенно полезно при создании новых проектов или компонентов программного обеспечения. Однако, важно отметить, что ИИ не является панацеей. Сгенерированный код не всегда может быть оптимальным или полностью соответствовать требованиям, поэтому разработчикам все равно необходимо проверять и дорабатывать его. Плюсы и минусы кодирования с помощью ИИ Генерация кода с помощью ИИ дает одно главное преимущество: она экономит время разработчиков, позволяя им выдавать код без необходимости его писать. [1]

ИИ в тестировании ПО: Тестирование является неотъемлемой частью процесса разработки программного обеспечения, и ИИ здесь также находит своё применение. Алгоритмы машинного обучения могут автоматически генерировать тестовые сценарии, покрывая различные комбинации параметров и входных данных, что помогает выявлять ошибки и уязвимости на ранних стадиях разработки. Инструменты для автоматического тестирования UI (пользовательского интерфейса) и API (программного интерфейса) позволяют проводить комплексное тестирование, не требуя при этом значительных временных и финансовых затрат. Использование ИИ в тестировании не только ускоряет процесс, но и повышает его эффективность, позволяя обнаруживать более сложные и скрытые ошибки. Тестирование ПО позволяет обнаруживать несоответствия ожидаемым результатам в поведении системы, благодаря чему пользователи ресурса достаточно редко сталкиваются с так называемыми багами. Однако, не исключены ошибки и со стороны тестирования из-за невнимательности или недостаточной подготовки тестировщика. На помощь в данном случае приходят вспомогательные инструменты, основанные на искусственном интеллекте (ИИ), которые стремительно развиваются в последние несколько лет. [2]

Влияние ИИ распространяется не только на процесс написания кода, но и на управление проектами, а также на процессы DevOps (Development and Operations). Интеграция ИИ в эти области позволяет сделать процессы более гибкими, автоматизированными и эффективными.

Управление проектами: ИИ может анализировать данные прошлых проектов, идентифицировать закономерности и делать более точные прогнозы относительно сроков, стоимости и необходимых ресурсов для новых проектов. Системы на основе ИИ позволяют отслеживать прогресс проекта в реальном времени, автоматизируя процесс управления задачами и выделяя потенциальные проблемы, которые требуют внимания менеджеров. ИИ может также помочь оптимизировать распределение ресурсов, автоматически назначая задачи исполнителям с учётом их компетенций и загруженности. Применение ИИ в управлении проектами не только повышает эффективность процессов, но и помогает минимизировать риски и предотвращать срывы сроков.

ИИ в DevOps: DevOps, объединяющий разработку и эксплуатацию, является ключевой практикой в современной IT-индустрии, и ИИ играет в ней важную роль. ИИ позволяет автоматизировать развертывание и настройку приложений, обеспечивая более быстрый и плавный переход от разработки к эксплуатации. Системы на основе ИИ могут анализировать работу приложений в реальном времени, обнаруживая потенциальные сбои и проблемы безопасности, и автоматически реагировать на них, минимизируя простои и обеспечивая стабильную работу программного обеспечения. Использование ИИ в DevOps повышает гибкость, масштабируемость и надежность инфраструктуры, а также позволяет сократить расходы на её обслуживание.

Внедрение ИИ в процессы разработки программного обеспечения неизбежно ведет к трансформации ролей и требований к IT-специалистам. Автоматизация рутинных задач не означает, что разработчики станут не нужны. Наоборот, их роль смещается от написания кода к более сложным задачам, требующим креативности, аналитических способностей и понимания работы ИИ.

Изменение роли разработчика: Роль разработчика становится более стратегической, требуя от него глубокого понимания архитектуры программного обеспечения, принципов работы ИИ и умения интегрировать его в различные системы. Разработчики должны уметь анализировать требования, проектировать решения, и контролировать качество кода. Фокус смещается от рутинного написания кода к созданию инновационных и сложных архитектур.

Искусственный интеллект и нейросети не только отнимают у людей работу, но иногда и создают новые профессии и рабочие места. Сейчас эти технологии не могут работать в отрыве от людей — им нужно «сопровождение» живых людей, от квалификации которых зависит конечный результат работы. Рассказываем, что за люди «работают на роботов», какие навыки от них требуются, как выглядит их рабочий день и много ли они зарабатывают. [3]

Необходимость изменения подхода к обучению: Для подготовки квалифицированных IT-специалистов, отвечающих вызовам времени, необходимо изменение подхода к обучению. В учебные программы должны быть интегрированы курсы по ИИ, машинному обучению и анализу данных. Акцент должен быть сделан на практическом обучении и работе с реальными проектами, а также на изучении этических аспектов использования ИИ.      Искусственный интеллект оказывает глубокое и многогранное влияние на будущее разработки программного обеспечения. Автоматизация рутинных задач, интеллектуальная генерация кода, использование ИИ в тестировании и управлении проектами, а также трансформация ролей и требований к IT-специалистам — все эти факторы указывают на масштабные изменения в IT-индустрии. Внедрение ИИ не является угрозой для разработчиков, а представляет новые возможности для развития и профессионального роста.

Список литературы:

1. https://www.itweek.ru/ai/article/detail.php?ID=225687
2. https://habr.com/ru/amp/publications/852212/
3. https://www.forbes.ru/tekhnologii/493522-zaklinateli-robotov-kakie-professii-sozdal-ii-i-kto-na-etom-zarabatyvaet