Tehisintellekt suudab kirjutada koodi tempoga, mis olnuks veel mõne aasta eest mõeldamatu. Kuid mida rohkem loob masin, seda kriitilisemaks muutub ka inimlik pilk, sest ainult tema suudab öelda, kas lahendus sobitub olemasolevasse süsteemi ja püsib töökorras ka aastate pärast.
Uptime’i tehnoloogiajuhi Raimo Seero sõnul on tehisintellekt suurepärane tööriist ning see suudab kiiresti lahendada lihtsamaid ülesandeid ja genereerida suures mahus koodi. “Tarkvaaraarendus on tänu sellele läinud kiiremaks ja teatud aspektides ka soodsamaks,“ märgib ta. “See tähendab, et täna suudab näiteks üks juuniorarendaja toota sellises mahus justkui sobilikku töötavat koodi, mis veel kunagi müstilisena tundus.”
Samas pole ükski lahendus nõrkade külgedeta. Seero märkis, et tehisintellekt suudab küll kasvõi õrnalt pädeva arendaja kontrolli all luua midagi, mis töötab, et see ei suuda täna veel piisavalt tasemel mõelda näiteks koodi jätkusuutlikkuse, hallatavuse ja struktureerituse peale ning kipub tarkvaraahenduste muutmise asemel ise nullist neid üles ehitama.
„Tehisintellekt ei küsi endalt, kas keegi teine saab koodist hiljem aru või kuidas see sobitub suuremasse süsteemi.“ selgitab ta. „See võib viia olukorrani, kus näiliselt toimivad tükid tegelikult omavahel ei sobitu ning igasugune hooldus muutub keerukaks ja kulukaks. Tehnoloogilne võlg võib pimesi AI-d usaldades väga kiiresti kuhjuda.”
Seda võib tema sõnul võrrelda näiteks kortermaja ehitusega. AI ehitab suurima heameelega valmis esimese, teise ja kolmanda korruse, ent kui juba esimene korrus on valesti ehitatud, siis kukub varem või hiljem kogu maja kokku. Siin on vaja seega inimese pilku, kes oskab öelda, kas AI ehitusplaan on ikka mõistlik. Ning see on olukord, kus tuleb appi karastunud spetsialistide kogemus ja suutlikkus mõelda viis või kümme sammu ette – kogenud spetsialisti aastatepikkune kogemus erinevate süsteemidega annab neile unikaalse arusaama võimalikest ohuteguritest
Vanemarendaja tagab arenduse jätkusuutlikkuse
Seero sõnul muudabki AI võidukäik kogemustega vanemarendaja rolli olulisemaks kui kunagi varem.
“Kui tehisintellekt suudab toota nooremarendaja toel kiiresti koodi, siis vanemarendaja oskab märgata süsteemseid vastuolusid ja suudab sekkuda enne, kui probleemid kuhjuvad,” räägib ta. Viimane on mõneti kaasa toonud ka arendusettevõtete arendusparadigma muutuse – kui varem sõltus arenduse kiirus paljuski sellest, kui palju jõudsid vanemarendajad mõelda ja tööd ette anda, siis nüüd on pudelikael see, kui kiirelt jõuavad seeniorid tehtud tööd kontrollida, õigele teele suunata ja parandada.
“Kuna nooremarendajad suudavad AI toel genereerida märksa kiiremini koodi, peab keegi selle ka üle vaatama. See tähendab omakorda, et vajadus kogemustega vanemarendajate järgi on märgatavalt kasvanud,” märgib Seero. “Võib öelda, et tehisintellekti lisandumine arendusprotsessi muudab inimese panust isegi tähtsamaks – usalda, aga kontrolli enam ei tööta. Nüüd on uueks mõttemaailmaks kontrolli ja siis kontrolli veel.”
Ettevõtetele, kes kasutavad tehisintellekti igapäevases tarkvaraarenduses või plaanivad seda lähiajal kasutusele võtta, soovitab Seero luua teadliku ja läbimõeldud raamistiku:
- Iga AI poolt genereeritud koodijupp peab läbima inimliku ülevaatuse, eelistatavalt kogenud vanemarendaja või arhitekti poolt.
- Meeskonnas peab olema selge arusaam süsteemi arhitektuurist ja jätkusuutlikkusest, et tehisintellekti lahendused ei lõhuks olemasolevat struktuuri.
- Tuleb määratleda tehnilised ja protseduurilised piirid, milles AI tohib tegutseda – nt millistes komponentides tohib AI koodi genereerida ja millistes mitte.
- Paigas peavad olema reeglid ja tavad selle kohta, milliseid tööriistasid AI töö valideerimiseks kasutatakse ja kes vastutab nende toimepidevuse eest.
- Enne AI-lahenduste kasutamist tuleks ära raamistada õigluslikud ning jätkusuutlikkust ja toimepidevust puudutavad riskid ja leida võimalused need juba eos maandada.
Tema sõnul on oluline ka see, et samu põhimõtteid jälgiks kõik ettevõtte partnerid. Kuna tehisintellekti ajastul on pea igaühel võimalik luua justkui midagi, mis töötab, peavad ettevõtted endale arenduspartnereid valides muutuma veelgi kriitilisemaks – partnerid peavad suutma selgelt ette näidata, kuidas nad tagavad jätkusuutlikkuse, piisava tasakaalu nooremate ja kogenumate töötajate vahel ning mis on viisid, kuidas nad AI toega loodud lahenduste puhul kvaliteedi senisel heal tasemel hoiavad.
“Kui AI-d kasutatakse läbimõtlematult, võib näiliselt kiirenenud arendusprotsess muuta süsteemi järk-järgult haldamatuks,“ hoiatab Seero. „Aga kui ettevõttel on paigas mehhanismid, kuidas seda kontrollida ja suunata, võib tehisintellekt olla väga võimas liitlane. Uptime’is see nii on.“