Les prochaines itérations de Copilot et d’outils similaires s’intégreront encore plus profondément aux pipelines CI/CD, aux tests automatisés et au débogage prédictif.  Les entreprises qui intègrent l’IA dans leurs processus d’ingénierie logicielle seront les leaders de l’innovation dans la prochaine décennie. « HR » « HR » Il était tard dans la nuit, et Satya, un développeur senior chez R Systems, s’assit à son bureau, équilibrant une tasse de chai à la vapeur dans une main et son ordinateur portable dans l’autre. Après une longue journée de travail et de responsabilités familiales – aidant sa fille avec les devoirs, préparant le dîner et veillant à ce que tout soit bien à la maison – elle s’est finalement installée pour faire face à une fonction compliquée dans une architecture de microservices complexe. La date limite approchait et son esprit était obscurci par la fatigue. Elle a tapé un commentaire:   Presque magiquement, Copilot a rempli la fonction en quelques secondes. "Implémenter une fonction pour valider l'entrée de l'utilisateur et saniter les caractères spéciaux." "Implémenter une fonction pour valider l'entrée de l'utilisateur et purifier les caractères spéciaux." La montée du développement alimenté par l'IA Les jours où les développeurs ont passé des heures à rechercher Stack Overflow ou à creuser des documents obsolètes sont passés.L'avènement d'outils d'IA tels que GitHub Copilot, Tabnine et ChatGPT a transformé la façon dont nous écrivons du code. Au sein de R Systems, où la transformation numérique est au cœur de notre ethos, nous explorons en permanence des solutions basées sur l’IA qui améliorent la productivité des développeurs.L’IA n’est pas seulement une question d’automatisation – il s’agit d’augmenter les capacités humaines, permettant aux ingénieurs de se concentrer sur la résolution de problèmes d’affaires réels plutôt que d’être coincés dans les mauvaises herbes de la syntaxe et du code de boilerplate. AI comme un programmeur par paires Traditionnellement, la programmation par paires impliquait deux développeurs qui travaillaient ensemble – l’un écrivait du code tandis que l’autre l’examinait.GitHub Copilot, un programmeur par paires d’IA, prend ce concept à un tout nouveau niveau.Avec des suggestions en temps réel et une finition de code contextuelle, il accélère le développement, réduit la charge cognitive et améliore la qualité du code. Les équipes d'ingénierie de R Systems ont vu des avantages tangibles. Au cours d'un projet récent impliquant une migration de systèmes anciens, Copilot a suggéré des requêtes SQL optimisées et des intégrations d'API efficaces, réduisant considérablement le temps de développement. Reducing Developer Fatigue & Context Switching L'un des plus grands tueurs de la productivité dans le développement de logiciels est le changement de contexte.Lorsque les développeurs changent constamment d'idées, de documentation et de forums, ils perdent un temps de concentration précieux.Les outils basés sur l'IA atténuent cela en intégrant les connaissances directement dans l'environnement de développement. Prenez, par exemple, des explications de code alimentées par l'IA. Si un développeur rencontre un modèle de regex complexe qu'il n'a pas écrit, au lieu de le disséquer manuellement, il peut demander à un outil d'IA de l'expliquer en anglais simple. Qualité et sécurité : le rôle de l’IA dans l’écriture de code plus sûr L’IA n’est pas seulement une question de vitesse – il s’agit aussi d’écrire un code meilleur et plus sécurisé.Au sein de R Systems, la sécurité est une priorité et les outils d’IA aident les développeurs à identifier les vulnérabilités plus tôt. Par exemple, lors de la mise en œuvre de la logique d'authentification, Copilot suggère les meilleures pratiques pour prévenir les injections SQL et les attaques XSS. La synergie Humain-IA Malgré sa puissance, l'IA n'est pas un substitut pour les développeurs humains.Il ne peut pas remplacer la créativité, la prise de décision architecturale ou la résolution de problèmes profonds. Au sein de R Systems, nous adoptons cette synergie.Nos équipes tirent parti des outils basés sur l'IA tout en gardant la surveillance humaine pour assurer que la qualité du code, l'innovation et la prise de décision stratégique restent au premier plan.L'avenir ne concerne pas le remplacement des développeurs par l'IA, mais des développeurs qui exploitent l'IA pour surpasser ceux qui ne le font pas. L’avenir de l’IA dans le développement logiciel Pour les organisations qui subissent une transformation numérique, comme R Systems, l’adoption du développement axé sur l’IA n’est pas facultative – il est nécessaire de rester à l’avant. Conclusion Lorsque Satya a engagé son code et l'a poussé dans le dépôt, elle a réfléchi à la portée du développement logiciel. l'IA avait transformé son flux de travail, rendant le codage plus intuitif, efficace et impactant. Au sein de R Systems, nous ne nous adaptons pas seulement à ce changement, nous le conduisons.L’IA redéfinit la productivité des développeurs et ceux qui l’adopteront façonneront l’avenir du développement logiciel. Le code ne s'écrit peut-être pas entièrement, mais avec l'IA, il se rapproche assez.     Cet article de   a été placé en tant que coureur dans le Round 1 de R Systems Blogbook: Chapitre 1. Gangumolu Satyasri Cet article de   a été placé en tant que coureur au Round 1 de R Systems Blogbook: Chapitre 1. Gangumolu Satyasri Gangumolu Satyasri

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Cet audio est produit dans la langue originale de l'histoire !

Le code qui s’est écrit : comment l’IA redéfinit la productivité des développeurs de Gangumolu Satyasri

About Author

COMMENTAIRES

ÉTIQUETTES

CET ARTICLE A ÉTÉ PARU DANS

Related Stories

Naviguer sur les eaux : développer des applications RAG de qualité production avec des lacs de données

Créer des produits cryptographiques centrés sur l'utilisateur : l'importance des retours clients

Libérer la puissance de l’IA. Une revue systématique des techniques de pointe : résumé et introduction

Le modèle Bitcoin UTXO, alimentant un écosystème unique

Naviguer sur les eaux : développer des applications RAG de qualité production avec des lacs de données

Créer des produits cryptographiques centrés sur l'utilisateur : l'importance des retours clients

Libérer la puissance de l’IA. Une revue systématique des techniques de pointe : résumé et introduction

Le modèle Bitcoin UTXO, alimentant un écosystème unique

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps