U poslednjih nekoliko godina, veštačka inteligencija (AI) nije više samo trend u IT industriji – postala je ključni faktor u transformaciji načina na koji se softver razvija, isporučuje i održava. GitLab, jedan od lidera u DevOps i DevSecOps alatima, prepoznaje potencijal AI tehnologije i sve intenzivnije je integriše u svoje razvojno okruženje.
Michel Isnard, potpredsednik GitLab-a za Evropu, Bliski Istok i Afriku (EMEA), pruža uvid u to kako generativna AI i srodne tehnologije ubrzavaju razvoj softvera, povećavaju produktivnost timova i poboljšavaju kvalitet isporučenih rešenja. Isnardovo viđenje AI-a kao suštinske komponente budućnosti razvoja softvera temelji se na praktičnim primerima i povratnim informacijama GitLab korisnika širom sveta.
Ubrzanje razvojnog ciklusa – AI kao katalizator produktivnosti
Prema istraživanju koje je sproveo GitLab, većina kompanija u Velikoj Britaniji ubrzava isporuku softvera – čak 65% njih izdaje nove verzije najmanje dvostruko brže nego prethodne godine. Ipak, samo trećina ovih kompanija koristi AI alate za unapređenje razvoja. Ovaj nesklad ukazuje na ogroman neiskorišćeni potencijal koji AI može doneti.
Generativna AI, poput GitHub Copilot-a ili GitLab AI Assistenta, omogućava programerima da brže pišu kod, automatski generišu testove i otkrivaju greške u ranim fazama razvoja. AI asistenti su u stanju da analiziraju kod u realnom vremenu, predlažu optimizacije i identifikuju potencijalne sigurnosne propuste pre nego što kod dospe u produkciju.
Isnard naglašava:
„AI može ubrzati razvojne procese i omogućiti timovima da se fokusiraju na složenije i kreativnije zadatke, dok automatizacija preuzima repetitivne aktivnosti poput testiranja i detekcije grešaka.“
Izazovi skaliranja AI rešenja u razvoju softvera
Uprkos očiglednim prednostima, primena AI u razvoju softvera nije bez izazova. Jedan od najvećih problema sa kojima se kompanije suočavaju jeste skaliranje AI rešenja i merenja njihovog uticaja na produktivnost. Istraživanje je pokazalo da 60% kompanija smatra merenje produktivnosti ključnim za poslovni rast, ali polovina njih priznaje da su njihove metode praćenja učinka programera neprecizne ili zastarele.
Tradicionalni pokazatelji produktivnosti – broj linija koda, komitova ili taskova – često ne odražavaju pravu sliku o učinku programera. Isnard ističe da je potrebno proširiti metrike kako bi se uzele u obzir kvalitativne komponente, kao što su:
- Kvalitet koda
- Frekvencija bugova i bezbednosnih ranjivosti
- Vreme potrebno za rešavanje problema
- Brzina isporuke i vreme za oporavak u slučaju grešaka
Ovi pokazatelji pružaju potpuniju sliku o doprinosu AI tehnologija, omogućavajući kompanijama da preciznije mere uticaj i identifikuju oblasti koje treba unaprediti.
AI i uloga u smanjenju manuelnog rada
Jedan od ključnih uvida GitLab istraživanja odnosi se na to kako programeri provode vreme tokom radnog dana. Samo 29% vremena se troši na pisanje koda, dok ostatak odlazi na rešavanje grešaka, sigurnosne provere i ažuriranje starih sistema.
AI ima moć da preokrene ovaj odnos automatizacijom velikog broja zadataka:
- Automatska ispravka grešaka i generisanje testova
- Automatizovano održavanje i migracija koda
- Analiza sigurnosnih ranjivosti i predlozi za njihovo rešavanje
Kao rezultat, programeri mogu više vremena posvetiti kreativnim aspektima razvoja, što povećava ne samo produktivnost već i zadovoljstvo zaposlenih.
Kako meriti uticaj AI na razvoj softvera?
Isnard predlaže da se prilikom implementacije AI tehnologija kompanije fokusiraju na alternativne metrike, koje pružaju širu sliku produktivnosti i uspeha:
- Frekvencija isporuke (Deployment Frequency)
- Vreme potrebno za promene (Lead Time for Changes)
- Vreme oporavka nakon greške (Mean Time to Recovery – MTTR)
Ove metrike omogućavaju kompanijama da prate sveobuhvatne performanse timova, umesto da se fokusiraju isključivo na pojedinačne programere.
Kultura eksperimentisanja i prilagođavanja AI rešenja
Uspešna integracija AI u razvoj softvera zahteva kulturu eksperimentisanja i spremnost na iterativne procese. Isnard preporučuje kompanijama da podstiču svoje timove na testiranje različitih AI alata i modela kako bi otkrili koje rešenje najbolje odgovara njihovim potrebama.
Saveti za implementaciju:
- Empower timovi: Omogućiti programerima da donose odluke o alatima koje koriste.
- Testiranje i iteracija: Kreiranje prostora za eksperimentisanje i prilagođavanje AI rešenja.
- Obuka i edukacija: Ulaganje u edukaciju programera o prednostima i ograničenjima AI tehnologija.
Zaključak
AI transformiše razvoj softvera u svim segmentima, od automatizacije repetitivnih zadataka do unapređenja kvaliteta isporučenih rešenja. GitLab i Michel Isnard pružaju jasan uvid u budućnost industrije, ističući kako AI omogućava bržu isporuku softvera, veću produktivnost timova i bolje poslovne rezultate.
Za kompanije koje žele da ostanu konkurentne, integracija AI u razvojne procese više nije opcija – to je neophodnost.