Насколько сильно технологии GPT могут повлиять на рынок труда разработчиков ПО?
11 июля 2023 г.
…И насколько активно вы используете технологии GPT в процессах разработки и тестирования программного обеспечения? После публикации заметки «Как должно выглядеть соотношение между ИТ-джунами, ИТ-мидлами и ИТ-сеньорами?» эти вопросы мы задали представителям компаний, входящих в Ассоциацию РУССОФТ. И вот что они ответили.
Директор по развитию бизнеса «Девелоника» (ГК Softline) Роман Смирнов: «В настоящее время аудитория чата GPT составляет свыше 100 млн человек. Столько людей хотя бы раз попробовали его для разных целей. Согласно статистике, уже около половины зарубежных компаний внедряют этот инструмент. Причем не столько в разработку, сколько в HR-процессы, планирование, администрирование, ведение коммуникаций.
Мы сталкиваемся с несколькими сложностями. Во-первых, это „неофициальность“ присутствия данной технологии, трудности с проведением оплаты за её использование. Нет прямого выхода для бизнеса, при работе необходим VPN. Встает еще и большой вопрос о конфиденциальности передаваемых данных и информационной безопасности отечественных компаний. Этот момент является определяющим. Однако многие компании смотрят в сторону нейросетей, потому что эффект от внедрения виден незамедлительно.
Мы сформировали рабочую группу и дали доступ к GPT нескольким программистам, чтобы собрать обратную связь и проанализировать эффективность. Внедрение проходит только по тем проектам, где нет жесткой политики неразглашения. При нынешней стоимости 20 долл. за один аккаунт в месяц, наблюдается повышение производительности одного программиста (мидла или сеньора) — плюс
Директор по развитию Angels IT Иван Астафуров: «Пока рано говорить о том, что технологии GPT (3.5 и выше) и в самом деле могут сильно пошатнуть в программировании позиции не только джунов, но и мидлов. Эта система, конечно, уже сейчас выдает феноменальные результаты. Но она всё ещё может сильно ошибаться и выдавать полную чушь в качестве ответа. Поэтому в Enterprise-системах данная технология может использоваться только в качестве помощника программистов. То есть, по сути, это изменит подготовку и обучение программистов, которым нужно будет уметь работать с GPT вне зависимости от своего желания.
В свою очередь, использование GPT поменяет и сам процесс разработки. Вероятность, что GPT позволит использовать в простых проектах технологии, которые раньше требовали очень долгой и дорогой разработки, высокая. Например, мы сейчас пробуем создать систему рекомендаций при онлайн-записи к врачу с помощью GPT-4. Она берет на себя сложные и объемные вычисления, а наша задача проконтролировать адекватность её действий.
В то же время, GPT способна сильно изменить сегмент дешевой разработки. Малый и средний бизнес могут легко рискнуть и доверить создание сайта или написание постов такой системе. Честно говоря, программисты и копирайтеры из этого сегмента могут выдать чушь похлеще, чем чат GPT. Другой вопрос, станут ли предприниматели осваивать этот инструмент и как быстро. Возможно, это быстрее сделают те самые начинающие фрилансеры, программисты и копирайтеры».
Руководитель группы Java-разработки в IBS Дмитрий Басарыгин: Уже сейчас участники моей команды практикуют работу с нейросетями прежде, чем идти с нерешенным вопросом к старшему товарищу. И искусственный интеллект действительно помогает решать часть задач без привлечения наставников. Но важно понимать, что любой результат, выданный нейросетью в задачах большого объема, на текущий момент нуждается в ручной человеческой оценке. Эту оценку может дать только эксперт, тем не менее, это освобождает его от рутинной работы.
Остается спорным вопрос, что проще — ревьюить готовый код и править его или писать с нуля. На мой взгляд, ревьюить код, написанный по хорошо сформированному промпту для нейросети, проще. Отчасти и потому, что навык ревью-кода уже входит в компетенцию любого разработчика выше миддла, и теперь вес этого навыка стал гораздо выше.
Промпт-инженер — это специалист, способный сформулировать релевантные запросы к различным моделям искусственного интеллекта так, чтобы выданный ими результат соответствовал поставленной задаче. Название происходит от английского слова prompt, обозначающего текстовую подсказку, запрос. Промпт-инженеры могут работать как с текстовыми моделями, так и с сетями, генерирующими изображения, видео, музыку и другие виды контента.
Источник: публикация «Промпт-инженер — профессия будущего».
Не стоит забывать и об интегрированных в IDE решениях, например, AWS Code, которые формируют подсказку, позволяют не запоминать длинные типовые языковые конструкции, также как до этого мы могли себе позволить не запоминать дескрипшны всех возможных функций языка.
Основная задача миддл-разработчика, с моей точки зрения, как можно быстрее решить типовые задачи. Здесь нейросеть позволяет быстрее сформировать видение процесса решения типовой задачи, еще не находящейся в области опыта разработчика, и создать отдельные участки кода.
В то же время, на мой взгляд, необходимость в структурном, системном мышлении никуда не пропадет. Мы просто будем оперировать более высокоуровневыми конструктами в работе, а, следовательно, как специалисты начнем решать бизнес-задачи значительно быстрее. Итогом будет либо повышение качества конечного продукта для пользователя, в случае выполнения профессиональной командой, либо, наоборот, снижение качества в случае участия неопытной команды. В некоторой степени это может снизить потребность в разработчиках. На потребность в джунах и мидлах это не особо повлияет, но навыки, которые мы будем воспитывать в новых специалистах, будут другими».
Ведущий эксперт департамента развития бизнеса компании Softline Денис Маколин: «В Softline Digital ИТ-специалисты отдают предпочтение технологии генеративного ИИ во всех областях деятельности — от развития бизнеса и до разработки программных решений и продуктов. В разработке больше подходит Co-pilot от GitHub, но решения от ChatGPT, HuggingChat также позволяют оперативно получать шаблоны кода. Очевидно, что этот код требует рефакторинга и оптимизации для использования его в промышленных решениях, однако это позволяет разрешить проблему «белого листа» — того момента, когда нужно начать кодировать, писать документацию.
Директор департамента разработки ПО компании «Рексофт» Николай Сокорнов: Сервисы на базе генеративного интеллекта однозначно способны ускорить разработку, потому что любой язык программирования балансирует между удобством чтения кода разработчиком и компактностью написания. Даже для самого простого действия, например, вывода фразы на экран, надо написать, как минимум полтора десятка символов. Поэтому любые средства на базе ИИ, которые понимают, что нужно дописать, серьезно сокращают рутинные процессы разработки и ускоряют написание кода, и ценятся программистами.
Но, как это не парадоксально, такой инструмент скорее увеличит порог вхождения в профессию. Любые средства автоматизации программирования уменьшают количество рутинных задач. Вместе с этим сокращается потребность компаний в начинающих разработчиках, ведь в любой профессии обучение строится от простого к сложному. Новичкам чаще всего поручают именно рутинные задачи — написать по образцу 10 раз сходный кусок кода. Инструменты с использование генеративного интеллекта исключают потребность в таких действиях, а значит компаниям будут на входе нужны разработчики более продвинутого уровня, которые знают не только синтаксис языка, но и то, как строится приложение или из каких компонентов оно состоит, какие библиотеки существуют и т.п. Кроме того, разработчик должен будет уметь проверить, правильную ли конструкцию дописала программа. Я не говорю, что их не надо использовать, однозначно надо. Однако обходить обозначенный риск в сфере обучения начинающих специалистов принципам программирования тоже нельзя.
Источник: IT Channel News
Комментарии закрыты.