Wie wird künstliche Intelligenz die Welt der Softwareentwickler verändern?

Da immer mehr Unternehmen versuchen, KI-Basismodelle (wie ChatGPT von OpenAI) zu verwenden, bringt die Automatisierungsplattform gleichzeitig Softwareentwicklern große Auswirkungen werden immer deutlicher.

Einerseits können diese Plattformen die Arbeitsweise von Entwicklern revolutionieren, andererseits gefährden sie auch die Arbeitsplätze der Menschen in der Branche und stehen in krassem Gegensatz zu etablierten Prozessen.

Dennoch besteht kein Zweifel daran, dass Plattformen wie ChatGPT eine disruptive Kraft sind und von Risikokapitalgebern begeistert aufgenommen wurden. Nach Angaben des Forschungsunternehmens Gartner wurden in den letzten drei Jahren mehr als 1,7 Milliarden US-Dollar in generative KI-Lösungen investiert, ein großer Teil davon wurde in die KI-Softwarecodierung investiert.

Automatisierung hat viele weitere potenzielle Auswirkungen auf die Softwareentwicklung, nicht zuletzt auf die Qualität und Vielfalt des generierten Codes.

Branchenanalyst Dave Vellante schreibt: „Große Sprachmodelle können die Komplexität reduzieren und die Einführung von Unternehmensautomatisierungsplattformen beschleunigen, aber die Kehrseite ist, dass Softwareroboter darauf ausgelegt sind, die menschliche Produktivität durch intelligente Automatisierung zu steigern, während das GPT.“ Das Modell kannibalisieren einige, wenn nicht viele der ursprünglich von RPA-Anbietern anvisierten Anwendungsfälle. Diese neue Realität veranlasst Kunden, ihre Automatisierungsstrategien zu überdenken, und Anbieter positionieren das Basismodell als Katalysator für ihre Plattform.

Wie wird diese neue Technologie die Open-Source-Entwicklergemeinschaft verändern? Warum sind neue Automatisierungsplattformen ein zweischneidiges Schwert? Und schließlich: Wie wird dies die Branche nachhaltig verändern?

Praktische Anwendung von KI

Bereits vor der explosionsartigen Entwicklung der KI hatte die Automatisierung eine erstaunliche Entwicklungsgeschwindigkeit erreicht. Jüngsten Prognosen des Weltwirtschaftsforums zufolge werden Automatisierung und technologischer Fortschritt bis 2025 voraussichtlich 85 Millionen Arbeitsplätze verdrängen, aber 97 Millionen neue Rollen schaffen, „da Menschen, Maschinen und Algorithmen zunehmend zusammenarbeiten“.

Generative Open-Source-KI, wie das von OpenAI entwickelte Modell zur Verarbeitung natürlicher Sprache GPT-3, kann die meisten technischen Bereiche untergraben, und Softwareentwickler sind nicht davor gefeit.

Zum Beispiel kann GPT-3 automatisch Code generieren, und einige Startups, wie Hugging Face, haben begonnen, sich darauf vorzubereiten.

Clement Delague, CEO von Hugging Face, sagte: „Hugging Face ist eine Ressource für Startups und andere Unternehmen auf der ganzen Welt, und wir können ihnen dabei helfen, fast jede Anwendung zur Verarbeitung natürlicher Sprache zu entwickeln, unabhängig von Zeit, Kosten und Komplexität.“ ., ein Bruchteil dessen, was sie selbst entwickeln, und hilft Organisationen, ihre Lösungen schnell auf den Markt zu bringen“, sagte GitHub-CEO Thomas Dohmke in einem aktuellen Blogbeitrag. Wir testen intern eine neue Funktion, bei der GitHub Copilot automatisch Sätze und Absätze vorschlägt Erstellen Sie Pull-Anfragen, indem Sie dynamisch Informationen über Codeänderungen extrahieren. Obwohl ChatGPT einen „Netscape-ähnlichen“ Moment in der Technologiewelt erreicht hat, ist unklar, wie IT-Entscheidungsträger diese Technologie direkt in ihren Organisationen implementieren werden.

In einer Analyse zitierte Vellante aus einem aktuellen CIO-Roundtable. Als er über robotergestützte Prozessautomatisierung, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sprach, sagte ein CIO, dass alle drei im Wesentlichen versuchen, dasselbe Geschäftsszenario zu lösen, nämlich die Beseitigung redundanter Ressourcen, seien es Personalressourcen oder andere Ressourcen.

Der CIO sagte: „OpenAI hat mit ChatGPT gezeigt, dass man einen Großteil des ‚Overhead‘ beim Aufbau komplexer Artefakte rund um typisches RPA vermeiden kann – die Möglichkeit, einige zu ersetzen.“ Workbenches in „klassischer“ RPA, deren Beherrschung lange dauert und deren Wert über die regulären Anwendungsfälle hinausgeht. Andere versuchen, diese Arbeit zugänglicher zu machen. Red Hat setzt sich im Rahmen seiner Project Wisdom-Initiative für die Entwicklung gemeinschaftsgesteuerter KI ein, um die Automatisierung der Infrastruktur zu vereinfachen.

Tom Anderson, Vizepräsident von Red Hat und General Manager der Ansible-Geschäftseinheit, sagte: „Dies ist jetzt der Beginn der Community-Reise, und wir werden bei dieser Arbeit über Kanäle wie Discord zusammenarbeiten, um Menschen zur Teilnahme zu bewegen.“ ." # 🎜🎜#

Bedenken hinsichtlich menschlicher Entwickler

Die andere Seite des Problems betrifft das Potenzial dieser neuen Technologie, menschliche Entwickler vollständig zu ersetzen. Tatsächlich experimentieren Unternehmen wie Goldman Sachs Group Inc. bereits mit der internen Nutzung generativer KI, um das Schreiben von Code zu unterstützen.

Wenn sich eine Organisation zu sehr auf KI-generierten Code verlässt, führt dies auch zu anderen Problemen. Wenn es beispielsweise unterschiedliche Grundmodelle für unterschiedliche Aufgaben gibt, kommt es zu Fragmentierung, was die Arbeit erschweren kann Entwicklern, effektiv zusammenzuarbeiten. Darüber hinaus kann es zu Problemen kommen, wenn der von der KI generierte Code nicht kontrolliert wird, insbesondere wenn man bedenkt, dass es in ChatGPT immer noch zu sogenannten „Halluzinationen“ kommen kann.

Mitbegründer und Chief Marketing Officer von Neuroflash, Henrik Roth, sagte: „Diese Technologien werden Ihnen sehr überzeugend sagen, was sie für richtig halten, egal wie viele Fehler sie haben, ChatGPT ist es.“ ein großartiges Werkzeug für kreatives Schreiben und Werbung, aber „in Bereichen, in denen Fakten wichtiger sind – wie Journalismus und Wissenschaft – sollte man jede Behauptung auf Fakten überprüfen.“ #

Automatisierungsplattformen werden unweigerlich die Spielregeln für Softwareentwickler verändern. Große Unternehmen, insbesondere solche an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz und Automatisierung, nutzen RPA als alternatives Tool, darunter Microsoft, AWS und Google.

Vellante sagte: „Microsoft ist in Bezug auf die Umsatzbeteiligung gut positioniert, und Beobachter können davon ausgehen, dass die Beziehung von Microsoft zu OpenAI zum Schlüsselfaktor für die KI-Strategie von Microsoft werden wird. Aus technologischer Sicht kann Microsoft das sagen.“ In Bezug auf KI hinkt er hinter AWS und Google hinterher, aber in Bezug auf das Geschäftsmodell scheint Microsoft die Führung übernommen zu haben.“

In seiner Forschung zur Unternehmenstechnologie fragte er, ob Kunden GPT-Modelle bewerten und für welche Anwendungsfälle. Überraschende 56 % der Kunden gaben an, dass sie dies nicht bewerten würden, und die Mehrheit bewertete die Technologie für den Kundenchat.

"Oberflächlich betrachtet würde man zu dem Schluss kommen, dass RPA und Automatisierungsplattformen vom GPT-Modell profitieren können und dass diese Anwendungsfälle weitgehend komplementär sind. Beispielsweise kann das Basismodell codiert oder die automatisierte Codeentwicklung beschleunigt werden von geführten Softwarerobotern, aber gleichzeitig gibt es Überschneidungen zwischen den Fähigkeiten großer Sprachmodelle und einigen frühen RPA-Anwendungsfällen, die im Laufe der Zeit wahrscheinlich noch zunehmen werden.“

# 🎜🎜#Wohin als nächstes gehen? ?

Für Entwickler stehen Chancen und Herausforderungen unmittelbar bevor, da KI-basierte Modelle das Potenzial haben, ihre Arbeitsweise zu revolutionieren, auch wenn weiterhin Bedrohungen für die Arbeitsplatzsicherheit und etablierte Prozesse bestehen.

Der Markt bleibt polarisiert: In schwierigen Zeiten suchen Unternehmen nach Möglichkeiten, Kosten zu senken und suchen nach Bereichen, in denen Automatisierungstechnologie einen Unterschied machen kann. Aber gleichzeitig müssen Unternehmen Geld ausgeben, um Geld zu verdienen.

„Das GPT-Modell bringt neue Ideen hervor, und Käufer und Verkäufer arbeiten hart daran, das zugrunde liegende Modell in Chancen umzusetzen. Die frühen Anwendungsfälle des GPT-Modells sind interessant, aber sie sind kein direkter Ersatz.“ Für Unternehmensautomatisierungsplattformen bestehen jedoch geringe Risiken, und hier gibt es zweifellos ein Venn-Diagramm, bei dem sich die zugrunde liegenden Modelle und Automatisierungsplattformen überschneiden. Tatsächlich wird generative KI einige RPA-Anwendungsfälle ausschlachten. Andererseits können die beiden Technologien zusammenarbeiten, um ein breiteres Spektrum an Aufgaben zu automatisieren.

„Dennoch glauben wir, dass alle Anbieter das GPT-Modell nutzen müssen, um die Einführung zu vereinfachen und zu beschleunigen; Käufer müssen einen Schritt zurücktreten, das Wasser testen und sehen, wie sie diese neuen Innovationen einsetzen, um für sie zu funktionieren.“ Mehrwert für Ihr Unternehmen.

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