Når AI og utviklere skaper kodepoesi

Bruken av maskinlæring vokser i et enormt tempo og bruksområdet likeså. AI brukes nå mere til å løse flere og flere forretningskritiske oppgaver og effektivisering av manuelle prosesser. Vi i Item ser på det som meget viktig å henge med i denne utviklingen derfor har vi satt det øverst på agendaen i dette kvartalets Itemdag.

Morten har utmerket seg som en av Norges fremste eksperter på digitalisering og kunstig intelligens. Han er en aktiv forsker, samfunnsdebattant, formidler, og forfatter.

Han har mer enn 15 års akademisk erfaring med en doktorgrad, en professortittel, mer enn hundre fagfellevurderte forskningsartikler, og kompetanse fra en rekke store forskningsprosjekter. 

Utvikleryrket i endring 

Utvikleryrket er i drastisk endring som følge av kunstig intelligens,

Goodwin mener at utviklingen er som da forfattere gikk fra skrivemaskin til datamaskin - og skrivende ikke ble erstattet, men fikk nye måter å jobbe på.

Om fem år vil det være noe helt annet å være programvareutvikler, sier han.

Professoren presiserer at det er mye av utvikleryrket som kunstig intelligens ikke vil klare å gjøre. For eksempel å snakke med kunder, forstå hva kundene vil ha, eller skrive store komplekse programmer.

ChatGPT og de andre programmene vil være en parprogrammerer, en assistent som du kan spille på lag med. For eksempel til kodesjekk. Det finnes flere verktøy som kan sjekke om koden har bugs eller hvordan den kan gjøres mer effektiv.

AI som en del av de daglige arbeidsrutinene

AI kan hjelpe med å automatisere oppgaver, forbedre effektiviteten og nøyaktigheten i ulike oppgaver, og hjelpe til med å løse komplekse problemer

For Items utviklere handler AI i stor grad om å løfte kvalitet og effektivitet i det vi leverer til våre kunder.

1. AI-støttet kodegenerering
   Ved å bruke promptverktøy som GPT og Copilot vil våre konsulenter kunne være langt mer effektive enn tidligere.
    
2. Analyse av kode
   Ved hjelp av AI-verktøy vil våre utviklere kunne verifisere kode fortløpende og effektivt.
    
3. Testing av kode
   Item har erfarne testere og testledere. Ved hjelp av av AI vil testscript kunne effektiviseres og utvides.
    
4. Menneskene
   Fornuftig bruk av AI innen utvikling handler både om å kunne verktøyene og å skjønne begrensningene. All endelig gjennomgang, analyse og test krever erfaring - og puls.

AI integrert i kundenes løsninger

Vil du som kunde kunne utnytte AI på andre måter enn reduserte utgifter ved utviklingen av systemer? 

Sannsynligvis.

Helt avhengig av bransje og system vil It-støttede systemer og prosesser kunne effektiviseres ved hjelp av maskinlæring og AI. Bedre ressursbruk og reduserte kostnader er i mange sammenhenger de mest åpenbare gevinstene. Nye muligheter, produkter og prosesser er neste steg.

Sikkerhet

Alle digitaliserte løsninger og prosesser har et sikkerhetsaspekt. Som all ny teknologi vil bruk av AI introdusere noen nye problemstillinger. Når AI foreslår løsninger, er disse basert på analyse av massive mengder data fra forskjellige kilder.

Hvor disse grunnlagsdataene hentes fra kan i gitte situasjoner være av betydning. Hva som deles tilbake er også et viktlg aspekt. Hvor data lagres underveis i en AI-støttet prosess kan være uklart, men viktig å kartlegge der det brukes sensitive eller konfidensielle data. 

Konklusjonen er at bruk av AI i utvikling av systemer, og i systemene selv, krever bevissthet, kunnskap og en viss grad av moderasjon.

Våre kunder skal være trygge på at Item evner å ivareta alle sider av dette. 

 

Item er avhengige av å være spydspisser innenfor våre  fagområder for at vi skal kunne tilby våre kunder de beste løsningene.