Generative AI의 '생산성 혁명'은 소프트웨어 개발자 역할을 축소하고 있습니다.

역할은 소프트웨어 개발자 전환 중입니다. 이는 모두 다음의 영향으로 인한 것입니다. 인공지능 (일체 포함). 이제 분명해졌습니다 생성 AI 모델과 어시스턴트 등 OpenAI의 GPT-4 그리고 마이크로소프트의 코파일럿, 어떤 목적으로든 어떤 언어로든 거의 즉시 코드를 대량 생산하는 데 능숙합니다.

이러한 기술 지원 기능은 소프트웨어 개발자가 인력 감축에 직면하게 됨을 의미합니다. 지금 당장 핵심 논쟁은 "얼마냐"이다.

업계 관찰자의 현재 평결은 다음과 같습니다. 지금까지는 매우 좋습니다.

그러나 개발자의 성공에 도움이 될지, 아니면 많은 역할을 대체할지에 대해서는 엇갈린 반응이 있습니다.

이는 애플리케이션 현대화를 원활하게 진행하는 데 도움이 될 수도 있습니다.

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"제너레이티브 AI는 개발자가 자신의 역할에 접근하는 방식을 극적으로 변화시켜 생산성 혁명을 가져오고 있습니다."라고 기술 리더인 Joe Welch는 말합니다. 컨설팅 시작, 의 부문 플래닛 그룹. "를 도입하여 GitHub 코파일럿 최근 프로젝트를 위해 VS Code로 프로그래머들이 코드 작성과 같은 10분짜리 작업을 줄이는 것을 보았습니다. 작은 함수로, 간단히 설명하는 주석을 작성하는 데 30초가 걸렸습니다. 기능. 기능에 대한 실제 코드는 Copilot에 의해 작성되었으며, 이러한 기능은 변경 없이 즉시 작동하는 경우가 많습니다. 이것이 게임 체인저라고 과소평가하기는 어렵습니다."

생성적 AI 도구는 개발자의 고된 작업을 대체할 수 있지만, 이러한 기술의 등장은 조직 내에서 개발자의 역할을 높일 수 있는 기회도 열어줍니다. 간단히 말해서, AI와 자동화 시대의 인력 감축은 나쁜 것이 아닐 수도 있고 새롭고 더 흥미로운 역할로 이어질 수도 있습니다.

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현재 업계는 생성 AI 플랫폼이 소프트웨어 개발 분야에 제공하는 성능과 생산성으로 떠들썩합니다. "많은 개발자에게 제너레이티브 AI는 그들이 알게 될 가장 가치 있는 코딩 파트너가 될 것입니다." 보고서 컨설턴트 KMPG에서. 이 기술은 마침내 과로하고 스트레스를 받는 IT 전문가가 업무의 일상적인 측면을 추상화하고 비즈니스와 더 관련성이 높은 더 큰 문제에 집중하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기본적으로 이는 더 많은 양의 프로젝트 작업을 수행할 수 있는 능력을 의미합니다. KPMG 보고서 작성자는 AI의 사용이 증가하면 "프레임워크, 플랫폼, 제품 및 기록 시스템 전반에서 개발자의 대체 가능성이 높아질 것"이라고 말합니다. "제너레이티브 AI는 일반적으로 처리할 수 있는 것보다 더 광범위한 프로젝트에서 작업하는 데 필요한 발판과 지침을 제공할 것입니다."

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그러나 생산성 향상은 단지 시작점에 불과합니다. AI와 자동화가 미래에 일자리에 미치는 영향. 생성적 AI의 채택이 증가한다는 것은 개발자가 AI가 제공하는 리소스를 함께 모아 비즈니스 요구 사항에 매핑하는 더 높은 수준의 역할을 수행해야 한다는 것을 의미합니다. "점점 더 중요해지는 것은 개발자가 코드 조각이 어떻게 수행되기를 원하는지 명확하게 설명할 수 있다는 것입니다."라고 말합니다. 마헤시 사프타리시, Motorola Solutions의 최고 기술 책임자.

Saptharishi는 "좋은 사용자 스토리는 AI에게 원하는 답변을 얻을 수 있는 올바른 정보를 제공하는 동시에 질문 및 테스트 결과를 묻는 방법을 알아야 합니다."라고 말합니다. "사용자 스토리를 기능이나 제품으로 변환하는 속도가 증가함에 따라 민첩한 방법론이 적응해야 합니다. 여러 면에서 사용자 스토리 형태로 소프트웨어가 수행해야 하는 작업에 대한 설명이 새로운 코드가 될 수 있습니다." 

강조점의 이러한 변화는 실제 프로그래밍 역할이 줄어들고 더 많은 것을 의미하는 축소로 이어질 것입니다. 비즈니스 중심의 개발자는 특정 업무에 필요한 기능을 모으는 데 중점을 둘 것입니다. 응용 프로그램.

기술이 발전함에 따라 "인간의 프로그래밍 능력은 필연적으로 사라지고 결국 인간이 주도하는 엔지니어로 대체될 것이라고 믿습니다." 던컨 앙고브, Blue Yonder의 CEO는 예측합니다.

Angove는 실제 프로그래밍 역할이 줄어들고 비즈니스 중심의 개발자가 특정 애플리케이션에 필요한 기능을 조립할 것으로 예상합니다. 기술이 발전함에 따라 "인간의 프로그래밍 기술은 필연적으로 사라지고 결국 인간이 주도하는 엔지니어로 대체될 것이라고 믿습니다"라고 그는 예측합니다.

"비즈니스 분석가와 제품 관리자는 새로운 프롬프트 엔지니어가 되어 비즈니스 요구 사항을 필요한 코드를 생성하는 프롬프트로 변환합니다. 단기적으로는 코드 품질을 확인하기 위해 프로그래머가 여전히 필요하겠지만, 시간이 지나면 그것도 사라질 것입니다."

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물론 이러한 축소 규모에 대한 어느 정도 관점도 중요합니다. 개발자들은 하룻밤 사이에 전체 애플리케이션을 작성하기 위해 AI를 사용하지 않을 것이라고 Saptharishi는 말합니다. "AI가 도움이 될 것입니다. 개발자는 작업을 더 빠르게 수행하고 실수를 줄이며 시간이 지남에 따라 AI가 앱에서 더 큰 역할을 하게 될 것입니다. 개발. 더욱 AI 집약적인 환경에서도 IT 전문가의 창의성, 문제 해결 능력, 개념을 교육하고 다른 사람에게 설명하는 능력은 여전히 ​​성공에 핵심적인 역할을 할 것입니다."

실제 코드 생성을 위한 잠재적인 쇼스토퍼 - 개발자가 더 많은 것을 할 수 있도록 돕는 것 그렇게 함으로써 생산적입니다. 본질적으로 설계된 코드를 자유롭게 사용하는 것이 법적 의미를 갖습니다. 다른 곳. KPMG 저자는 “생성 AI와 관련된 지적 재산권 문제는 아직 해결되지 않은 상태로 남아 있습니다.”라고 경고합니다. "이러한 모델은 다양한 유형의 라이선스를 갖춘 오픈 소스 코드로 교육되었으며 여전히 남아 있습니다. 그들이 생성한 소프트웨어가 오픈 소스 코드와 너무 유사하다고 간주되면 어떤 일이 일어날지 지켜보겠습니다."

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개발자 역할에 어떤 종류의 축소가 있을 것인지는 매우 논쟁의 여지가 있지만 Launch의 Welch는 많은 것을 예상합니다. 끊임없이 요구되는 작업에 대해 훨씬 더 빠르고 편리하게 결과를 제공하는 개발자의 능력에 긍정적인 영향을 미칩니다. 기업:

• 추천 엔진으로서: 중요한 이점은 "AI 권장 사항을 코드 개발 프로세스에 통합하거나 코드 체크인에 대한 AI 권장 사항을 제공하는 것"이라고 그는 말합니다. "GitHub Copilot은 이에 대한 좋은 예이며 개발자가 입력할 때 권장 사항과 제안을 제공합니다. 개발자는 또한 특수 형식의 주석으로 작성하려는 코드를 표시할 수 있으며 Copilot은 해당 기능의 샘플 구현을 제공할 것입니다."
• 새로운 개발자의 온보딩을 돕기 위해 기존 코드에 대한 문서 만들기: Welch는 "우리는 AI를 사용하여 하위 시스템에 대한 최상위 요약을 제공한 다음 개별 모듈에 대한 보다 자세한 설명을 제공했습니다."라고 말합니다. "이 개요를 읽은 후 개발자는 AI 챗봇과 직접 상호 작용하여 사용별 기능이나 코드 섹션에 대해 자세한 질문을 할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 코드베이스를 이해하는 데 걸리는 전체 시간을 크게 줄일 수 있습니다."
• 더 이상 사용되지 않는 라이브러리 업데이트: "우리가 진행 중인 과제 중 하나는 적절한 보안 지침에 따라 타사 라이브러리를 지원되는 버전으로 업데이트하는 것입니다."라고 Welch는 말합니다. "종종 이러한 라이브러리를 업그레이드할 때의 위험 수준이 불분명합니다. Generative AI는 전체적인 노력을 예측하고, 수정해야 할 특정 코드 패턴을 식별하고, 최소한의 노력과 비즈니스 위험으로 이러한 라이브러리와 프레임워크를 최신 상태로 유지하는 데 도움이 됩니다. 가능한."
• 레거시 언어에서 애플리케이션 마이그레이션: Welch는 "AI는 대규모 코드베이스를 Cobol과 같은 오래된 언어에서 Java나 C#과 같은 최신 언어로 쉽게 마이그레이션할 수 있도록 해줍니다."라고 말합니다. "이러한 마이그레이션에는 이전 언어와 최신 언어 모두에 능숙한 개발자가 필요하기 때문에 종종 어려울 수 있습니다."

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그러나 분명히 짚고 넘어가야 할 점은 AI와 자동화 시대에 소프트웨어 개발 역할의 축소가 이미 진행 중이라는 것입니다. 궁극적으로 개발자와 기타 IT 전문가에게는 "쉽게 복사하거나 가르칠 수 없는 것"에 대한 기회가 풍부해질 것이라고 Angove는 예측합니다. "대규모 언어 모델이 할 수 없는 것이 무엇인지 생각해 보고 그렇게 하세요. 신선한 생각의 가치도 더욱 소중해집니다. 지금은 무료로 제공되는 애플리케이션에 비해 도구, 즉 LLM 자체를 구축하는 데 도움이 되는 기술을 개발하세요."