“Vous pouvez utiliser la bibliothèque FuzzyWuzzy de Python pour trouver la meilleure correspondance et calculer un classement de similarité entre les noms”, a répondu ChatGPT. ChatGPT vous invite alors pas flouet le code sont affichés, et des exemples sont fournis pour aider à prouver les résultats.
Récemment autour de ChatGPT, des questions telles que l’intelligence de ChatGPT, si ChatGPT peut écrire du code sécurisé, si ChatGPT lui-même doit être traité comme une source et cité, etc. disputec’est chaud Mais beaucoup pensent que l’IA générative transformera le travail créatif humain dans le marketing, le journalisme, l’art et le développement de logiciels. En effet, ChatGPT peut augmenter l’efficacité du travail.
“L’IA générative, telle que ChatGPT et AlphaCode, aura un impact profond sur la façon dont les applications sont développées au cours des trois prochaines années, de l’amélioration de la vitesse et de l’efficacité du développement à l’optimisation de l’expérience client”, a déclaré David Ben Shabat, vice-président de la recherche et du développement chez Quali. est sûr d’affecter À mesure que l’IA continue d’évoluer, les entreprises pourront utiliser ces modèles pour optimiser les expériences client, accroître l’engagement client et réduire les coûts globaux.
Arjun Chandar, PDG d’IndustrialML, prédit que les outils d’IA générative permettront d’utiliser l’apprentissage automatique pour un plus large éventail d’applications dans davantage de domaines.
ChatGPT compte déjà plus de 100 millions d’utilisateurs et Microsoft Intégré à Bing et à d’autres applications bureautiquesfaites Parmi les autres concurrents de l’IA générative pour les plates-formes de recherche, citons Google Bardeet les développeurs peuvent utiliser l’IA génératrice de code dans Alphacode et CoPilot sur GitHub.
Il existe actuellement une vague d’« intégration de fonctionnalités ChatGPT » parmi les produits SaaS, les plates-formes technologiques et les fournisseurs de services. Par exemple, Gigster intègre ChatGPT Présentation de la fonction d’assistanceet Equal AI est une plate-forme d’accessibilité Web basée sur ChatGPT. Fluideest sorti.
N’ayez pas peur, utilisez cette fonctionnalité
En tant que développeur de logiciels ou ingénieur devops, vous vous demandez peut-être ce que les outils d’IA générative signifient pour votre travail et comment cela changera votre travail.
“Les outils d’IA génératifs comme ChatGPT ont trouvé un écho auprès de la communauté des développeurs”, a déclaré Marco Anastasov, co-fondateur de Semaphore. Certains craignaient de perdre leur emploi, tandis que d’autres ont choisi de l’ignorer. Mais les deux attitudes sont fausses, comme nous l’avons vu avec GitHub CoPilot, les développeurs qui intègrent l’IA dans leurs workflows peuvent bénéficier d’incroyables gains de productivité.
Prenons l’exemple du CRM. Dans mon cas, ChatGPT m’a fait gagner du temps en identifiant les bibliothèques Python utiles et en montrant des exemples de codage. Bien que le processus ait accéléré la recherche, il a quand même fallu un travail manuel pour évaluer les résultats et intégrer le code dans l’application.
Compenser le manque de contexte
Vous souvenez-vous de la première fois que vous avez installé Amazon Alexa ou Google Assistant, vous vous attendiez à ce qu’il soit aussi intelligent et réactif que les ordinateurs de “Star Trek” ? Les assistants IA peuvent vous aider à effectuer des tâches simples telles que régler une alarme, ajouter un article à votre liste de courses, partager les prévisions météo ou mettre à jour les actualités du jour, mais il est peu probable qu’ils répondent avec précision à des questions complexes.
Dan Cohn, défenseur des développeurs de Sonatype, a souligné l’importance de comprendre le contexte dans lequel les algorithmes d’IA sont développés et formés. “L’IA est basée sur des données, pas sur l’intelligence humaine, donc parfois les programmes peuvent sembler cohérents, mais ils ne fournissent pas de réponse critique éclairée”, a déclaré Cohn.
En d’autres termes, alors que l’IA générative peut aider à combler les lacunes dans le cycle de vie du développement logiciel et à accélérer la mise en œuvre de la solution, les développeurs seront toujours nécessaires pour offrir la bonne expérience. “ChatGPT n’a pas la capacité de comprendre le contexte humain de l’informatique afin de bien programmer”, a déclaré Korn. D’autre part, les ingénieurs en logiciel peuvent ajouter des informations détaillées sur l’objectif et les utilisateurs du logiciel. Ces informations ne sont pas simplement un ensemble de programmes construits à partir de code répété.
Shania Leven, PDG de CodeSee, a déclaré : « Les tâches d’ingénierie nécessitent de nombreux éléments que l’IA ne peut pas remplacer, comme le « contexte ». Il est donc presque impossible d’intégrer la capacité prédictive humaine de charger l’IA dans un modèle unique et de former ce modèle pour comprendre ce dont il aura besoin dans cinq ans. Les macro-décisions de divers aspects de l’entreprise ne peuvent jamais être gérées par l’IA. »
il y a 5 ans jeL’IA peut-elle apprendre à coder ?J’ai écrit un article intitulé “. L’IA fournit aujourd’hui des exemples de codage. À l’avenir, il répondra également aux questions des ingénieurs sur l’architecture et les modèles de conception. Cependant, la question demeure de savoir si une IA peut remplacer toutes les connaissances et l’innovation nécessaires pour créer des programmes qui offrent des expériences client agréables et des flux de travail productifs, ainsi que les décisions prises par les équipes de développement de logiciels.
Le succès est finalement déterminé par les gens
Les langages et les plates-formes de développement de logiciels se sont améliorés au fil des générations. De nombreux outils augmentent la productivité des développeurs, améliorent la qualité du code et automatisent le pipeline de déploiement. Par exemple, les plates-formes low-code et no-code peuvent aider les entreprises à créer et à moderniser davantage d’applications, mais de nombreux développeurs continuent de coder des microservices, de développer des applications destinées aux clients et de créer des capacités d’apprentissage automatique.
“Tout comme le low-code et le no-code ne remplaceront pas complètement les développeurs et les ingénieurs logiciels traditionnels, OpenAI fournit un outil utile pour éliminer les tâches répétitives et réduire les délais de mise sur le marché pour le développement d’applications”, a déclaré Shuresh Samvandam, PDG de Kissflow. fourni », a-t-il rejeté.
Un changement de paradigme est la transition des outils de recherche basés sur des mots clés vers des outils qui traitent les requêtes en langage naturel et répondent avec des réponses utiles. “Vous pouvez saisir une requête dans un langage conversationnel normal, et ChatGPT générera automatiquement une version commerciale ou un exemple de code suggéré pour le problème, beaucoup plus rapidement que les développeurs écrivant du code à partir de zéro et expérimentant”, explique Samvandam.
“Non seulement la productivité changera, mais la façon dont nous obtiendrons plus rapidement les informations changera radicalement”, a déclaré Leben. Il est également possible que l’IA prenne en charge les décisions répétitives que les ingénieurs doivent prendre, telles que les questions générales sur les langages de développement.
Les développeurs doivent également tenir compte des attentes accrues des utilisateurs avec ChatGPT. Les recherches par mots clés qui ne sont pas personnalisées et produisent des résultats décevants doivent être améliorées. De plus en plus de personnes s’émerveillent devant les capacités de ChatGPT et, à l’avenir, les employés et les clients attendront avec impatience une expérience de recherche basée sur l’IA capable de répondre aux requêtes et aux questions en langage naturel.
“L’IA générative a un grand potentiel dans la recherche et le service client”, a déclaré Josh Perkins, directeur technique du site d’Ahead. “Un modèle comme celui-ci illustre les réalités complexes de la recherche en langage naturel et de la mémoire contextuelle, répondant très raisonnablement et immédiatement à des invites subtiles sans avoir besoin d’un représentant du service client.”
L’IA générative peut également connecter les personnes avec des capacités d’automatisation et d’IA pour améliorer les flux de travail et prendre en charge l’hyperautomatisation. Imaginez une application de santé intelligente où les médecins posent des questions à l’IA sur l’état d’un patient et l’IA répond en fonction de cas de patients similaires, et l’application offre des options pour automatiser les procédures chirurgicales ou les prescriptions.
« Les technologies d’IA générative peuvent être utilisées pour automatiser et améliorer de nombreux aspects du développement d’applications et de la conception de l’expérience client », a déclaré Sujata Sagaraju, chef de produit chez Appen. Ce sera une énorme opportunité », a-t-il déclaré.
Cependant, il n’est pas facile d’induire un changement systématique dans les flux de travail à l’aide de l’IA générative. ‘Pouvoir et prédiction : l’économie perturbatrice de l’intelligence artificielle‘, les auteurs expliquent la différence entre les solutions ponctuelles, telles que la recherche d’exemples de code, et les solutions de système d’IA qui nécessitent une transformation substantielle.
« Pour qu’un modèle d’IA générative fonctionne avec précision, il doit être affiné grâce à la rétroaction humaine. Les données et les personnes derrière ces modèles définiront le succès et l’échec.
Une stratégie et des tests appropriés sont essentiels
Où les développeurs de logiciels peuvent-ils tirer parti de l’IA générative aujourd’hui ? Nous savons déjà qu’il est utile pour trouver des exemples de codage ou améliorer la qualité du code. Mais les chefs de produit et les équipes de développement agiles doivent valider et tester les cas d’utilisation avant de connecter l’IA générative aux applications.
“Le risque qu’une IA non supervisée produise un contenu inexact ou incomplet peut être, au mieux, légèrement irritant”, déclare Eric Ashby, chef de produit chez Helpshift.Cela peut être d’un coût prohibitif. “Il peut être tentant au départ d’utiliser l’IA seule pour la création de contenu, comme les chatbots non surveillés, mais vous vous rendrez compte que vous devrez adopter une stratégie combinée où les humains et l’IA travaillent ensemble pour gérer les risques.”
ChatGPT est plus qu’un objet brillant. Mais comme pour toute nouvelle technologie, les développeurs et les concepteurs de logiciels devront valider où, quand et comment utiliser les capacités d’IA génératives.