AI-natív fejlesztési módszertan

AI és a fejlesztő

A fejlesztők összetetten viszonyulnak az AI-hoz. Az AI példátlan termelékenységnövekedést és információgyűjtést tett lehetővé, ugyanakkor alapjaiban változtatja meg a fejlesztő szerepét. Vannak, akik azt jósolják, hogy az AI AGI-vá fejlődik, és a legtöbb fejlesztőt felváltja, míg mások lebecsülik az AI-t, mint túlértékelt eszközt, és azt állítják, hogy a fejlesztők alapvető értéke változatlan marad. Ez a két hozzáállás felszínesen ellentétesnek tűnik, de meglepően hasonlít abban, hogy a meglévő gondolkodásmódot használják az AI megítélésére.

Azonban itt nem az AI megítélése vagy értékelése a fontos. Az igazi lényeg abban rejlik, hogy hogyan kell megváltoztatni a fejlesztési gondolkodásmódot az AI előfeltételezése mellett, és hogyan kell újrafogalmazni a fejlesztők és a szervezetek szerepét e változáshoz igazodva. Ehhez az alábbi 3 lépéses elemzéssel rendszereztük az AI fejlesztési módszertanát.

AI-függő fejlesztés

Az AI-függő fejlesztés az a szakasz, amikor az AI-t tekintik a döntéshozó alanynak, és az eredményeit kritikátlanul elfogadják. Ebben a szakaszban a fejlesztők az AI-t úgy tekintik, mint ami rendszerezi és megvalósítja az ötleteiket, sőt, olyan helyettesítőként fogadják el, amelyre a döntéshozatalt és a felelősséget is átruházhatják.

Ez a megközelítés felszínesen úgy tűnik, mintha robbanásszerűen növelné a termelékenységet. Azonban valójában gyorsan felhalmozódik a magyarázhatatlan és felelősségre nem vonható kód. Az így létrehozott kóddal kapcsolatban probléma esetén senki sem tudja magabiztosan megítélni, hogy miért alakult ki ez a struktúra, vagy melyik választás a helyes.

Ebben a szakaszban az AI csak megbízhatatlan eredményeket produkál, és a fejlesztő szerepe csupán ezeknek az eredményeknek a felhasználására korlátozódik. Ennek eredményeként mind az AI, mind a fejlesztő pusztán felületesen használódik fel, és a tényleges képességek sehol sem halmozódnak fel.

AI-t használó fejlesztés

Az AI-t használó fejlesztés egy olyan szakasz, amely tapasztaltabb fejlesztőknél figyelhető meg. Ebben a szakaszban a fejlesztő az AI-t nem a döntéshozatal helyettesítőjeként, hanem a termelékenységet növelő hatékony eszközként ismeri fel. Ebben a szakaszban a fejlesztő marad a tervezés és a végső döntések alanya, és az AI-ra bízza az ismétlődő és költséges feladatokat, mint például a kódgenerálás, a refaktorálás, a hibakeresés és a dokumentumok összefoglalása. Ez a megközelítés jelentősen csökkenti a fejlesztő ismétlődő feladatainak arányát, és drámaian növeli a termelékenységet a megbízhatóság fenntartása mellett.

Ez a megközelítés azonban strukturális korlátokkal rendelkezik, mivel a tervezési kontextus és a döntéshozatal nem ciklikusan zajlik. Mivel a fejlesztés iránya és a döntéshozatali folyamat csak a fejlesztő egyéni gondolkodásában marad, és nem oszlik meg az AI-val, az AI nem tudja felhalmozni a fejlesztő változásait és fejlődését. Ennek eredményeként a tervezési kontextus és a döntéshozatali képesség elszigetelődik a fejlesztőnél.

Ennek következtében a fejlesztő és az AI közötti tanulási ciklus nem alakul ki, és az AI-felhasználási képesség nem terjed ki a fejlesztő meglévő képességein túl. A fejlődés az egyénhez kötődik, és idővel a fejlesztők közötti képességbeli különbségek nőnek. Ezenkívül ezek a képességek korlátozottan halmozódnak fel vagy reprodukálódnak szervezeti szinten.

AI-natív fejlesztés

Az AI-natív fejlesztés túlmutat az AI-ba vetett bizalom vagy az AI-eszközként való használat szakaszán, és a fejlesztési struktúrába és a döntéshozatali folyamatba integrálja az AI-t, ahol az AI és az emberek kölcsönhatásba lépnek és kölcsönösen fejlődnek. Ebben a szakaszban az AI interaktív komponensként működik, amely megosztja a fejlesztő döntéseit és kontextusát.

Ennek a struktúrának a lényege, hogy az AI és a fejlesztő nem egyirányú, hanem kétirányú ciklusban működik. A fejlesztő folyamatosan megosztja a tervezési szándékot és a döntések alapját az AI-val, az AI pedig ezen keresztül felhalmozza a fejlesztő gondolkodását és a szervezet kontextusát. Ennek eredményeként az AI nem csupán egy kéréseket feldolgozó eszközzé válik, hanem a szervezethez igazított lehetőségeket kínál, és támogatja, illetve korrigálja a fejlesztő döntéseit.

Az AI-natív fejlesztés nem függ egy adott egyén szakértelmétől vagy trükkjeitől. Ha az AI kontextus fennmarad, akkor a komponensek cseréje esetén is hasonló szempontokból tehetők fel kérdések ugyanazzal a problémával kapcsolatban, és a múltbeli döntések és azok indokai alapján jobb döntések hozhatók. A fejlesztési képességek nem az egyénhez kötődnek, hanem felhalmozódnak és reprodukálhatók a teljes szervezetben.

Végső soron az AI-natív fejlesztés nem egy specifikus architektúrát vagy fejlesztési módszertant céloz meg, hanem magát a fejlesztési folyamatot, amelyben az AI és az emberi döntéshozatal és tanulás folyamatosan erősödik. Ebben a struktúrában a fejlesztő és az AI nem helyettesíti egymást. Ehelyett ugyanazt a problémateret osztják meg, és együtt fejlődnek egy olyan kapcsolattá, amely jobb döntéseket és robusztusabb struktúrákat hoz létre.