Incontra lo sviluppatore post-AI: più creativo, più focalizzato sul business
Stiamo assistendo a un enorme cambiamento di paradigma nello sviluppo di software come risultato dell’intelligenza artificiale generativa, afferma il dirigente di Amazon Web Services.
Si discute molto sull’impatto potenzialmente positivo o negativo dell’intelligenza artificiale generativa sui ruoli lavorativi e sulla creatività. Ma la buona notizia per gli sviluppatori di software è che l’intelligenza artificiale generativa sta assumendo molti compiti banali ed elevando i propri ruoli alla consulenza aziendale e all’esperienza del cliente.
"I professionisti IT adotteranno ruoli più strategici appoggiandosi a strumenti che aiutano ad aumentare le loro competenze e ad automatizzare il lavoro", afferma Chris Casey, direttore e direttore generale delle partnership tecnologiche di settore a livello mondiale per Amazon Web Services. Recentemente abbiamo chiesto a Casey di condividere le sue osservazioni su come sarà il lavoro dello sviluppatore post-AI.
Con l’avvento degli strumenti di intelligenza artificiale generativa, ci sarà bisogno “di professionisti IT ancora più qualificati che assumano ruoli aziendali strategici”, prevede Casey. L’intelligenza artificiale fornirà la capacità “di rivedere e risolvere rapidamente errori di codifica dagli strumenti di intelligenza artificiale, comprendere la nuova revisione delle applicazioni e i processi di conformità e sarà in grado di interpretare le enormi quantità di dati che questi strumenti trasferiscono avanti e indietro per utilizzarli a vantaggio della propria organizzazione”.
L’intelligenza artificiale generativa “consentirà ai professionisti IT di portare soluzioni creative sul mercato più velocemente”, afferma Casey. Sta "reinventando il modo in cui gli sviluppatori creano applicazioni e offrono esperienze ai clienti. L'intelligenza artificiale generativa rimuove la maggior parte della scrittura manuale di codice indifferenziato, risparmiando tempo e aumentando la produttività, in modo che gli sviluppatori possano concentrarsi sugli aspetti creativi della codifica e della progettazione di soluzioni".
Si tratta di un "cambiamento di paradigma" nel lavoro di sviluppo, continua Casey: "Invece di dedicare tempo a scrivere codice semplice e indifferenziato, gli sviluppatori possono concentrarsi sulla collaborazione con product manager e ingegneri per progettare nuove esperienze utente. Product manager e ingegneri trarranno probabilmente beneficio dalla formazione sviluppare le competenze necessarie per spingere in modo efficiente ed efficace gli agenti di intelligenza artificiale generativa a produrre i risultati desiderati, nonché perfezionare trasformatori di modelli linguistici di grandi dimensioni e modelli fondamentali per soddisfare casi d'uso specifici."
L’intelligenza artificiale generativa rappresenta anche la prossima generazione di ambienti a basso e senza codice, il che significa che molti sviluppatori dell’era dell’intelligenza artificiale lavoreranno al di fuori del regno dell’IT, afferma Casey. L'intelligenza artificiale generativa "consente agli sviluppatori di mettere rapidamente un concetto nelle mani di una base di utenti iniziale per mostrare prove di valore e promuovere un'esperienza collaborativa orientata all'utente".
Eliminando la necessità di scrivere codice tecnico indifferenziato, ad esempio, "flussi di lavoro generici, schemi, dati, API e ruoli di accesso alle identità; l'intelligenza artificiale generativa consente anche alla forza lavoro non tecnica di creare applicazioni AI", afferma.
Ci sono anche implicazioni per offrire esperienze utente migliori. L'intelligenza artificiale generativa è in grado di produrre suggerimenti di codice in tempo reale per prevedere la riga di codice successiva, il che "avrà un impatto positivo anche sul lavoro di coloro, come gli ingegneri di test UX e UX, che scrivono codice che spinge l'agente di intelligenza artificiale generativa a produrre diverse versioni di un codice". UX quasi in tempo reale", afferma Casey. "Questi ingegneri saranno in grado di interpretare e mettere in pratica il feedback ricevuto per migliorare continuamente l'esperienza del cliente."
Casey indica che AWS cerca di "democratizzare" l'apprendimento automatico e renderlo ampiamente accessibile. "Abbiamo investito in un'infrastruttura conveniente e scalabile, inclusi servizi come Amazon Sagemaker che riducono i tempi di creazione, formazione e distribuzione dei modelli", afferma. Un nuovo prodotto, Amazon Bedrock, rende i modelli di fondazione accessibili tramite API.