Mullistavatko koodausavustajat ohjelmistokehityksen?
Tekoälyavusteinen koodaus on täällä. Koodausavustajien hyödyntäminen vaatii kuitenkin uusia taitoja, ja kehittäjien on sopeuduttava nopeasti muuttuvaan teknologiaan.
Tekoälyhype on vallannut maailman, ja markkinat käyvät kuumina tekoälykoodausavustajien (coding assistants) ympärillä. Nämä LLM-käyttöiset (Large Language Model) työkalut tukevat kehittäjiä koodin luomisessa, korjaamisessa, täydentämisessä ja optimoinnissa. Lupauksena on nopeampia ja kätevämpiä tapoja tuottaa ratkaisuja. Niistä onkin erityisesti apua mm. toistuvan koodin tuottamisessa, algoritmeihin liittyvien ongelmien ratkaisemisessa sekä testien ja dokumentaation toteuttamisessa. Siinä missä työmäärä tuskin vähenee, voivat kehittäjät keskittyä monimutkaisempiin ja ratkaisun kannalta enemmän arvoa tuottaviin tehtäviin.
On selvää, että avustajista on hyötyä, mutta vielä on selvittämättä kuinka paljon ja millä tavalla se helpottaa kunkin kehittäjän työtä. Kokeneemmille kehittäjille koodausavustaja on todennäköisesti täysin erilainen työkalu kuin aloittelijoille. Voisiko se toimia myös opetusvälineenä? Entä mitä tapahtuu, jos kehittäjä ei ymmärrä avustajan tuottamaa koodia? Nykyiset mallit tekevät edelleen paljon virheitä. Onko siis olemassa riski julkaisuun päätyvästä, näennäisesti toimivasta koodista, jonka toimivuutta kukaan ei ole vahvistanut? Työkalut ja mallit kehittyvät niin nopeasti, että perässä on vaikea pysyä, mutta se yksinään ei välttämättä riitä ratkaisemaan paradigman muutokseen sisältyviä inhimillisiä ja ohjelmistokehityksellisiä haasteita.
Uutta koodia kehitettäessä ohjelmistokehittäjä suunnittelee ja toteuttaa malleja luovan prosessin tuloksena. Avustajat siirtävät painopisteen promptaamiseen, koodin lukemiseen ja saatujen ehdotusten validointiin. Kehittäjien, jotka ovat taitavia kehittämään uutta, taidot eivät välttämättä ole yhtä virittäytyneitä työskentelemään avustajan ehdotusten kanssa. Epäintuitiivisesti assistentin käyttäminen saattaa aluksi jopa hidastaa kehitystä. Ensimmäinen askel koodausavustajan hyödyntämisessä onkin löytää omaan tyyliin parhaiten sopivat käytännöt. Ainoa tapa saavuttaa tämä on aloittaa työkalujen kokeileminen heti. Tästä syystä toimme HiQ:lla GitHub Copilotin sekä Microsoftin Azure Open AI -rajapinnat jokaisen sovelluskehittäjän käyttöön.
Epäintuitiivisesti assistentin käyttäminen saattaa aluksi jopa hidastaa kehitystä.
Jonas Pomoell
AI Lead Consultant
Koodausavustajien kaltaisten työkalujen yleistyminen saattaa vaikuttaa myös ohjelmistokehityksen alalla menestymiseen tarvittaviin taitoihin yleisemmin. Muutos luo uusia mahdollisuuksia erilaisille ihmisille. Koodin validointi saattaa esimerkiksi olla luontevampaa sellaisille henkilöille, joilla on vahvat analyyttiset kyvyt tai esimerkiksi kokemusta testauksesta. Ovatko testaus ja validointi tulevien ohjelmistokehittäjien avaintaitoja niiden sijaan mitä nykyään pidetään tärkeimpinä koodarin vahvuuksina? Uudet mahdollisuudet syntyvät niille, joilla on tarvittavat taidot.
Monet asiat ovat vielä epäselviä. Mitkä ovat uuden teknologian rajoitukset? Ja mitä uusia prosesseja, käytäntöjä ja kyvykkyyksiä tarvitaan, jotta uusilla välineillä voidaan saavuttaa tehokkuutta? Voidaanko tekoälyn tuottamalle koodille tekoälyn tuottamiin testeihin luottaa? Tämä on vain yksi moniin aiheeseen liittyvistä filosofisista kysymyksistä.
Koodausavustajien kehitys on tuomassa merkittävän muutoksen tapaamme lähestyä koodausta. Jo nyt voidaan sanoa, että tarvitaan uusia taitoja, jotta voidaan hyödyntää generatiivisten tekoälypohjaisten koodausavustajien koko potentiaali. Tulevaisuus ei ole vielä täällä – nykyisten assistenttien taidot ovat yhä rajalliset. Näin ollen meillä on vielä aikaa kokeilla ja oppia. Nopeasti muuttuvassa digitaalisessa maailmassa kuitenkin pienikin tehokkuuden parannus maksaa itsensä nopeasti takaisin. Tehokkuuden lisäksi kuitenkin toivon, että avustajat tuovat myös yhä enemmän merkitystä, arvoa ja iloa käyttäjiensä kehittäjäkokemukseen.
