I CIO valutano i rischi e i benefici della IA generativa per gli ingegneri software
I responsabili IT valutano i rischi e i vantaggi dell'intelligenza artificiale generativa per gli ingegneri del software
C’è un’enorme esagerazione sull’impatto potenziale degli strumenti di intelligenza artificiale generativa nella programmazione e nell’ingegneria del software.
Alcuni esperti credono che questi strumenti possano migliorare la produttività riducendo le attività ripetitive che rallentano gli informatici.
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Altri esperti credono che la rapida diffusione dell’IA generativa possa significare la fine della programmazione e dell’ingegneria del software come le conosciamo.
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L’intersezione tra IA generativa ed ingegneria
L’impennata dell’IA generativa può sfruttare un enorme potenziale nel campo dell’ingegneria. Tuttavia, può comportare delle sfide, mentre le aziende e gli ingegneri cercano di capire l’impatto dell’IA sui loro ruoli, strategie aziendali, dati, soluzioni e sviluppo di prodotti. Qual è il futuro del portare l’IA generativa nel campo del software? ENBLE decodifica da tutte le angolazioni.
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Quindi, qual è la verità?
Jarrod Phipps, CIO presso lo specialista automobilistico Holman, sostiene che sia fondamentale avere una prospettiva.
Sì, gli strumenti di IA generativa, come ChatGPT di OpenAI e GitHub Copilot, hanno il potenziale per trasformare le attività lavorative di sviluppatori e ingegneri.
Tuttavia, questa trasformazione non avverrà in un batter d’occhio. Inoltre, questi strumenti di IA non lavoreranno isolati, ma forniranno vantaggi come complemento agli informatici umani.
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“Lo definirei un esoscheletro”, afferma Phipps, che parla con ENBLE sull’impatto potenziale dell’IA generativa. “Ti rende più forte, più veloce, più agile. Il modo in cui l’IA potrebbe avvolgere tutte le parti del nostro business è un esoscheletro che rende le persone migliori in quello che fanno. L’IA generativa non è necessariamente una minaccia diretta, ma un complimento. E vogliamo avvolgere un esoscheletro attorno ai nostri sviluppatori per renderli più efficienti nella scrittura del codice.”
Anche se alcuni prodotti generativi sono già in grado di scrivere codice, Phipps non si concentra sulla capacità di questi strumenti di fornire un approccio olistico allo sviluppo del software.
“Mi interessa come questi strumenti possano aiutare a guidare il processo di sviluppo, in modo che lo sviluppatore mantenga pieno controllo e livello di responsabilità creativa”, dice Phipps.
Phipps afferma che l’idea di un assistente personale per gli sviluppatori di software è una scelta “inevitabile” per la maggior parte delle aziende.
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Dall’altra parte, dice che l’idea di lasciare all’IA il compito di scrivere codice da sola è del tutto irrealistica: “Non sono sicuro se mai arriveremo al punto in cui l’IA generativa scriverà tutto il nostro codice. Anzi, non vedo un momento in cui ciò possa accadere.”
Mukul Agrawal, direttore della tecnologia presso Vistaprint, ha una visione simile: “Non pensare mai che l’IA possa sostituire le persone. Alcune delle attività potrebbero essere sostituite, ma non le persone.”
Agrawal ha spiegato a ENBLE come lui – come tutti gli altri professionisti IT in questo momento – stia cercando di capire cosa significa l’IA per gli sviluppatori e gli ingegneri.
“Secondo me, l’IA avrà il suo spazio e alcune delle mansioni monotone spariranno”, dice. “E così le nostre squadre avranno l’opportunità di concentrarsi su lavori di valore superiore.”
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Agrawal afferma che organizzazioni tecnologiche di grandi dimensioni come Vistaprint alla fine trarranno vantaggio dallo sviluppo software e ingegneria abilitati dall’IA, ma non ancora, e la spiegazione si riduce a due motivi principali: costi e rischi.
In termini di costi, dice che le aziende dovranno vedere un ritorno sull’investimento: “Dovete davvero pensare al valore a lungo termine di qualsiasi investimento in questo settore.”
Per quanto riguarda i rischi, Agrawal afferma che Vistaprint deve prestare attenzione alla privacy dei dati.
“Dato che la nostra attività ha così tante informazioni rilevanti, ci preoccupiamo, perché tutto ciò che viene trasmesso a ChatGPT viene inserito in un sistema pubblico”, dice. “Non puoi utilizzare quegli strumenti per la tua informazione riservata.”
Avivah Litan, VP analista distinto presso Gartner, riconosce anche che, sebbene l’IA generativa possa portare ad aumenti di produttività nella generazione di codice, ci sono anche significative sfide da superare prima che gli strumenti possano essere utilizzati in un contesto aziendale.
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“Ci sono tre rischi principali”, afferma. “Primo, il tuo codice è pieno di bug; secondo, il tuo codice è pieno di vulnerabilità ed errori di sicurezza; terzo, stai infrangendo il codice con licenza di qualcun altro.”
Litan ha detto a ENBLE in un’intervista che è il momento che i dirigenti senior comincino a parlare con il proprio personale su come l’IA generativa possa essere sfruttata in modo sicuro a lungo termine.
“Le aziende devono dedicare tempo a educare il loro personale, inclusi gli sviluppatori, sulle opportunità e sui rischi”, dice.
Anche se la maggior parte dei CIO sta scegliendo di tenere gli strumenti di IA generativa lontani dagli ambienti di produzione, potrebbe non passare molto tempo prima che i professionisti IT inizino a utilizzare l’IA generativa per elementi diversi del processo di sviluppo software e ingegneria.
“Il messaggio principale che ho è di mantenere aggiornato il tuo staff e dedicare risorse alla formazione, e quindi sfruttarlo”, dice. “Ora è incredibile cosa puoi fare con la generazione di codice. Potrei creare un’applicazione completa senza conoscere JavaScript o come codificare. Ma devi conoscere tutti i pro e i contro, e questo non avviene da un giorno all’altro.”
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Questo è un sentimento che risuona con Omer Grossman, CIO globale presso CyberArk. In un’intervista con ENBLE, suggerisce che è ora di iniziare a esplorare l’IA generativa.
“I leader dovrebbero prendere decisioni”, dice. “E sottolineo questo punto perché se non prendi alcuna decisione per paura dei rischi, rischi di perdere un’opportunità.”
Per i dirigenti aziendali che stanno pensando a come utilizzare l’IA generativa in aree come lo sviluppo software e l’ingegneria, Grossman suggerisce una serie di passaggi. “La prima cosa è assicurarsi di costruire delle guide responsabili che promuovano l’innovazione mantenendo la sicurezza”, dice.
Presso CyberArk, Grossman ha messo in atto un framework e linee guida che vengono aggiornate di volta in volta ad affrontare nuove sfide e opportunità nell’ambito dell’IA.
“Ho deciso che promuoveremo l’innovazione in ogni caso, ma lo faremo in modo responsabile”, dice. Uno degli elementi chiave di supporto per questo approccio è un team di esperti multidisciplinare che si riunisce quindicinamente per discutere nuovi sviluppi e possibili implicazioni.
“Devi assicurarti che questo team non sia composto solo da esperti tecnici, ma anche da esperti legali, perché ci sono alcuni rischi nuovi che devi ridurre”, dice Grossman. “Avere riunioni quindicinali assicura che non ci sia un accumulo di problemi irrisolti e che tu sia pronto a rispondere alle richieste di IA man mano che si evolvono.”
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Grossman afferma che i fornitori di intelligenza artificiale generativa continueranno a lanciare nuovi servizi e funzionalità — e i leader aziendali devono sviluppare una strategia che dia ai professionisti delle aree chiave, come lo sviluppo software e l’ingegneria, l’opportunità di esplorare gli strumenti in modo sicuro.
“Ogni volta che OpenAI o Microsoft lanciano il loro prossimo prodotto, riceviamo molte richieste — tutti vogliono sperimentare”, dice. “Devi essere responsabile dell’educazione dei dipendenti. Come dirigente, devi essere più agile nel modo di pensare e meno rigido. E l’intelligenza artificiale generativa è un ottimo esempio di come questa approccio possa dare frutti.”
