מאז שהמחשב הראשון נוצר באמצע המאה ה-20 והאייפון הראשון של אפל הופיע לראשונה ב-2007, הטכנולוגיה חוללה מהפכה בעולם ובחיי היומיום שלנו.
מעבר להתפתחות הטבעית, האתגרים של המגיפה העולמית והשלכותיה האיצו את הצורך בפתרונות טכנולוגיים בקצב שלא נראה כמותו.
בעוד הצורך גובר, פיתוח תוכנה הפך למאתגר מאוד; במובנים מסוימים, אנחנו בהיקף של ארכיטקטורת מידע שלא נראו בעבר וההתפטרות הגדולה פגעה קשות בתעשייה הזו וביכולת שלה להתפתח.
מערכות ותהליכים ניתנים להתאמה
הקצב המואץ הזה של הטכנולוגיה יחד עם שינויים סוציו-אקונומיים ופוליטיים גדולים מכתיבים שאנחנו לא רק מפתחים אחרת, אלא גם מפתחים על בסיס אינטליגנציה מלאכותית . אנו זקוקים ליותר מערכות ותהליכים שיכולים להתאים, ללמוד וליישם את הלמידה הללו כדי לתת מענה לצרכים המשתנים של עסקים וצרכנים – ולא רק היום אלא מחר.
בינה מלאכותית (AI) כבר הפכה למניע העיקרי של טכנולוגיות מתפתחות, מביג דאטה ועד רובוטיקה ו-IoT. בהתבסס על היסטוריית משתמש, חוויות ותצוגות של דפוסי שימוש נוכחיים, AI יכול לתת מענה מהיר ויעיל לדרישות של מספר משתמשים ושימושים, בהתבסס על עקרונות למידה וטכניקות עיבוד שפה טבעית (NLP).
טכנולוגיה זו מאפשרת למערכות לגשת ולפרוס כמויות אדירות של נתונים ותהליכים ללא צורך בהתערבות אנושית וככל שהטכנולוגיה מתקדמת כך הבינה מלאכותית יכולה לא רק להוביל לתוצאות משופרות, אלא לחזות ולתכנן יישום עתידי.
כיום, AI משנה עוד יותר את תחום פיתוח התוכנה ומקלה על עסקים מכל הגדלים פשוט לבנות. לפיכך, בינה מלאכותית פותחת הזדמנויות רבות יותר הן לעסקים קטנים והן לארגונים לפתח תוכנה במהירות וביעילות רבה יותר, ובסופו של דבר לצמוח ולהגדיל את תחומי השירות והמכירות
אבל איך?
אינטליגנציה וקבלת החלטות
איסוף מודיעים וקבלת החלטות על ידי בינה מלאכותית. בדיוק באותו אופן שבו פועל פס ייצור מסורתי, פיתוח טכנולוגי יכול להפיק תועלת ממה שהיה קודם.
פס הייצור החדש הזה מאגד למידה מתכונות בשימוש תכוף לבניית תוכנות ויישומים במחירים נוחים יותר במהירות ובסקייל . יחד עם כישרון אנושי, ניתן לספק תוכנה במהירות פי 6 מהעלות.
הפונקציונליות של AI מוגברת עוד יותר בקידוד, תהליך שבו אפילו סוגריים חסרים או נקודה-פסיק עלולים לגרום לשגיאה חמורה. ניתן לאמן מערכות בינה מלאכותית לזהות אוטומטית את הטעויות הללו (וגם חמורות יותר!) ולהציע תחליפים, ולחסוך שעות של זמן אנושי שאחרת היה מושקע באיתור באגים. אלו שעות שבני אדם יכולים להשקיע במה שאנחנו עושים הכי טוב: חשיבה יצירתית על איך לפתור בעיות.
פס הייצור המחודש הזה התגלה כדרך האסטרטגית ביותר לבצע אוטומציה של משימות פיתוח, שאחרת כרוכה בשכבות של התערבות אנושית ויכולה להשפיע באופן דרסטי על החזר ה-ROI.
אינטליגנציה ויעילות
כל מפתח תוכנה יודע כי אינספור שעות תחזוקה ודולרים מושקעים בניהול תכונות מיותרות ב-backend. אבל בינה מלאכותית יכולה להתייחס לנתונים על פני מספר מקורות כדי לזהות את הטעויות הללו, מה שמייעל את התחזוקה השוטפת תוך חיסכון בשעות עבודה והגבלת ההוצאות.
לדוגמה, בינה מלאכותית יכולה לחזות את הקוד שמפתח הולך לכתוב, מה שיכול לצמצם את העבודה על הקוד בשיעור של עד 70%. שימוש חוזר בקוד באמצעות AI יכול לחסוך לעסקים כמות משמעותית של זמן וכסף.
בינה מלאכותית לוקחת את הבדיקות לשלב הבא מבחינת דיוק ומהירות, ותופסת את רוב השגיאות לפני שהתוכנה עוברת לשלב הבדיקה. על ידי הפעלת יותר בדיקות משתנות, יש סיכוי גבוה יותר שייתפסו בעיות שעלולות להתרחש כאשר תוכניות פועלות במלואן.
אינטליגנציה והמגע האנושי
פרויקטי תוכנה רבים נמחקים לפני שהם רואים את אור היום מכיוון שדרישות המשתמשים אינן נענות. פלטפורמות הפיתוח נמצאות בלחץ עקב ביקוש גבוה, עלויות גדלות ומחסור במפתחים מוכשרים.
תהליך האיסוף, המעקב והאימות של מה שהמשתמשים צריכים מצריך עבודה אינטנסיבית. עם AI, מפתחים לא צריכים לסנן דפי ניתוח ושורות קוד כדי להיות יעילים יותר. בינה מלאכותית יכולה לעזור להציג התנהגויות וצרכים של משתמשים, מה שמקל על מפתחים למלא את הצרכים הללו.
אבל המגע האנושי נשאר חיוני. בסופו של יום, מכונות בנויות כדי לשרת את כוונות האנושות. היכולת של AI להבין ולהמיר כוונות אנושיות להוראת תוכנה היא מה שיהפוך את הדור הבא של פיתוח תוכנה ללא קוד לדבר הגדול הבא.
כאשר בינה מלאכותית מנהלת את החלקים העקריים של העבודה, בני אדם יכולים להיות חופשיים ליצור, לחדש ולפתור בעיות.
