Una forma emergente di AI 'promette' di aiutare lo sviluppo e l’aggiornamento del codice software e non solo
Questa trasformazione ruota intorno alla Generative Artificial Intelligence (AI), una forma di intelligenza artificiale in grado di generare testi, immagini, video e codice.
La Generative AI ha già guadagnato notorietà per la sua capacità di produrre immagini e testi, anche per compensare la mancanza sempre più crescente di creatività. Alla fine della scorsa estate, una AI è riuscita addirittura a vincere un concorso artistico. A novembre 2022 l’AI è stata protagonista del dibattito per il lancio di ChatGPT, il chatbot creato da OpenAI un laboratorio di ricerca di San Francisco, che ha attirato più di un milione di utenti in soli cinque giorni, diventando una delle tecnologie più rapidamente adottate nella storia.
Un cambio significativo
La Generative AI preannuncia un cambiamento di paradigma in alcuni campi, ad esempio per lo sviluppo ma soprattutto la manutenzione e documentazione del software, aiutando a velocizzare ma soprattutto automatizzare alcune attività a scarso valore aggiunto.
Per molti sviluppatori la Generative AI può diventare un assistente, aiutandoli in molte attività ad oggi svolte da loro. Ovviamente siamo agli inizi dell’adozione di questa tecnologia e spesso il suo output può risultare errato anche a causa di una base di conoscenza a disposizione della AI ancora da costruire.
In realtà, le sfide per la collaborazione tra gli sviluppatori e la Generative AI non sono rappresentate dalle capacità della tecnologia, ma dal costo che questa avrà per le organizzazioni ma anche dalla gestione della proprietà intellettuale del suo prodotto.
Ciò che Generative AI sta già facendo è molto rilevante ed è difficile credere che le aziende non percorreranno in qualche modo questa strada. Il perfezionamento dei modelli di Generative AI potrebbe portare, infatti, a vantaggi in termini di produttività e cambiare il modello di sviluppo dei software anche dal punto di vista della collaborazione in team globali di sviluppatori aiutando la collaborazione e aumentando la trasparenza del codice sviluppato. Questo potrebbe essere particolarmente interessante per aziende che si trovano ad affrontare maggiori pressioni sui costi.
Ma gli investimenti richiesti per mettere a punto un modello di Generative AI sono elevati e la loro reale efficacia al momento non è nota. Non sono ancora note gli impatti in termini di proprietà intellettuale del output generato. Ancora molti sono gli aspetti non chiari e probabilmente il declino delle criptovalute e del metaverso ha generato anche un maggiore interesse verso questo tema.
Sfide e rischi
Come accade a seguito dell’adozione di una qualsiasi innovazione, la Generative AI incontrerà alcuni ostacoli sul suo percorso. Anche quando gli output della Generative AI saranno affidabili le organizzazioni dovranno porre in essere dei meccanismi per prevenire i rischi in anticipo.
Detto questo, la Generative AI diventerà più precisa e affidabile nel tempo, la vera sfida sarà inserire questa tecnologia all’interno della metodologia ed approccio al ciclo di vita del software.
Inoltre, molte dovranno essere le considerazioni sulla proprietà intellettuale che sono un altro punto critico.
La Generative AI è di certo un ulteriore applicazione dell’intelligenza artificiale, ma le organizzazioni dovranno concentrarsi anche sui temi di governance per garantire che la tecnologia sia utilizzata ma soprattutto governata, tenendo conto dell'impatto sui clienti e sulla società, e per creare anche fiducia nei risultati generati dall’AI.
