понеделник, 20 май 2024   RSS
    Барометър | Региони | Компании | Лица | Назначения


    2677 прочитания

    Предстои еволюция в ролите в софтуерното инженерство

    Голямото предизвикателство ще е как хората да развиват умения, които изкуственият интелект не може да адресира, казва Лилия Месечкова - Старши Вицепрезидент „Софтуерно инженерство“ в Progress
    09 ноември 2023, 10:38 a+ a- a

    Лилия Месечкова - Старши Вицепрезидент „Софтуерно инженерство“ в Progress. Снимка: Economy.bg

    Лилия Месечкова има над 17 години опит в технологичната индустрия и в създаването на решения за дигиталния бизнес, ръководенето на глобални екипи и постигането на силни бизнес резултати. Като Старши Вицепрезидент „Софтуерно инженерство“ в Progress тя ръководи екип от 300 души и отговаря за разработката на няколко продуктови линии, сред които водещата платформа за дигитални преживявания Progress Sitefinity и продуктите за разработчици Progress Telerik и Kendo UI. Вдъхновява се от заряда на екипа и възможността да има принос в развитието на таланти. Лилия се присъединява към Progress през 2011 г. като софтуерен разработчик и през годините заема различни лидерски позиции. По време на кариерата си и като част от различни международни компании, тя успешно управлява редица проекти за разработка на сложни софтуерни приложения с екипи, разположени в различни части на света. 

    С Лилия се срещнахме по време на тазгодишното издание на конференцията DevReach, която се проведе на 25 – 26 октомври в Sofia Event Center в София. Разговаряхме за влиянието на изкуствения интелект (AI) върху софтуерната разработка и работата на ИТ специалистите, как Progress използва AI в своите продукти и кои са най-големите предизвикателствата и потенциални рискове, свързани с все по-широкото навлизане на изкуствения интелект.

    Лилия, как Progress използва AI в своите продукти? Какви функционалности способства, които не са били възможни преди?

    В Progress ние използваме изкуствения интелект като средство в нашите продукти, за да подобрим продуктивността на няколко основни групи потребители. От една страна, това са софтуерните инженери и ИТ специалистите, а от друга маркетинг и бизнес специалистите. В контекста на DevTools ние изследваме как изкуственият интелект може да подобри бързината на писане на софтуер. От друга страна, предоставяме и готови решения за потребителския интерфейс за това как крайните потребители да използват генеративния изкуствен интелект в приложенията, които нашите клиенти създават.

    В последната версия на Sitefinity, която наскоро излезе, даваме възможността на маркетинг специалистите да създават съдържание чрез употребата на генеративен изкуствен интелект отново директно в системата за управление на съдържанието. И също така им даваме възможност да използват чата в продукта, за да получават инструкции за изпълнение на конкретна задача. MarkLogic пък дават възможност за цялостно семантично управление на големи бази данни. Без тази технология за човека би било доста трудно да осмисли информацията, която е налична в тези продукти. Друг продукт, който използва изкуствен интелект, е Flowmon. Той въоръжава ИТ специалистите с възможността да наблюдават аномалии в трафика на мрежите или пък да засичат ранни индикатори на компрометиране на мрежата, когато основните защити са заобиколени. Това са, най-общо казано, различните видове употреба на изкуствен интелект в отделни продукти от нашето портфолио.

    Как се променя ролята на разработчика с навлизането на AI и как ще изглежда тя в следващите 5 години?

    Последните изследвания сочат, че най-силно засегнатата роля от бързото развитие на изкуствения интелект е именно ролята на софтуерните инженери. Това, което очакваме да видим в следващите месеци и години, е да има асистенти, които да помагат на софтуерните инженери в това да пишат по-бързо код, да структурират по-добре техническа информация, за да решат даден технически проблем. В историята на софтуерната индустрия сме видели няколко етапа на повишено развитие на абстрактното ниво. Един такъв пример е преходът от използването на асемблерни езици към по-високи езици за програмиране. Днес се използват готови компоненти и готови услуги, а с изкуствения интелект очакваме все по-голяма част от работата, която исторически софтуерните инженери са вършили, да бъде извършвана от изкуствен интелект. Но все пак ролята на хората ще остане в това да се извършват нишови разработки и да се пишат алгоритми. И също така хората ще трябва да знаят как да работят с изкуствен интелект по правилния начин. Така че ще има еволюция в ролите в софтуерното инженерство и тя ще е повече в посока как да се използва изкуствен интелект. Интересно предизвикателство, което се появява, е намаляването на жизнения цикъл на технологиите. Ако исторически жизненият цикъл е бил от порядъка на 8 – 10 години, виждаме, че към днешна дата този цикъл е от 3 до 5 години. С развитието на изкуствения интелект този жизнен цикъл дори ще намалява. От друга страна, времето, което е необходимо на един човек да овладее нова технология, е от порядъка на година, година и половина, две. Тогава инвестицията в усилията и времето, за да се овладее една технология, започва да подлага на въпрос доколко тя има възвръщаемост. И тук ще дойде голямото предизвикателство – как хората да развиват умения, които изкуственият интелект не може да адресира.

    В процеса на разработка на софтуер как AI помага за повишаването на продуктивността на екипите?

    На първо четене, най-простичко казано, чисто механично софтуерните инженери ще могат по-бързо да пишат код, защото изкуствен интелект ще им дава готови решения и код, на който те да стъпят и да развият. Други много силни помощни средства са чат асистентите, налични в средата на разработка, които дават възможност програмистите да намират информацията, която търсят, директно в тези асистенти, а не в търсачките, както е в момента. Друго нещо, което виждаме е, че изкуственият интелект може много да допринесе, е в структурирането на инструкции за решаването на дадени технически проблеми. Това умение на изкуствения интелект ще дойде в помощ основно на инженерите по техническа поддръжка. Ние всъщност пилотираме един такъв проект в Progress, който е асистент на инженерите за техническата поддръжка. Този асистент цели да генерира насоки и инструкции за решаването на даден клиентски проблем, като генерира тези насоки на база на публичната документация и на други ресурси, които са налични в Progress. По този начин намалява и оптимизира времето на отделния човек да синтезира тази информация. Прогнозите са, че това ще доведе до около 25% освобождаване на капацитет при тези хора, които ще могат да се фокусират в решаването на по-сложни казуси, развиване на своите технически умения и подобряване на цялостната работа.

    Как екипите в Progress се подготвят за използването на новите технологии?

    Подготовката се извършва в две основни направления. Едното направление е свързано с това да развиваме висока експертиза относно изкуствения интелект в продуктите, в които се опитваме да решаваме конкретни проблеми с изкуствен интелект. Изброих вече някои от тях. Другото направление, което е част от подготовката, е изграждане на среда, в която хората обменят опит, интереси, неща, с които са експериментирали около изкуствен интелект. Така искаме да разширим аудиторията, която има интерес към изкуствения интелект и развива експертиза. Дори да нямат конкретни задачи към дадения момент, свързани с изкуствен интелект. Идеята е как да има среда, да има групи, които да се стимулират да развиват това умение. Има много сесии, които колеги от такъв кръг по интереси около изкуствен интелект правят ежемесечно, като избират различни теми и казуси, свързани с изкуствения интелект и споделят със своите колеги. Естествено, последните новости около ChatGPT, последните версии, какви нови неща се случват. Това беше много голяма тема на интерес. Именно от една такава група излязоха идеи как можем да добавим стойност в продуктите за нашите клиенти. Така че направленията са в две насоки – висока експертиза на места и как тази експертиза може да допринесе в по-голям мащаб в организацията.

    Кои са най-големите предизвикателства и потенциални рискове от AI и какво е добре да се направи  сега, за да се избегнат?

    Progress тази година съобщи резултатите от глобално проучване, което направи през април, свързано с предубедеността в данните и какви рискове крие изкуственият интелект. Това е една много голяма тема. Как културните различия и личните интереси на отделните хора водят до предразсъдъци и как, когато ние обучаваме с данни модели за машинно самообучение, те наследяват предразсъдъците на хората, които ги създават. Това проучване целеше да изследва доколко големите компании са запознати с проблема, знаят ли как ги афектира и какво правят по въпроса. В изследването бяха включени хора на ръководни позиции от компании от 12 държави, включително и България, с над 500 служители. И нещото, което научихме от изследването, е, че голяма част от ИТ и бизнес лидерите вярват, че предубедеността в данните ще става все по-голям проблем. Те вярват, че има такъв проблем и днес, но развитието на изкуствения интелект ще го засили. Но истината е, че всъщност много малък процент от тези бизнес и ИТ лидери са предприели стъпки за адресирането на този проблем. И може би е разбираемо защо това е така. От една страна, единият проблем, с който се сблъскват, е, че не разбират добре какви са възможните предразсъдъци в данните, какво би могло да е нещото, което води до ощетяване на клиентите и хората по принцип. И от друга страна, не са добре запознати какви са необходимите обучения, политики и процеси, които да доведат до правилното управление на тези рискове.

    Това са в общи линии наболелите проблеми. Един извод от това цялостно проучване е, че усилията около управлението на този проблем трябва да са на много места. Всички, които работят с данни, трябва да носят отговорност за това да изследват и да предпазват да няма предубеждения в данните. И е необходима наистина цялостна програма, комбинация от обучения, процеси и технологии, за да може да се работи ефективно по този проблем. Тепърва се изследва пространството. Когато не разбираме добре проблема, е много трудно и да кажем какви са точно стъпките, за да го решим. Проблемът в тази ситуация е като кокошката и яйцето – доколко разбираме проблема, доколко знаем какво точно трябва да се направи и доколко технологиите са еволюирали, за да могат да помогнат за решаването на тези казуси. Един от най-големите рискове, за който много световни лидери апелират, е, че скоростта, с която се развиват технологиите, надвишава в пъти скоростта, с която компаниите и регулаторните органи могат да действат.

    Вижте профила и актуалните позиции за работа на Прогрес Софтуер ЕАД в JOBS.bg

    Нагоре
    Отпечатай
     
    * Въведеният имейл се използва само за целите на абонамента, имате възможност да прекратите абонамента по всяко време.

    преди 4 часа
    ЕК заплаши да глоби Microsoft заради AI рискове в търсачката Bing
    Брюксел е разтревожен от рисковете от "халюцинации" и разпространението на deepfakes
    преди 8 часа
    БАН: Членството в еврозоната може да се отложи и след 2025
    Инфлацията постепенно ще намалява, но ще бъде по-висока от обичайната през предходното десетилетие
    преди 10 часа
    София Тех Парк ще е домакин на South East European Innovators Challenge
    Инициативата е на алианс от научно-технологични паркове в Югоизточна Европа
    преди 11 часа
    Нови 80 млн. лв. за заплати във висшето образование у нас
    Повишението ще обхване 33 държавни университети