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Coding e IA: una guida per le piccole imprese
L'intelligenza artificiale ha rivoluzionato il mondo del coding. ChatGPT, Amazon CodeWhisperer, Microsoft IntelliCode, GitHub Copilot e altri strumenti stanno cambiando il modo in cui i programmatori creano codice.
Numerosi strumenti di IA aiutano a verificare il codice, riducendo il tempo che i programmatori trascorrono in riunione, mentre gli strumenti di IA basati su chat possono persino aiutare a sviluppare un'applicazione web da zero.
Come possono le aziende sfruttare al meglio il coding IA? Scopriamolo insieme.
Come funziona l'IA nel coding?
La tecnologia IA per la programmazione sfrutta l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il deep learning per aiutare i programmatori a scrivere o rivedere il codice. I modelli di coding dell'IA sono stati addestrati su enormi set di dati specifici per la programmazione e alcuni degli aspetti per cui gli assistenti di coding dell'IA possono essere d'aiuto sono:
● Conversione del codice da un linguaggio di programmazione a un altro
● Generazione di codice a partire da commenti
● Generazione di codice a partire dal contesto delle righe di codice precedenti.
● Generazione di codice a partire da richieste dell'utente
● Debug del codice
● Suggerimento di miglioramenti del codice
● Analisi del codice alla ricerca di errori di sicurezza
● Refactoring del codice
Ogni strumento di coding IA ha caratteristiche uniche. Molti si integrano direttamente nell'IDE (Integrated Development Environment), rendendo più fluida l'esperienza di coding con l'IA.
Quali sono gli strumenti di coding IA più diffusi?
Tra gli strumenti di coding IA più diffusi sul mercato troviamo:
● IntelliCode di Microsoft: Incluso in Visual Studio.
● GitHub CoPilot: abbonamento mensile. È basato sul Codex di OpenAI.
● Tabnine: è necessario utilizzare la versione a pagamento per ottenere un valore reale. Ha un ampio supporto per molti IDE e linguaggi.
● Cody di Sourcegraph: gratuito. Eccellente integrazione con l'IDE. Fornisce supporto per il coding IA sia contestuale che basato su chat.
Errori comuni quando si tratta di coding IA
Con tanti strumenti di IA a disposizione, è facile commettere errori. Ecco quelli più comuni da evitare:
Eccessiva dipendenza
La propensione all'allucinazione dell'IA quando genera testo si applica anche quando genera codice. Il codice fornito da uno strumento di IA deve essere testato a fondo e occorre verificare che sia conforme alle best practice.
Gli strumenti di coding dell'intelligenza artificiale non sostituiscono i programmatori umani, ma possono supportare sia i programmatori principianti che quelli esperti.
Se sei un programmatori di livello intermedio, puoi usare l'IA per creare la struttura di base di un'applicazione e quindi assumere un programmatore per rivedere il codice finale e avere la certezza che sia sicuro.
Queste sfide possono essere superate con una strategia aziendale lungimirante. Adotta un approccio proattivo nell'implementare quadri etici, monitorare le normative e controllare le linee guida per lo sviluppo e l'implementazione dell'IA. Probabilmente sarà necessaria una collaborazione interdisciplinare per affrontare adeguatamente questi problemi.
Mancanza di contesto
Un altro errore comune è quello di non fornire un contesto sufficiente allo strumento di coding. Per un assistente di coding IA è più facile suggerire un codice accurato quando riceve un contesto esteso rispetto a un singolo commento sul codice.
Problemi di licenza
Molti strumenti di coding IA sono stati addestrati su vasti set di dati di codice pubblico open-source. Se intendi creare un'applicazione closed-source, devi accertarti se il codice generato dall'intelligenza artificiale proviene da una licenza troppo restrittiva che ti costringerebbe a rilasciare l'intero codice sorgente del tuo progetto con la stessa licenza.
Considera la possibilità di evitare l'uso di repository pubblici come fonti per il codice generato. In caso contrario, potresti incorrere in problematiche legali.
Strumenti integrati Vs strumenti basati su chat
Gli strumenti integrati funzionano all'interno del flusso di lavoro di sviluppo come parte dell'IDE. Gli strumenti basati sulla chat, come ChatGPT e Bard di Google, richiedono di uscire dai confini dell'IDE. Questo va bene per una ricerca occasionale di codice o per il debug, ma diventa problematico quando occorre farne un uso frequente.
Gli strumenti basati su chat sono utili per ottenere rapidi snippet di codice, per eseguire il debug di un errore specifico o per convertire il codice da un linguaggio all'altro. Per utilizzare questi strumenti non è necessaria alcuna configurazione.
Questi strumenti sono ottimi anche durante le fasi di brainstorming e di progettazione. Puoi interrogare ChatGPT sullo stack tecnologico o sull'infrastruttura della tua app e ricevere risposte sorprendentemente accurate.
Importante: verifica sempre i dati forniti da ChatGPT. Vuoi risparmiare tempo? Rivolgiti a un AI fact-checker che ti aiuti in questo compito.
Gli strumenti integrati sono più indicati per soddisfare esigenze di coding quotidiane, ma richiedono più tempo per la configurazione.
Il coding IA sostituirà i programmatori?
Nella sua forma attuale, il coding IA è eccellente per le attività di codifica banali e ripetitive, ma tende a produrre errori per le attività più avanzate.
L'intelligenza artificiale funziona meglio se abbinata all'abilità umana. Se stai lavorando a un'app da offrire ai consumatori e la stai scrivendo principalmente con strumenti di codifica IA, dovresti assolutamente consultare un programmatore web per rivedere il codice dell'app prima di lanciarla e dare al tuo codice un tocco umano.
