כלי AI כמו GitHub Copilot השפיעו רבות על עולם הפיתוח, ומבטיחים לזרז ולשפר את העבודה של מפתחי תוכנה בצורה משמעותית. כלים אלה, המבוססים על בינה מלאכותית, מסייעים במשימות כגון יצירת קוד, כתיבת בדיקות אוטומטיות וביצוע סקירות קוד. הטכנולוגיה הזו לא רק משנה את אופי העבודה של מפתחי תוכנה, אלא גם דורשת מארגונים להתאים את תהליכי העבודה וההדרכה שלהם כדי למקסם את היתרונות ולהתמודד עם האתגרים שמגיעים איתה.
תוצאות מהירות, אך האיכות מוגבלת
כמתבקש, נתונים של חברת מיקרוספט מראים כי השימוש בכלים כמו Copilot מגבירים את שביעות רצונם של המפתחים, שכן הם יכולים לזרז תהליכי עבודה מורכבים ולספק רעיונות לפתרון בעיות במהירות. אך כשזה מגיע לפרמטרים כמו זמן מחזור של פרויקטים, איכות הקוד ורמת הבאגים, התוצאות מצביעות על שיפור מוגבל בלבד.
ואלם, במחקר של חברת הדאטה Uplevel מסוף 2024 בקרב 800 מפתחים, לא נראתה ירידה משמעותית בזמן המחזור או בעלות הכוללת של העבודה, אך דווקא נראתה עליה בשיעור הבאגים ב-41%, דבר שיכול להשפיע על איכות הקוד ולדרוש בדיקה נוספת של הקוד שנוצר. כמובן שיש הבדל בין מפתחים מנוסים ופחות מנוסים, ומידת התועלת שלהם מושפעת מרמת ניסיונם.
בעיות קוד, באגים ואבטחה
על אף היתרונות, ישנם אתגרים חשובים שמגיעים עם השימוש בכלי AI. אחד מהם הוא הצגת בעיות קוד שאינן קלות לאיתור. כשמדובר בלוגיקה עסקית, קוד שנכתב על ידי AI יכול להכניס בעיות לוגיות מסובכות שהן קשות לאיתור ועלולות להוות סיכון משמעותי לעסק. מעבר לכך, כלים אלה עשויים להוביל לפיתוח קוד לא מאובטח או לעודד שיטות כתיבת קוד שאינן בטוחות.
אובדן כישורים - האתגר הגדול של המפתחים הצעירים
למפתחים מתחילים, כלים כמו Copilot יכולים להיות שיטת קסם להאצת עבודתם, אך הם עשויים לפגוע בהתקדמות המקצועית שלהם. מפתחים אלה עלולים להסתמך יותר מדי על כלים אוטומטיים, מבלי לפתח את הכישורים האישיים הדרושים כדי לבצע את העבודה בכוחות עצמם. בעוד שהם מקודדים בצורה מהירה יותר, הם לא רוכשים את הידע שיאפשר להם להתפתח למפתחים בכירים, ארכיטקטים או CTOs בעתיד.
בנוסף, קיימת בעיה כאשר מפתח לא מבין את מהות הקוד שנכתב באמצעות AI ואינו מסוגל להסביר את הדרך שבה הוא פועל, דבר שיכול להוביל לבעיות בקוד בעת תחזוקה עתידית.
אופטימיזציה: איך למקסם את היתרונות ולהימנע מהסיכונים?
כדי למקסם את היתרונות ולהימנע מהסיכונים, ארגונים צריכים לשלב את הכלים הללו בתהליכים מבוקרים. יש להדריך את המפתחים באילו חלקים של העבודה כדאי להשתמש בהם ובאיזה לא.
לדוגמה, יצירת בדיקות Q&A יכולה להיות תחום שבו Copilot יעיל, בעוד שכתיבת לוגיקה עסקית או קוד קריטי לא כדאי להותיר לכלי AI ומומלץ לבצע בקרה עמוקה ואימות על הקוד שהם מייצרים.
כמו כן, יש לוודא שהמפתחים מבינים את הקוד שנוצר, ושהם יכולים להסביר איך הוא פועל. גם במקרים בהם הם משתמשים בהמלצות הכלי, כדאי שהתוצאה תעבור סקירה מעמיקה. מפתחים צעירים צריכים להמשיך ללמוד ולהתפתח מקצועית ולא להסתמך על כלים חיצוניים בלבד, ומנהלי צוות צריכים ללמוד לפקח על איכות והבנת הקוד.
כלים כמו GitHub Copilot כאן כדי להישאר, והם יכולים לשפר את הפרודוקטיביות של מפתחי תוכנה במידה וישתמשו בהם בצורה חכמה ומדודה. ארגונים צריכים לשים לב לאתגרים האפשריים ולקבל החלטות מושכלות על אופן השימוש בהם, במיוחד כאשר מדובר במפתחים צעירים. השקעה בהדרכה, סקירה קפדנית של הקוד ואיזון בין כלי AI ליכולת אישית של מפתח התוכנה יכולים להביא לתוצאות טובות יותר ולסייע לשמור על איכות הקוד לאורך זמן.
דרור ברזניצקי, הוא Chief Product Officer בחברת הסטארטאפ Lightrun, מובילה גלובלית בתחום ה-Developer Observability.