6 umiejętności, które programiści powinni nauczyć się wyprzedzać sztuczną inteligencję

Toczy się interesująca debata na temat wpływu sztucznej inteligencji na inżynierię oprogramowania.

Niektórzy uważają, że zaawansowane systemy AI, takie jak ChatGPT, zastąpią pracę większości programistów. Inni uważają, że sztuczna inteligencja poprawi doświadczenia programistów, zajmując się podstawowymi zadaniami.

Niezależnie od przypadku, sztuczna inteligencja zostanie tutaj. Zamiast martwić się o sztuczną inteligencję, możesz doskonalić swoje umiejętności, aby pracować obok niej. Oto kilka umiejętności, których możesz się nauczyć, aby zachować znaczenie w tworzeniu oprogramowania.

1. Projektowanie oprogramowania

Projektowanie oprogramowania to proces projektowania różnych komponentów systemu oprogramowania. Ilustruje, w jaki sposób komponenty będą wchodzić w interakcje i koordynować, aby zapewnić oczekiwane wrażenia użytkownika.

Proces projektowania oprogramowania jest dynamiczny i wyjątkowy, ponieważ różni się w zależności od aplikacji.

Projektowanie oprogramowania umożliwia programistom kompleksowe badanie procesu tworzenia oprogramowania. Obejmuje to analizę architektury systemu, aplikacji, nawigacji i systemu zarządzania bazą danych.

Po analizie programiści tworzą plan, który konsoliduje wszystko. Obejmują one kroki, moduły, cele i komponenty. Projekt wskazuje również strategie marketingowe i harmonogramy wdrażania oprogramowania.

Projektowanie oprogramowania umożliwia programistom przełożenie planów biznesowych na oprogramowanie lub usługi. Sztuczna inteligencja nie jest jeszcze wystarczająco zaawansowana, aby poradzić sobie z takimi koncepcjami.

2. Architektura systemu

Architektura systemu to projekt strukturalny systemu. Obejmuje to komponenty, ich relacje i zasady kierujące jego projektowaniem. To kolejny kreatywny proces projektowania, który pomaga programistom w tworzeniu wysoce skalowalnych aplikacji.

Architektura systemu koncentruje się na ogólnej strukturze. Przewiduje wybory i decyzje, które utrzymują jakość. Podczas gdy projektowanie oprogramowania koncentruje się na wymaganiach funkcjonalnych, architektura systemu odnosi się do wymagań niefunkcjonalnych.

Wymagania niefunkcjonalne dotyczą przyszłego życia systemu. Mogą dotyczyć problemów, takich jak łatwość konserwacji, skalowalność, niezawodność i wydajność systemu aplikacji.

Bez dobrze zdefiniowanej architektury programiści uciekają się do tradycyjnych systemów, które są trudne do wdrożenia i skalowania. Niezaprojektowane architektury skutkują niezorganizowanym kodem źródłowym i słabymi relacjami między komponentami. Takie systemy są podatne na błędy.

Aplikacje bez formalnej architektury są łatwe do złamania i trudne do skalowania. Architektura systemu ułatwia określenie charakterystyki aplikacji. Ważne jest, aby w pełni zrozumieć komponenty i cały system.

Architektura pomaga odpowiedzieć na podstawowe pytania dotyczące utrzymania aplikacji. Obejmują one zapytania o to, co należy traktować priorytetowo, a co ograniczyć. Ustalanie priorytetów pomaga zredukować nadmierną inżynierię zbędnych funkcji i komponentów. Architektura uwzględnia również ograniczenia. Mogą to być zgodność z prawem, koszt, rynek i standardy.

3. Projektowanie baz danych

Projektowanie bazy danych to twórczy proces tworzenia modeli danych. Obejmuje to również ustanawianie relacji z bazami danych i analizowanie ograniczeń. Sztuczna inteligencja ułatwia analizę ograniczeń. Jednak ogólna struktura i projekt baz danych różnią się w zależności od aplikacji.

Inżynierowie baz danych muszą utrzymywać i zarządzać systemowymi bazami danych w zależności od różnych sytuacji, aby pomóc w zarządzaniu danymi. Dobrze ustrukturyzowane bazy danych mają następujące zalety:

• Wyeliminuj nadmiarowe dane i zaoszczędź miejsce na dysku.
• Zachowaj integralność i dokładność danych.
• Łatwy dostęp do danych do udostępniania wewnętrznego i zewnętrznego.

Proces projektowania bazy danych obejmuje analizę wymagań systemowych. Polega na określeniu celu bazy danych. W szczególności ustanawia tabele bazy danych i ich komponenty. Analizuje również i porządkuje relacje w bazie danych.

Wszystkie te koncepcje różnią się w zależności od aplikacji. Struktura bazy danych może zmieniać się w czasie, gdy system jest skalowany w górę lub w dół.

4. Debugowanie oprogramowania

Analiza oprogramowania w celu ustalenia, skąd pochodzi problem, to umiejętność, której sztuczna inteligencja jeszcze nie opanowała. Deweloperzy nadal będą musieli nauczyć się identyfikować i naprawiać problemy w miarę ich pojawiania się.

Sztuczna inteligencja może pomóc w zapewnieniu możliwych rozwiązań podczas debugowania. Deweloperzy mogą następnie zdecydować, jak najlepiej zastosować rozwiązania.

Deweloperzy muszą nauczyć się, jak szybko używać różnych programów i środków do debugowania. Identyfikowanie błędów, określanie oczekiwań i analizowanie awarii systemu to ważne umiejętności.

Możesz znaleźć kilka dobrych wskazówek, jak obsługiwać proces debugowania w tym kursie rozwoju oprogramowania Udacity:

Edytory tekstu, środowiska IDE i systemy operacyjne mają wbudowane funkcje ułatwiające debugowanie. Programiści mogą radzić sobie z tymi złożonymi problemami z aplikacjami, podczas gdy sztuczna inteligencja zajmuje się podstawową funkcjonalnością.

5. Bezpieczeństwo oprogramowania

Bezpieczeństwo oprogramowania nadal stanowi problem, nawet pomimo pojawienia się bezpiecznych systemów i praktyk. Ponieważ firmy wdrażają coraz więcej aplikacji, wzrosła liczba cyberataków.

Tworzenie oprogramowania, które jest bezpieczne, wciąż przysparza programistom bólu głowy. Klienci inwestują wiele zasobów, aby zapewnić bezpieczeństwo swoich systemów. Obejmuje to zatrudnianie doświadczonych techników cybernetycznych i nabywanie oprogramowania, które ogranicza ataki na systemy.

Chociaż istnieją przepisy i kampanie uświadamiające mające na celu zwalczanie cyberataków, są one nadal powszechne. Cyberprzestępcy również udoskonalili swoją technologię. Deweloperzy muszą trzymać się kursu i wprowadzać innowacje w zakresie zabezpieczeń przed zagrożeniami. Pojedyncze naruszenie może znacząco wpłynąć na system i jego komponenty.

Wraz ze wzrostem zależności ludzi od oprogramowania rosną zagrożenia. Hakerzy uodpornili się na testowanie słabych punktów systemu. Teraz, bardziej niż kiedykolwiek, cyberbezpieczeństwo jest umiejętnością obowiązkową dla programistów. Istnieje potrzeba zapewnienia, że ​​wszystkie systemy są bezpieczne przed nowymi zagrożeniami.

6. Biegłość w programowaniu

Programy AI wykorzystują popularne koncepcje do pisania podstawowych programów. Ich programy odnoszą się do tego, co już istnieje w Internecie. Ale jeśli chodzi o złożone programowanie, sztuczna inteligencja wciąż musi się rozwijać. Musi generować rozwiązania dla nowych problemów inżynierskich.

Daje to programistom przewagę, jeśli rozwijają swoje umiejętności programistyczne. Deweloperzy mogą wykorzystać te umiejętności do przewidywania problemów i dostarczania rozwiązań. Zwiększy to kreatywność w tworzeniu oprogramowania.

Jak możesz dostosować się do sztucznej inteligencji?

Wpływ sztucznej inteligencji na tworzenie oprogramowania jest rewolucyjny. Ale czy może zastąpić programistów? Jeszcze nie teraz. Jednak programiści mogą już dziś współpracować z AI.

Podczas gdy sztuczna inteligencja zajmuje się podstawowymi, powtarzalnymi zadaniami, programiści mogą skupić się na złożonych problemach. Dzięki temu programiści mogą zwiększyć swój potencjał twórczy w procesie tworzenia.

Sztuczna inteligencja może przyspieszyć proces inżynierii oprogramowania przy jednoczesnym obniżeniu kosztów operacyjnych. Jeśli zostanie włączony do informatyki, ma potencjał znacznego postępu technologicznego.

Zdobycie nowych umiejętności przyniesie korzyści programistom. Praca z AI zwiększa ich doświadczenie programistyczne i poprawia jakość wyników. To jest wygrana dla wszystkich.