CIO'lar üretken yapay zekanın yazılım mühendislerine yönelik risklerini ve getirilerini değerlendiriyor

Teknoloji alanındaki işletmeler için üretken yapay zeka, yazılım geliştirme ve mühendislik açısından maliyet ve faydalar sunar. Yöneticilerin bu önemli zorlukları ve fırsatları nasıl keşfettiğini burada bulabilirsiniz.

Üretken yapay zeka (AI) araçlarının yazılım geliştirme ve mühendislikteki potansiyel etkisine dair muazzam bir heyecan var.

Bazı uzmanlar, bu araçların bulutunun, BT profesyonellerini yavaşlatan tekrarlanan görevleri azaltarak üretkenliği artırdığına inanıyor.

Diğer uzmanlar, üretken yapay zekanın hızlı yükselişinin, bildiğimiz yazılım geliştirme ve mühendisliğin sonu anlamına gelebileceğine inanıyor.

Peki gerçek nedir?

Otomobil uzmanı Holman'ın CIO'su Jarrod Phipps, perspektif duygusunun çok önemli olduğunu söylüyor.

Evet, OpenAI'nin ChatGPT'si ve GitHub Copilot gibi üretken yapay zeka araçları, geliştiricilerin ve mühendislerin çalışma faaliyetlerini dönüştürme potansiyeline sahiptir.

Ancak bu dönüşüm bir gecede gerçekleşmeyecek. Dahası, bu yapay zeka araçları tek başına çalışmayacak, bunun yerine insan BT profesyonellerine yardımcı olarak faydalar sağlayacak.

ZDNET ile üretken yapay zekanın potansiyel etkisi hakkında konuşan Phipps, "Ben buna dış iskelet diyorum" diyor. "Sizi daha güçlü, daha hızlı ve daha çevik kılıyor. Yapay zekanın işimizin tüm parçalarını sarması, insanların yaptıkları işte daha iyi olmasını sağlayan bir dış iskelettir. Üretken yapay zeka mutlaka doğrudan bir tehdit değil, bir iltifattır. Ve biz Kod yazma konusunda daha verimli olmalarını sağlamak için geliştiricilerimizin etrafına bir dış iskelet sarmak istiyoruz."

Bazı üretken ürünler zaten kod yazabiliyor olsa da Phipps, bu araçların yazılım geliştirmeye yönelik her şeyi kapsayan bir yaklaşım sağlama becerisine odaklanmıyor.

"Bu araçların geliştirme sürecine nasıl rehberlik edebileceğiyle ilgileniyorum, böylece geliştirici hala tam kontrole sahip olacak ve bir düzeyde yaratıcı sorumluluğa sahip olacak" diyor.

Phipps, yazılım geliştiriciler için kişisel asistan fikrinin çoğu işletme için "akıl gerektirmeyen" bir fikir olduğunu söylüyor.

Diğer uçta ise yapay zekanın devre dışı kalıp kendi başına kod yazmasına izin verme düşüncesinin kesinlikle imkansız olduğunu söylüyor: "Üretken yapay zekanın tüm kodumuzu ne zaman yazacağından tam olarak emin değilim. Aslında, bilmiyorum' Bunun olacağı bir zaman göremiyorum."

Vistaprint'in teknoloji direktörü Mukul Agrawal da benzer bir görüşe sahip: "Yapay zekanın insanların yerini almayı asla düşünmeyin. Bazı görevlerin yeri doldurulabilir ama insanların yeri doldurulamaz."

Agrawal, ZDNET'e şu anda diğer tüm BT profesyonelleri gibi kendisinin de yapay zekanın geliştiriciler ve mühendisler için ne anlama geldiğini anlamaya çalıştığını açıkladı.

"Benim iki kuruşum yapay zekanın kendi alanına sahip olacağı ve bazı sıradan görevlerin ortadan kalkacağı yönünde" diyor. "Ve böylece ekiplerimiz daha yüksek değerli işlere odaklanma fırsatına sahip olacak."

Agrawal, Vistaprint gibi büyük teknoloji odaklı kuruluşların eninde sonunda yapay zeka destekli yazılım geliştirme ve mühendislikten yararlanacağını ancak henüz olmadığını ve açıklamanın temel nedenlere dayandığını söylüyor: maliyetler ve riskler.

Maliyetler açısından işletmelerin yatırımın geri dönüşünü görmesi gerektiğini söylüyor: "Bu alana yapılan herhangi bir yatırımın uzun vadeli değerini gerçekten düşünmelisiniz."

Riskler söz konusu olduğunda Agrawal, Vistaprint'in veri gizliliği konusunda dikkatli olması gerektiğini söylüyor.

"İşimizin çok fazla gizli sosu olduğu göz önüne alındığında, bu konuda endişeleniyoruz, çünkü ChatGPT'ye giden her şey kamuya açık bir sisteme aktarılıyor" diyor. "Bu araçları gizli sosunuz için kullanamazsınız."

Gartner'ın seçkin Başkan Yardımcısı analisti Avivah Litan, üretken yapay zekanın kod oluşturma verimliliğinde artışlara yol açabileceğini ancak araçların kurumsal bağlamda kullanılabilmesi için aşılması gereken önemli zorlukların da bulunduğunu kabul ediyor.

"Üç ana riskiniz var" diyor. "Birincisi, kodunuz hatalarla dolu, ikincisi, kodunuz güvenlik açıkları ve güvenlik hatalarıyla dolu ve üçüncüsü, birinin lisanslı kodunu ihlal ediyorsunuz."

Litan, bir röportajda ZDNET'e, artık üst düzey yöneticilerin, üretken yapay zekanın uzun vadede nasıl güvenli bir şekilde kullanılabileceği konusunda personelleriyle konuşmaya başlama zamanının geldiğini söyledi.

"Şirketlerin, geliştiricileri de dahil olmak üzere personelini fırsatlar ve riskler konusunda eğitmeye zaman ayırması gerekiyor" diyor.

Çoğu CIO, üretken yapay zeka araçlarını üretim ortamlarından uzak tutmayı tercih ederken, BT profesyonellerinin yazılım geliştirme ve mühendislik sürecinin farklı öğeleri için üretken yapay zekayı kullanmaya başlaması çok uzun olmayabilir.

"Aldığım ana mesaj, personelinizi güncel bilgilerle bilgilendirmek, kaynakları eğitime koymak ve ardından bundan yararlanmaktır" diyor. "Artık kod oluşturmayla yapabilecekleriniz inanılmaz. Herhangi bir JavaScript bilmeden veya nasıl kodlanacağını bilmeden bir uygulamanın tamamını oluşturabilirim. Ancak tüm artılar ve eksiler konusunda eğitim almanız gerekir ve bu bir gecede olmaz."

Bu, CyberArk'ın küresel CIO'su Omer Grossman'da da yankı bulan bir duygu. ZDNET ile yaptığı bir röportajda, artık üretken yapay zekayı keşfetme zamanının geldiğini öne sürüyor.

"Liderler karar vermeli" diyor. "Ve bu noktayı vurguluyorum çünkü riskten kaçındığınız için herhangi bir karar vermezseniz, bir şeyleri kaçırma riskiyle karşı karşıya kalırsınız."

Grossman, üretken yapay zekanın yazılım geliştirme ve mühendislik gibi alanlarda nasıl kullanılacağını düşünen iş liderleri için bir dizi adım öneriyor. "İlk şey, yeniliği teşvik ederken aynı zamanda onu güvende tutan sorumlu korkuluklar inşa ettiğinizden emin olmaktır" diyor.

Grossman, CyberArk'ta yapay zekada yeni zorluklar ve fırsatlar ortaya çıktıkça ayarlanan bir çerçeve ve yönergeleri uygulamaya koydu.

"Ne olursa olsun yeniliği teşvik etmeye karar verdim, ancak bunu sorumlu bir şekilde yapacağız" diyor. Bu yaklaşımı destekleyen temel unsurlardan biri, yeni gelişmeleri ve potansiyel sonuçları tartışmak üzere iki haftada bir toplanan, kuruluşlar arası bir kaplan ekibidir.

Grossman, "Bu ekibin yalnızca teknoloji adamlarıyla değil aynı zamanda yasal kişilerle de dolu olduğundan emin olmalısınız, çünkü yönetmeniz gereken bazı yeni riskler var" diyor. "İki haftada bir toplantı yapmak, çok fazla birikmiş iş yükünün olmamasını ve gelişen yapay zeka taleplerine yanıt verebilmenizi sağlar."

Grossman, üretken yapay zeka tedarikçilerinin yeni hizmetler ve özellikler sunmaya devam edeceğini ve iş dünyası liderlerinin, yazılım geliştirme ve mühendislik gibi önemli alanlardaki profesyonellere araçları güvenli bir şekilde keşfetme fırsatı veren bir strateji geliştirmesi gerektiğini söylüyor.

"OpenAI veya Microsoft bir sonraki ürünlerini her ortaya çıkardığında birçok talep alıyoruz; herkes denemek istiyor" diyor. "Çalışanların eğitiminden sorumlu olmalısınız. Bir yönetici olarak, düşünme şekliniz açısından daha çevik olmalı ve şelaleye daha az benzemelisiniz. Ve üretken yapay zeka, bu yaklaşımın nasıl fayda sağlayabileceğinin harika bir örneği."