Näin devaajat hyödyntävät tekoälyä ohjelmistokehityksessä – ”Nopeuttaa työtä ja säästää aikaa”

AI:n kehitys oli menneen vuoden aikana päätähuimaavaa. 

Itse testasin ChatGPT:n lisäksi muun muassa fakta- ja fiktiotekstien kirjoittamiseen tarkoitettua Sudowritea, videokeskustelun tekstiksi ja tiivistelmiksi kääntävää Firefliesia, kuvasovellus Dall-ea sekä Photoshopin generatiivista tekoälyä. 

Mutta halusin tietää, miten AI:ta hyödynnetään ohjelmistokehityksessä. 

Joten päätin kysyä asiaa Compilen full stack -devaaja Ilmari Kumpulalta.

Ilmari, millaisia AI-sovelluksia devaajat käyttävät tällä hetkellä työssään?

”Itse käytän Githubin Copilotia muutamalla eri tavalla. Sen autocomplete-ominaisuus ennustaa verrattain hyvin, mitä aikoo seuraavaksi kirjoittaa, ja ehdottaa automaattisesti jatkoa koodille. Samoin koodin debuggailu onnistuu sillä hyvin. Tällä hetkellä Copilot jeesaa pikkutehtävissä, mutta sitä laajennetaan kovaa vauhtia. Uusimmassa versiossa voi jo kysyä kysymyksiä kuten ”missä ovat kaikki komponentit, joita käytetään sisäänkirjautumisessa”, jolloin sovellus jäljittää komponentit koodikannasta. Tai jos devaaja ei ole hyvä vaikkapa SQL:ssä, voi kysyä ”miten tekisin tällaisen kyselyn SQL-tietokannasta”, jolloin saa vastaukseksi toimivaa koodia. Copilot laajentaa sitä, mitä yksi ihminen pystyy tekemään ja siksi nopeuttaa työtä merkittävästi. Sovelluksesta on tullut olennainen osa työprosessiani, koska se säästää aikaa.”

”Toinen käyttökelpoinen työkalu on ChatGPT. Se on hyvä silloin kun tehtävä on selkeästi määritelty. Jos pyydät sovellukselta että ”ota tämä pätkä tekstiä ja muuta jokaisen rivin ensimmäinen ja viimeinen kirjain isoksi”, se yleensä tekee sen. Vähän kuin digitaalinen assistentti tai junioridevaaja, jota voit pyytää tekemään pieniä, tylsiä rutiinitehtäviä puolestasi. Ongelmia tulee, kun koetat kysyä siltä liian laajaa tai huonosti määriteltyä kysymystä, kuten ”etsi datasetistä tummahiuksisia ihmisiä”. Tällöin et saa laadukasta vastausta. Kielimalleilla ei ole minkäänlaista itsereflektiota, joten ne saattavat vastata hyvin itsevarmasti täyttä hölynpölyä eli hallusinoida. Kokemuksen kautta olen oppinut, mihin ChatGPT:tä uskaltaa käyttää ja mihin ei.”

”Väärien vastausten lisäksi ChatGPT:n käyttöön asiakasprojekteissa liittyy toinenkin ongelma: kielimalli saattaa käyttää kaikkea siihen syötettyä dataa oppimiseen. Näin ollen, jos lähetät esimerkiksi bisneskriittistä tietoa softaan, joka on julkinen, ei ole välttämättä keinoa estää sitä päätymästä koulutusdataksi. Pahimmassa tapauksessa toiset yritykset voisivat kysyä ChatGPT:ltä esimerkiksi suoraan kilpailijoidensa sisäisistä keskusteluista, ja saada tietoonsa yrityssalaisuuksia.”

Entä miltä tulevaisuus näyttää?

”Mitä me ihmiskuntana teemme kun tekoäly on jossain vaiheessa yhtä älykäs tai älykkäämpi kuin tavallinen ihminen? Johtavat AI-asiantuntijatkaan eivät ole yhtä mieltä siitä, mihin AI pystyy. Varmaa on vain se, että kaikki tulee muuttumaan perustavanlaatuisesti.”

Seuraa meitä Linkedinissä niin tiedät aina, mitkä ovat ohjelmistokehityksen toimivimmat käytännöt juuri nyt.

eNPS-mittaus perustuu Fred Reichheldin kehittämään Net Promoter Score -mittariin, jolla alunperin tutkittiin yritysten asiakaskokemusta ja asiakastyytyväisyyttä. Myöhemmin sitä on alettu käyttää myös työntekijätyytyväisyyden tutkimiseen (e niin kuin employee + NPS).

Näin mittaus tehdään.

Kysymme työntekijöiltämme kerran kertaa vuodessa, että “kuinka todennäköisesti suosittelisit työpaikkaasi ystäville tai tutuille asteikolla 0-10?”. Sen jälkeen pyydämme tarkennusta avoimella kysymyksellä: ”mistä syystä annoit tämän tuloksen?”.

Niitä, jotka antavat luvuksi 9 tai 10, kutsutaan suosittelijoiksi. Niitä, jotka antavat luvuksi 0-6, kutsutaan kriitikoiksi.

eNPS-tulos lasketaan vähentämällä suosittelijoiden suhteellisesta prosenttiosuudesta kriitikoiden suhteellinen prosenttiosuus. Muut vastaukset saavat arvon 0.

Mittarin tulokset voivat olla mitä vain -100 ja +100 väliltä. Yli nollan nousevat tulokset ovat tyydyttäviä. +10 ja +30 välillä olevia tuloksia pidetään hyvänä, ja yli +50 olevia tuloksia pidetään erinomaisena.