Рост генеративного ИИ Обновление устаревших информационных систем
Деятели бизнес-IT теперь получают поддержку от генеративного искусственного интеллекта в модернизации своих устаревших информационно-технологических систем, которые обременены устаревшим кодом.
Может ли искусственный интеллект решить проблемы языков программирования на устаревших легаси-системах, используемых поколением “бэби-бумеров”?
Знаете ли вы, что некоторые легаси-системы все еще работают на коде языка программирования Cobol, который предшествовал The Beatles? Поскольку эти системы стареют, и разработчики, знакомые с Cobol, выходят на пенсию, организации обращаются к генеративному искусственному интеллекту, чтобы вдохнуть новую жизнь в их устаревший код. Это как языковой переводчик для программного обеспечения, преобразующий Cobol в современные языки, такие как Java и Python. 😲
Осознание силы генеративного искусственного интеллекта
Руководители бизнес-IT признают потенциал генеративного искусственного интеллекта для обновления их легаси-систем, которые часто тяготятся архаичным кодом. В попытке контролировать расходы и повысить производительность, компании экспериментируют с помощью кодирующих помощников на основе ИИ, которые могут помочь с задачами, такими как документирование кода и автозаполнение.
GitHub, Amazon, Google, IBM и Microsoft все выпустили свои собственные инструменты на основе генеративного искусственного интеллекта, что привело к увеличению производительности разработчиков на 25%. Это как личный помощник, который проверяет орфографию, автозаполняет и предлагает исправления при написании кода. Эти кодирующие помощники становятся неотъемлемыми спутниками разработчиков, справляющимися с рутинными задачами и освобождающими их для более творческой работы. 💼💻
От создания кода к оживлению кода
Традиционно, кодирующие помощники фокусировались на написании нового кода. Однако организации, такие как ADP, идут по-другому, используя генеративный искусственный интеллект для обновления и оптимизации существующего кода. Это особенно важно в случае легаси-систем, где программный код часто написан на устаревших языках, представляющих собой проблемы совместимости и поддержки.
Например, кодирующий помощник IBM использует генеративный искусственный интеллект, чтобы помочь разработчикам переводить код на Cobol на Java или оставлять его на Cobol. Это важно, потому что многие компании до сих пор полагаются на мейнфреймы, работающие на Cobol, требующие бережного обращения, чтобы обеспечить их эффективную работу. Инструмент понимает намерение кода и предлагает предложения на простом английском языке, упрощая процесс преобразования старого кода в используемый Java. 👩💻🚀
- Dudsey Faces Copyright Lawsuit over AI-Generated George Carlin Paro...
- Meta представит более строгие инструменты безопасности для блокиров...
- 💡 Окончательное руководство по умной лампе Amazon Echo Glow
Ссылка: ENBLE – Топ-10 крупнейших AI-компаний в мире в 2023 году
Будущее легаси-систем
По мере развития генеративного искусственного интеллекта потенциальные применения в легаси-системах безграничны. Искусственный интеллект не только может помочь перевести код на современные языки, но и оптимизировать его для повышения эффективности и производительности. Это открывает возможности для улучшения легаси-систем без полной их переписьки, экономя время и ресурсы.
Кроме того, генеративный искусственный интеллект является тросиком спасения для организаций, которые сильно полагаются на легаси-системы. Обновление и оживление этих систем позволяет компаниям оставаться конкурентоспособными в эпоху быстрого развития. Он также может сократить разрыв в знаниях между уходящей в отставку разработчиков и молодыми сотрудниками.
Q&A: Отвечаем на ваши горящие вопросы
Q: Может ли генеративный искусственный интеллект полностью заменить человеческих разработчиков? A: Хотя генеративный искусственный интеллект является мощным инструментом, он не может полностью заменить человеческих разработчиков. Он превосходит в автоматизации повторяющихся задач и предложении улучшений кода, но разработчики все еще играют важную роль в проектировании и архитектуре систем.
Q: Связано ли с риском использование генеративного искусственного интеллекта для обновления кода? A: Есть риски, как и с любой технологией. Особенно важно тщательно тестировать и проверять сгенерированный код, чтобы убедиться, что он соответствует требуемому функционалу. Человеческий контроль необходим для выявления ошибок или непредвиденных последствий.
Q: Сколько времени занимает обновление легаси-систем с помощью генеративного искусственного интеллекта? A: Время, необходимое для обновления, зависит от сложности кодовой базы и области обновления. Простые преобразования могут быть выполнены относительно быстро, в то время как более сложные обновления могут занять больше времени. Основательное понимание существующего кода является ключевым фактором успешного преобразования.
Q: Какие другие преимущества может принести генеративный искусственный интеллект в IT-системы? A: Помимо обновления легаси-систем, генеративный искусственный интеллект может помочь в оптимизации кода, исправлении ошибок и даже генерации синтетических тестовых данных. У него есть потенциал для оптимизации процессов разработки программного обеспечения и улучшения общей производительности системы.
В заключение
Generative AI (Искусственный интеллект) стал мощным инструментом для обновления устаревших легаси-систем, придавая новую жизнь устаревшему коду. С помощью помощников по кодированию, основанных на ИИ, разработчики могут более эффективно и эффективно решать проблемы, которые возникают при работе с легаси-системами. Это представляет собой значительное достижение в развитии программного обеспечения и обещает более продуктивное будущее для бизнеса. 💪🌐
Знаете ли вы другие интересные применения генеративного ИИ в технологической отрасли? 🤔 Поделитесь своими мыслями в комментариях ниже и продолжим разговор!
Дианна Ричи Главный редактор ENBLE
Дианна является Главным редактором ENBLE. Обладая более чем 20-летним опытом в управлении и разработке контента, она приносит большой вклад в технологическую отрасль. Ранее она работала главным редактором Startup Grind.
Список литературы:
- Wall Street Journal – Новое приложение Журнал для iPhone хуже, чем вы думали
- ENBLE – Топ 10 крупнейших компаний по ИИ в мире в 2023 году
Понравилась статья? Не забудьте поделиться ею со своими друзьями в социальных сетях и распространить знания! 📢💻
