AI Generated Coding, un supporto alla produttività

La generazione di codice tramite AI ha il potenziale di rivoluzionare il modo in cui viene sviluppato il software: con l’aiuto di algoritmi di apprendimento automatico, l’AI ha la capacità di analizzare grandi quantità di dati e imparare così a scrivere codice in maniera efficiente, privo di errori e ottimizzato per compiti specifici. Inutile dire come questo potrebbe accelerare i tempi di sviluppo, ridurre i costi e migliorare la qualità del software.

L’impatto di questo nuovo potente strumento sul mercato del lavoro dello sviluppo software ha però suscitato più di una preoccupazione, specialmente sui temi etici e sul mercato del lavoro, è quindi importante discutere le implicazioni di questa tecnologia che continua a svilupparsi sempre più velocemente.

Cos’è l’AI Generated Coding?

L’AI Generated Coding è una tecnologia che utilizza l’intelligenza artificiale per generare codice automaticamente. Questo processo viene eseguito utilizzando algoritmi di apprendimento automatico che analizzano grandi quantità di dati di codice già esistente per identificare modelli e strutture comuni. Una volta che l’algoritmo ha appreso e assimilato questi modelli, è infatti in grado di generare in maniera autonoma il codice necessario.

Gli strumenti di generazione di codice AI semplificano il processo di sviluppo, consentendo agli sviluppatori di codificare in modo più rapido e accurato, riducendo in modo significativo il numero di bug in produzione e incrementando la produttività nelle attività di sviluppo software.

Quali sono i vantaggi dell’AI Generated Coding?

Il codice generato dall’intelligenza artificiale può aiutare le aziende ad aumentare la produttività e l’efficienza degli sviluppatori di software in diversi modi automatizzando alcuni processi semplici e ripetitivi per lasciare più spazio alle fasi strategiche precedenti e alle fasi di testing successive.

In particolare, l’AI Generated Coding presenta diversi vantaggi:

• Accelerazione dello sviluppo: la generazione sistematica di codice può ridurre considerevolmente il tempo necessario per crearlo da zero e consentire agli sviluppatori di concentrarsi su altre attività, come la progettazione e il testing del software.
• Ottimizzazione dei processi: la gestione dei flussi viene razionalizzata e semplificata dai processi automatici, generando codici più snelli ed efficienti e riducendo la complessità generale del prodotto finale.
• Riduzione degli errori: grazie all’utilizzo di modelli comuni basati sulle migliori pratiche di codifica, si possono ottenere risultati di qualità, migliorando il software e riducendo il tempo necessario per risolvere i problemi.
• Potenziamento del collaudo: l’esecuzione puntuale e massiva di grandi quantità di codice può individuare i bug prima della revisione e generare automaticamente i test necessari per garantirne la qualità.
• Efficientamento della manutenzione: l’impiego di componenti software strutturati in modo solido e standardizzati contribuisce a creare un prodotto che sia meno soggetto a bug e che sia facilmente leggibile in un secondo momento, in caso di integrazioni o evoluzioni.

Come funziona

L’AI Generated Code funziona utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per generare il codice. Questi algoritmi utilizzano modelli di linguaggio naturale di grandi dimensioni per comprendere il contesto e generare il codice in modo autonomo.

Per emulare il modo in cui gli esseri umani apprendono i modelli questi strumenti di intelligenza artificiale utilizzano vaste reti di nodi, che elaborano e soppesano i dati in ingresso per identificare modelli e pattern. Una volta addestrati e allenati a produrre risultati, vengono integrati in strumenti e applicazioni.

In particolare, l’AI Generated Code funziona in questo modo:

1. Addestramento del modello: Il modello di apprendimento automatico viene addestrato utilizzando grandi quantità di dati di codice sorgente esistente. Questi dati vengono utilizzati per insegnare al modello come generare il codice in modo autonomo.
2. Analisi del contesto: Quando viene fornita una richiesta di codice, l’algoritmo analizza il perimetro della domanda utilizzando il modello di linguaggio naturale. Ciò consente all’algoritmo di comprendere il significato della richiesta e generare il codice in modo appropriato.
3. Generazione del codice: Una volta che l’algoritmo ha analizzato il contesto della domanda, genera il codice richiesto. Quest’ultimo può poi essere modificato e personalizzato dagli sviluppatori in base alle loro esigenze.
4. Raffinamento del modello: L’algoritmo di apprendimento automatico viene continuamente raffinato utilizzando i feedback degli sviluppatori. Ciò consente al modello di migliorare continuamente la sua capacità di generare output validi.

I modelli come GPT-4 e Codex di OpenAI, sono addestrati su un’enorme quantità di dati in linguaggio naturale e di codice sorgente disponibile pubblicamente. Questo è uno dei motivi per cui strumenti come ChatGPT e GitHub Copilot, costruiti su questi modelli, possono produrre risultati incredibilmente accurati.
Gli strumenti di codifica generati dall’intelligenza artificiale si basano su grandi modelli linguistici (“large language models” o LLM) che utilizzano algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale e sono stati addestrati su enormi serie di esempi di codice.

Questi modelli sono algoritmi di apprendimento profondo in grado di riconoscere, riassumere, tradurre, prevedere e generare testi sulla base della conoscenza acquisita da enormi insiemi di dati. Possono essere personalizzati per casi d’uso specifici, anche attraverso tecniche come il fine-tuning o il prompt-tuning, che consiste nel fornire al modello piccoli frammenti di dati su cui concentrarsi, per addestrarlo a un’applicazione specifica. I principali modelli di LLM sono BERT di Google, ChatGPT di OpenAI e LLaMa di Meta.

Quali sono esempi di strumenti per l’AI Generated Coding?

Esistono diversi tipi di strumenti di codice generato dall’intelligenza artificiale disponibili sul mercato. Alcuni possono essere integrati in interfacce già esistenti, mentre altri sono strumentazioni indipendenti e autonome.

Inoltre, le applicazioni di codifica dell’intelligenza artificiale generativa possono essere usate in tre modalità differenti: generazione (che comporta la creazione di codice da zero sulla base di input e richieste testuali), completamento (che suggerisce possibili ultimazioni del codice durante la digitazione da parte degli sviluppatori) e revisione (che effettua controlli di qualità del codice esistente suggerendo miglioramenti).

Sul mercato sono disponibili diversi strumenti di codice generato dall’intelligenza artificiale. Ecco alcuni esempi:

• Codex è un modello di generazione di codice basato su GPT-3 di OpenAI, addestrato su un vasto corpus di codice sorgente e può generare codice in diversi linguaggi di programmazione, tra cui Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, Java e molti altri. La funzionalità principale di Codex è la generazione di codice a partire da descrizioni in linguaggio naturale.
• TabNine è un’integrazione che utilizza un modello basato su Transformer di OpenAI. È stato addestrato su un vasto corpus di codice sorgente e può generare codice altamente personalizzato, suggerendo le opzioni più adatte alle esigenze dell’utente. La funzionalità principale di TabNine è la generazione di codice a partire da suggerimenti basati sul contesto.
• Copilot è un’estensione sviluppata da GitHub che utilizza un modello di generazione di codice basato su GPT-3 di OpenAI. Copilot può suggerire completamenti di codice, correggere errori di sintassi e fornire suggerimenti di refactoring. La funzionalità principale di GitHub Copilot è la generazione di codice a partire da suggerimenti basati sul contesto e sulla sintassi del codice sorgente.

Alcuni esempi di applicazioni pratiche

Webranking da tempo utilizza l’AI, grazie al supporto dell’Area Martech sia per rendere più funzionali e produttivi i processi interni sia per le strategie di business dei clienti.

Per l’area Advertising, tra le altre funzioni, è stata potenziata la capacità del marketing mix modeling, ovvero la stima del mix pubblicitario per identificare le attività di marketing più efficaci e sinergiche e ottimizzare le strategie per massimizzare i risultati.
Per l’area SEO, è stata incrementata l’efficacia della sentiment analysis, l’elaborazione del linguaggio naturale per identificare, estrarre e analizzare le opinioni e le emozioni dei consumatori espressi su diverse piattaforme online, come i social media, i forum e le recensioni.
All’interno dell’area Digital Analytics è stata impiegata per le attività di data leak prevention, il controllo dei dati sensibili e la prevenzione di eventuali fughe di informazioni. In particolare, questa funzionalità è stata integrata all’interno di Data Kojak, il tool creato da Webranking per il monitoraggio completo e costante del corretto tracciamento dei dati.

L’introduzione dell’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali ha portato impatti positivi, automatizzando parti ripetitive e a basso valore aggiunto dei processi, oppure permettendo lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi. Difficilmente immaginiamo un futuro in cui l’AI Generated Coding sostituirà completamente l’apporto umano, confidiamo invece in una funzione di facilitazione dei task meno rilevanti e più ripetitivi, rendendo il ruolo dello sviluppatore sempre più creativo e strategico.

Questo articolo è stato scritto da Fabrizio Russo, Tech Digital Analyst.