Il lavoro di codifica dell’intelligenza artificiale sta cambiando rapidamente e il tuo percorso professionale potrebbe essere diviso

Il business della codifica AI sta cambiando rapidamente e i risultati positivi non arrivano in modo uniforme.

Uno studio pubblicato Scienza Suggerisce che la codifica basata sull’intelligenza artificiale sia ora incorporata nel processo quotidiano di creazione di software su GitHub. Gli autori hanno seguito l’evoluzione di Python nel tempo e probabilmente hanno utilizzato un rilevatore appositamente progettato per contrassegnare il codice di assistenti produttivi come ChatGPT o GitHub Copilot.

Per gli sviluppatori all’inizio della carriera, il segnale è complesso. I nuovi programmatori si affidano maggiormente a questi strumenti, ma i miglioramenti in termini di prestazioni più evidenti si riscontrano tra gli utenti esperti. In altre parole, l’intelligenza artificiale tende a premiare le persone che già sanno come manipolarla.

In che modo lo studio ha seguito il codice AI?

Invece di basarsi su sondaggi, l’analisi si è concentrata sulle funzioni Python inviate a GitHub e ha monitorato il modo in cui i singoli sviluppatori sono cambiati nel tempo. Il metodo si concentrava su un modello addestrato progettato per identificare modelli associati al codice generato dall’intelligenza artificiale.

Ciò ha consentito ai ricercatori di confrontare l’adozione tra paesi e livelli di esperienza, quindi collegare l’utilizzo a risultati come l’efficienza del commit e i tipi di librerie utilizzate dagli sviluppatori. Tiene traccia di ciò che appare nei magazzini reali, non di ciò che dice la gente.

Perché l’esperienza cambia ritorna?

Ecco la parte difficile. Gli strumenti di codifica produttiva non fungono da supporto universale. Gli sviluppatori meno esperti sembrano utilizzarli più frequentemente, ma i vantaggi misurabili, tra cui un throughput più elevato e un utilizzo più ampio delle librerie, si concentrano tra gli sviluppatori senior.

Una possibile spiegazione è il giudizio. Gli sviluppatori esperti tendono a porre domande più precise, a rilevare gli errori più rapidamente e a sapere quando ignorare una risposta apparentemente ragionevole. In questo contesto, il lavoro di codifica dell’intelligenza artificiale rafforza non solo la velocità ma anche un forte processo decisionale.

Cosa dovresti fare dopo?

Se sei all’inizio della tua carriera, tratta il tuo copilota come una calcolatrice, non come una scorciatoia. Usalo per bozze standard, esplora librerie sconosciute e test di velocità, quindi costringiti a spiegare ogni riga che stai tenendo. Se lo fai in modo coerente, imparerai più velocemente che se ti guidassi da solo. Scopri i migliori strumenti di intelligenza artificiale per la codifica.

Se stai cercando un lavoro, prova che puoi valutare il codice, non solo crearlo. Man mano che la codifica basata sull’intelligenza artificiale diventa la norma, README chiari, commit disciplinati e attente revisioni del codice diventeranno ancora più importanti. Guarda le interviste che enfatizzano il debug e la verifica della sintassi memorizzata.