AI per la generazione di codici – ora anche in Salesforce

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Giampaolo Lettiere
Giampaolo Lettiere
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L’uso dell’intelligenza artificiale generativa (GenKI) sta già avendo un impatto significativo sullo sviluppo del software. Molte aziende che utilizzano questi strumenti segnalano aumenti significativi della produttività. Uno Secondo uno studio McKinsey Con l'aiuto di GenKI, lo sviluppo del software può essere accelerato di un fattore due. Sul carro sono saliti in particolare i fornitori di software applicativi e di sistemi di banche dati, che hanno fornito un sostegno adeguato.

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Mentre lo scorso autunno Oracle ha introdotto la generazione di query SQL utilizzando l'input in linguaggio naturale, Salesforce ha proseguito con un ampio portafoglio progettato specificamente per gli sviluppatori in occasione della recente conferenza TrailblazerDX (Salesforce Developer Conference). È qui che l'input vocale contribuisce alla generazione del codice Codice edilizio AnypointVengono utilizzati lo strumento del flusso di lavoro Salesforce Flow e il linguaggio di programmazione Apex. Secondo l'azienda, ad esempio, i processi aziendali possono essere formulati in linguaggio naturale, che vengono poi mappati in modo completamente automatico in Salesforce Flow. Dovrebbe anche essere possibile generare il codice Apex allo stesso modo. L'input vocale è supportato anche dal completamento automatico, quindi il testo può essere digitato più rapidamente.

La generazione non si limita al codice dell'applicazione: gli scenari di test associati possono anche essere generati automaticamente con un clic del mouse. Di solito non sono perfetti subito, ma sono destinati a servire come punto di partenza da cui, secondo Salesforce, qualsiasi ambiente di test può essere configurato molto più rapidamente che se gli sviluppatori iniziassero da zero. “Non ci interessa licenziare sviluppatori e amministratori, vogliamo invece alleggerirli e accelerare il loro lavoro”, ha sottolineato in un'intervista Alice Steinglass, vicepresidente esecutivo e direttore generale della piattaforma Salesforce. Nono.

In questo contesto, Steinglass vede un altro vantaggio nel generare codice utilizzando il linguaggio naturale: “Sappiamo che esiste ancora un divario tra il mondo degli affari e il mondo IT. Con l'intelligenza artificiale, questo divario può finalmente essere colmato, perché se “posso” formulare un flusso di lavoro Un'azienda o un processo aziendale funziona in linguaggio naturale, quindi entrambe le parti lo capiscono e il reparto IT può continuare a lavorare direttamente con il codice generato”, è convinto il manager di Salesforce.

Lo illustra utilizzando due esempi. Il primo riguarda il mailing, dove una serie di dati devono essere recuperati da un sistema di gestione dei rapporti con i clienti (CRM) per poi essere utilizzati in una forma pubblicitaria adatta ad una email altamente personalizzata. Questo approccio richiede una combinazione di esperienza aziendale e conoscenza di IT/dati. Ciò significa che hai bisogno di qualcuno che capisca il business e sappia esattamente cosa vuoi ottenere con questa email. Richiede quindi qualcuno che conosca i dati e sappia come recuperarli. GenKI può fungere da ponte attraverso il quale le due parti possono raggiungere un accordo concreto.

Il secondo esempio include formule, alcune delle quali possono essere molto complesse. A tal fine, Salesforce ha ampliato il suo software Einstein – incluso Einstein 1 Studio, introdotto anche in TrailblazerDX e aiuta a integrare l’intelligenza artificiale nelle applicazioni Salesforce – per includere la stesura di formule in linguaggio naturale. Ciò significa che i dipendenti di diverse aree specializzate possono “parlare” le formule con cui viene creato il nuovo codice. Gli sviluppatori devono quindi controllare il codice generato e migliorarlo se necessario, ad esempio per riflettere meglio le eccezioni. Anche in questo caso GenKI funge da ponte per migliorare la comunicazione tra impresa e sviluppo.

Silvio Saravez, vicepresidente esecutivo e capo scienziato dell'intelligenza artificiale presso Salesforce, fa un ulteriore passo avanti: “Il linguaggio naturale offre un'opportunità ideale per abbassare la soglia di inibizione nell'uso degli strumenti IT. Ciò significa che non si tratta solo di programmazione, ma di ogni tool e ogni programma complesso: tutto può essere utilizzato più facilmente se utilizzato con la voce.”

Ma finora non tutto va bene, anzi. Oracle ammette che la precisione nella generazione del codice SQL è solo del 70-75%. I manager di Salesforce sottolineano inoltre che “gli sviluppatori dovrebbero assolutamente esaminare il codice generato con molta attenzione”. La misura in cui la generazione del codice può essere ulteriormente migliorata è incerta. Tuttavia gli esperti ritengono che l'elevato tasso di errore persisterà perché il linguaggio naturale non è sufficientemente chiaro, soprattutto quando si tratta di query annidate con molte eccezioni.

Quindi Salesforce non si concentra tanto sulla perfezione nello sviluppo futuro, ma si concentra invece sulla progettazione di nuovi ruoli. Saravese ha la sua previsione: “Gli sviluppatori diventeranno designer. Ciò significa che l'intelligenza artificiale si occuperà di molti compiti manuali, mentre gli sviluppatori si concentreranno sull'accordatura delle singole unità e sul loro assemblaggio, proprio come un compositore specifica il lavoro del suo strumento musicale.”

Tuttavia, ciò non rende superflua la programmazione. Saravez raccomanda addirittura esplicitamente che le scuole continuino a insegnare la programmazione. “La conoscenza della codifica rimarrà essenziale anche in futuro, perché finché non ci si potrà fidare dell'intelligenza artificiale, ogni codice generato automaticamente dovrà essere controllato manualmente – e questo è possibile solo con una conoscenza approfondita”, spiega la sua valutazione. Del resto è convinto che l'apprendimento di un linguaggio di programmazione resti ancora il miglior allenamento per il pensiero logico.


(una cartina)

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