Onze visie op AI-ondersteund programmeren
Tools voor AI-ondersteund programmeren, zoals GitHub Copilot, code-assistenten gebaseerd op ChatGPT en vergelijkbare systemen, hebben snel hun weg gevonden naar de dagelijkse workflow van software-engineers. Hoewel de publieke discussie zich vaak richt op de risico’s van grote taalmodellen, vertegenwoordigen deze assistenten een serieuze verschuiving in de manier waarop we software bouwen. Ze combineren machine learning met aloude software-engineeringpraktijken op een manier die nu volwassen genoeg is voor daadwerkelijk gebruik in de industrie.
In dit artikel beschrijven we hoe AI-ondersteund programmeren werkt, waar het waarde oplevert, waar het risico’s met zich meebrengt en hoe wij de toekomst van softwareontwikkeling met deze tools zien.
Deze tools suggereren veelvoorkomende patronen en best practices, helpen bij het opsporen van syntaxfouten en ondersteunen bij het identificeren en oplossen van bugs. Ze vervangen het menselijk oordeel niet bij het ontwerpen of de eindbeoordeling, maar ze kunnen wel ondersteuning bieden door verbeteringen voor te stellen, pull requests te genereren of commentaar te geven op code, waardoor de ontwikkeltijd efficiënter wordt besteed.
Hoe AI-ondersteund programmeren werkt
Moderne code-assistenten gebruiken taalmodellen die getraind zijn op grote hoeveelheden openbaar beschikbare broncode en technische tekst. Wanneer een ontwikkelaar code schrijft, ziet de assistent het contextvenster van de editor. Op basis van deze context voorspelt de assistent waarschijnlijke vervolgacties. Deze voorspellingen kunnen variëren van het aanvullen van één regel tot complete functies of tests.
De meeste tools maken gebruik van online-modellen. Sommige bieden ook mogelijkheden voor organisaties die niet willen dat broncode hun eigen omgeving verlaat. Dan kan de assistent binnen het bedrijfsnetwerk of onder strikte regels voor gegevensverwerking draaien.
Zelfs wanneer het model elders wordt gehost, bieden sommige leveranciers een optie die ervoor zorgt dat de code die u schrijft niet wordt gebruikt om toekomstige modellen te trainen. Hierdoor kunnen teams suggesties genereren op basis van de huidige context, terwijl bedrijfseigen materiaal privé blijft. Voorbeelden hiervan zijn GitHub Copilot, Amazon Q Developer, Tabnine en diverse open-source of domeinspecifieke modellen.
Waar AI-ondersteund programmeren waarde toevoegt
Vermindering van boilerplate-code
AI-assistenten elimineren routinematige codegeneratie. Dit versnelt het werk aan functionaliteiten die anders veel repetitief werk vergen. Dat kan leiden tot aanzienlijke tijdsbesparingen.
Ondersteuning bij het navigeren door onbekende bibliotheken
Bij het verkennen van een nieuw framework laat de assistent zien hoe het meestal gebruikt wordt. Dat vermindert de tijd en moeite die wordt besteed aan het opzoeken van documentatie of voorbeelden in externe bronnen.
Versnelling van vroege concepten
De assistent kan een eerste versie van een functie of test genereren, die de ontwikkelaar vervolgens kan beoordelen, verfijnen en valideren. Dat helpt ontwikkelaars sneller te itereren en meer ideeën of aanpassingen uit te proberen binnen dezelfde tijd.
Verbetering van workflows
Door samen te werken met bestaande test- en analysetools kan AI de ontwikkeling versnellen. Het kan snel conceptcode en tests genereren, waardoor het gemakkelijker wordt om werkwijzen zoals test-driven development te gebruiken.
Risico’s van AI-ondersteund programmeren
Risico op onjuiste output
Modellen kunnen code produceren die er correct uitziet maar subtiele fouten bevat. Zonder de juiste tests en reviews kan dit aanzienlijke problemen in latere processen veroorzaken.
Onduidelijke herkomst
Sommige gegenereerde code kan lijken op auteursrechtelijk beschermd materiaal. Er zijn duidelijke beleidsregels nodig voor het accepteren van door modellen gegenereerde code.
Beveiligingsproblemen
Door AI gegenereerde code kan onveilige patronen bevatten. Teams moeten de code beoordelen om deze problemen op te sporen voordat code wordt uitgegeven.
Ontwikkeling van vaardigheden
Als ontwikkelaars te veel vertrouwen op door AI gegenereerde suggesties zonder te begrijpen hoe de code werkt, kan hun ontwikkeling als programmeur daaronder leiden. Het is belangrijk om actief met de code bezig te zijn, suggesties kritisch te beoordelen en de onderliggende concepten te blijven leren om de technische expertise te behouden en uit te breiden.
Voorkeur voor gangbare oplossingen
Modellen weerspiegelen de frequentie van patronen in hun trainingsdata. Ze kunnen bekende patronen aanbevelen, zelfs als die niet de beste keuze zijn voor de huidige context.
Hoe teams AI-ondersteund programmeren moeten aanpakken
Teams die AI-ondersteund programmeren gebruiken, moeten duidelijke regels opstellen voor hoe en wanneer ze het gebruiken. Bij VORtech vragen we klanten altijd om goedkeuring voordat we AI-ondersteuning inschakelen voor hun projecten. Dan nog gebruiken we bijvoorbeeld de enterprise-versie van code-assistenten om ervoor te zorgen dat klantcode nooit wordt gebruikt om externe modellen te trainen.
Het is belangrijk om te letten op hoe goed de tool daadwerkelijk helpt. Houd bij welke suggesties nuttig zijn, welke problemen veroorzaken en hoe ze de ontwikkelsnelheid beïnvloeden.
Ontwikkelaars moeten leren hoe ze suggesties kunnen controleren, fouten kunnen opsporen en de controle over het algehele ontwerp kunnen behouden. De output van AI moet worden beschouwd als een nuttig concept, niet als een definitief antwoord.
Het allerbelangrijkste is dat menselijk oordeel centraal blijft staan. De AI versnelt het werk, maar de ontwikkelaar beslist wat correct is en wat veilig kan worden opgenomen.
Vooruitblik
AI-ondersteund programmeren verandert nu al de manier waarop ontwikkelaars werken. Moderne tools kunnen helpen bij het reorganiseren van code, het afdwingen van projectrichtlijnen en het signaleren van potentiële fouten, waardoor de ontwikkeling veiliger en efficiënter wordt. Ze kunnen tests genereren, verbeteringen voorstellen en zelfs helpen bij het beoordelen van code, waardoor teams sneller kunnen werken zonder in te leveren op kwaliteit.