ChatGPT може збільшити продуктивність команд розробників до 45%

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Використання ChatGPT може збільшити продуктивність праці ІТ-фахівців на понад 40%, про це розповів співзасновник і член ради директорів SoftServe Тарас Кицмей на конференції «Майбутнє українського експорту», передає агентство Інтерфакс.

«Одне з досліджень наша компанія зробила, створивши понад тисячу різних кейсів із програмування, тестування, дизайну тощо. І щоразу брали: один розробник робить старим способом, а другий — робить із ChatGPT. Знаєте, наскільки продуктивність праці підвищилася в середньому? На 45%», — зазначив Тарас Кицмей.

За його словами, штучний інтелект в IT-галузі стає інструментом, який дає змогу зняти з людей навантаження рутинною роботою, залишивши їм high level. Наступний крок компанії — автоматизувати ChatGPT або інші подібні інструменти.

📌 Деталі й цифри з дослідження

У SoftServe поділилися з DOU деталями внутрішнього дослідження. Відповідно до його результатів, генеративний штучний інтелект (Generative AI) може збільшити продуктивність роботи команд розробників до 45%.

У дослідженні взяли участь понад 1000 співробітників компанії з семи країн, які мали різні ролі та проєктний досвід, а також досвід роботи з різноманітними технологіями. Учасників поділили на групи відповідно до спеціалізації, ролей, технологій та рівнів. Їм дали однакові завдання, які вони мали виконувати з використанням GPT 3.5/4.0 моделей (експериментальна група) та без них (контрольна група), що дозволяло порівняти вплив застосування генеративного штучного інтелекту на продуктивність та швидкість виконання завдань.

Упродовж 1500 проведених експериментів зʼясували, що інтеграція генеративного ШІ в роботу виробничих команд може призводити до зростання продуктивності у всіх її дисциплінах, і як результат, в середньому, дозволяє зменшити час на виконання задач всією командою на 31%, а результативність команди може зрости на 45%.

«Використання генеративного ШІ продемонструвало позитивний вплив на продуктивність працівників всіх ролей та дисциплін, які беруть участь у розробці програмного забезпечення, хоча показники дещо відрізнялися залежно від професійного напрямку та виду діяльності», — коментують у SoftServe.

Згідно з дослідженням, завдяки інтеграції ШІ процес розробки вимог може бути продуктивнішим на 44%, в архітектурному дизайні підвищення продуктивності може сягнути +39%, а прирости продуктивності в інженерів-розробників та інженерів з контролю якості сягають +48% та +62% відповідно.

У SoftServe додають, що попри позитивні результати, слід бути реалістичними та усвідомлювати, що генеративний ШІ не зможе замінити людину. Він здатен зменшити навантаження, аби спеціалісти змогли фокусуватися на складніших та креативніших завданнях. Компанія працює над інтеграцією моделей генеративного штучного інтелекту в роботу виробничих команд для розробки програмного забезпечення.

Нещодавно ми писали, що SoftServe запускає GenAI Lab — лабораторію генеративного штучного інтелекту. Це буде окремий дослідницький напрям, в межах якого компанія експериментуватиме й створюватиме нові технологічні рішення на основі генеративного ШІ.

👍ПодобаєтьсяСподобалось3
До обраногоВ обраному0
LinkedIn
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

ChatGPT частенько підбріхує.

Логічні ШІ зможуть міркувати — тобто створювати нові поєднання того, що їм відомо і перевіряти на ймовірність.
Це є міркування. Це є повільний але невпинний перебір всіх можливих поєднань слів із корпусу. Із перевіркою на коректність і виявленням нелогічних поєднаннь (які теж цікаві)
Люди не вміють гарно і швидко обмірковувати, а логічні ШІ зможуть робити це — блискавично.

Логіка мов програмування перевіряється виконанням найчастіших поєднань — якщо не виконується — поєднання помилкове.
Але чим перевірити логіку нативних мов?
Чи є якесь англійське генеративне речення — тобто поєднання англійських слів (що також є поєднаннями вже слогів а ті букв) логічним? Коректним?
А ось простий генератор:
Берем отой самий корпус та лише створюємо словник чи таблицю для першої і другої букви.
Отримуємо найчастіші.
Тепер рендомно поєднуємо.
І ми так скоріше наберемо якесь вправне речення чим просто рендомом. А це вже оптимізація.
Але у слові не дві букви а чотири, шість, у реченні кілька слів. Що робити?
Досліджувати.
Для квантових компьютерів якраз тут робота. Фільтрувати всі можливі перестановки.
Не кажіть тепер, що нейрони не квантові.
P.S.
Або давайте важеля. Хоч Землю переверну...

Створюйте такий, який умітиме у логіку. Або не створюйте, бо він всім дасть на горіхи.
А не створювати так: a-z це абетка. ab, de, ght це поєднання. Найчастіше які зустрічаються у англійському корпусі поєднання групуються у слова. Слова це те ж поєднання. Словосполучення це те ж поєднання. І я тут кажу про такі поєднання які разом зустрічаються найчастіше. Про них ми кажемо, що вони не безглузді. (До речі, мені подобається поєднувати у реченнях дуже далекі одне від одного слова- тобто такі слова, які не часто зустрінеш разом. Для декого з моїх читачів це перший досвід)
Але продовжимо за логіку. Логіка це і є поєднання найчастіших.
З урахуванням умов.
Кіт, який муркоче. це щось більш реальне ніж Кіт, що тьохкає немов соловей.
Кіт це обджект. А далі іде перелік умов.
Який — це така собі умова.
Муркоче — це дія.
Щось муркоче.
Який несе ознаки належності чогось до чоловічого.
І все це є найчастіше разом поєднання які разом зустрічаються.
Тобто оце логіка, логічність.
Якщо щось у перевіреному корпусі зустрічається разом дуже часто — маємо обджект і умови і результат і все це за рахунок ідентифікаторів (можливо compressed) багатьох поєднаннь
Це як у js замапити масив
Або ось arr.map(()->{})
Так само із нативною мовою.
P.S.
Давайте мені фінансування і я вам щось таке запрограмую. Будуть вкалувати логічні ШІ а люди тільки творити як справжні мітці чи творці винахідники речей.

Маячня

Маячня

Я б його відправив триндіти з менеджером на 1 он 1, писати фідбеки колегам, заповнювати скор-картки для рекрутерів.

Писати якісний код і створювати хорошу архітектуру сам по собі ЧатЖПТ чи той же Копілот замість хорошого розробника не буде. Але те, що він дозволяє добре автоматизувати багато типів monkey work, які так чи інакше доведеться виконувати, як от написання юніт тестів, бойлерплейт коду, деякі види рефакторінгу — факт.

Це експерименти, які на практиці не покажуть такого самого або навіть схожого результату. 15 хвилин назад закінчив подібний проект, реальність інша.

збільшити продуктивність команд розробників до 45%

А зарплата залишиться такою ж самою, ахаха

Ще й пару людей звільнять :)

За результатами в першу чергу мають замінити ПМів, потім — тестувальників. Найдовше житимуть технічні письменники.

Тобто можна очікувати ще скорочень до 45%?

Підписатись на коментарі