GitHub, repositori bersama pilihan bagi pengembang dari semua jenis, telah mengubah lapangan permainan untuk pengembangan berbasis AI dengan Kopilot penawaran. Organisasi tersebut memperkirakan bahwa banyak pengembang menggunakan alat tersebut untuk menghasilkan antara 30% dan 50% kode yang akhirnya mereka masukkan ke dalam produksi.
Baru-baru ini, para peneliti di Scalefocus meluncurkan percobaan empat bulanyang melibatkan tiga tim, untuk mengukur kelayakan dan kelangsungan hidup GitHub Copilot. Kesimpulan mereka adalah Copilot “mempercepat proses pengembangan, mengurangi waktu yang dihabiskan untuk tugas-tugas pengkodean rutin, dan meningkatkan produktivitas. Rata-rata, pengenalannya meningkatkan produktivitas hingga 20%.”
Juga: Dari pelatih AI hingga ahli etika: AI mungkin membuat beberapa pekerjaan menjadi usang namun menghasilkan pekerjaan baru
Namun, para peneliti menambahkan, “keterbatasan juga diamati; Copilot terkadang kesulitan dengan masalah yang lebih rumit, sehingga membutuhkan manusia untuk membimbingnya menuju solusi yang diinginkan.”
Memahami mekanisme dan praktik terbaik Copilot “sangat penting untuk memaksimalkan potensinya,” mereka memperingatkan. “Mengenali bahwa Copilot mungkin tidak relevan secara merata di semua tugas adalah kunci untuk menghindari inefisiensi. Mengidentifikasi area di mana Copilot unggul dapat meningkatkan nilainya secara signifikan, mengenali di mana kekurangannya akan menghemat banyak usaha yang sia-sia.”
Copilot unggul dalam “menerapkan komponen yang mudah dipahami dan terdefinisi dengan baik dalam hal kinerja dan aspek non-fungsional lainnya. Efisiensinya berkurang saat menangani bug atau tugas yang rumit yang memerlukan keahlian domain yang mendalam.”
Juga: AS memberikan penghargaan kepada 12 ‘Tech Hubs’ regional, yang bertujuan untuk mendanai Silicon Valley Amerika berikutnya
GitHub sendiri memperkirakan peningkatan produktivitas pengembang sekitar 55%, Mario Rodriguezwakil presiden senior produk di GitHub, mengatakan dalam sebuah wawancara baru-baru ini wawancara diselenggarakan oleh Sam Ransbotham dari Boston College dan Shervin Khodabandeh dari Boston Consulting Group, diterbitkan dalam MIT Sloan Management Review.
Namun produktivitas bukanlah satu-satunya metrik yang mendorong tujuan GitHub dengan Copilot. “Kami bahkan mencoba meminta banyak pelanggan kami untuk benar-benar mengukur kebahagiaan pengembang secara keseluruhan,” kata Rodriguez. “Jika pengembang tidak bahagia dalam suatu organisasi, tidak banyak hal yang terjadi, bukan? Anda ingin membuat mereka bahagia. Bakat di luar sana langka, jadi Anda pasti ingin membuat pengembang Anda bahagia.”
Kunci untuk membuka kebahagiaan adalah bahwa Copilot dirancang agar responsif dan berempati. “Copilot sangat sabar,” jelasnya. “Ia tidak akan marah jika Anda bertanya ‘Anda tahu, bagaimana cara kerjanya untuk melakukan X, Y, dan Z dalam basis kode ini?’ atau ‘Saya lupa cara menulis register ini. Bisakah Anda memberi tahu saya cara terbaik untuk melakukannya?'”
Hasilnya, Rodriguez melanjutkan, “Orang-orang yang menggunakannya menjadi jauh lebih produktif. Anda melihat perbedaannya pada kualitas kode, dan kemudian Anda melihat perbedaannya juga pada kebahagiaan mereka karena mereka tidak perlu menulis 10.000 baris pengujian saat Copilot dapat membantu mereka dengan itu.”
Juga: Apakah AI dalam rekayasa perangkat lunak mencapai ‘momen Oppenheimer’? Berikut hal-hal yang perlu Anda ketahui
Tantangan terbesar Copilot adalah konteks, ungkapnya. “Kode dan pengembangan kode sangat bergantung pada konteks yang Anda hadapi. Apakah Anda menggunakan basis kode lama atau tidak? Apakah Anda menggunakan COBOL atau C++ atau JavaScript atau TypeScript? Ada banyak konteks yang perlu diperhatikan agar kualitas kode tersebut tinggi dan Anda dapat menerimanya.”
GitHub Copilot, Copilot pertama yang muncul sebagai asisten pengembangan bertenaga AI, dimasukkan ke dalam divisi bernama GitHub Next. Rodriguez mengatakan fokus pada AI ini merupakan usulan yang sama sekali berbeda bagi tim GitHub. Kode GitHub yang umum diperiksa, diuji, dan deterministik: “Kami tahu apakah sesuatu berfungsi atau tidak. Kami tahu apakah ada bug atau tidak. Kami tahu cara memperbaiki bug itu, berkali-kali. Kami bahkan dapat melihat kesalahan yang kami buat saat mengembangkan fitur tersebut.”
Di sisi lain, model bahasa yang besar “tidak deterministik,” lanjutnya. “Dan Anda tidak bisa hanya mengharapkannya menjadi deterministik. Anda harus memikirkan kembali cara Anda berpikir tentang kualitas. Anda harus memikirkan kembali cara Anda mendekati fitur tersebut.” Di GitHub, “kami memiliki semua evaluasi dan evaluasi offline yang kami lakukan untuk GitHub Copilot. Dan begitulah cara kami menentukan kualitas dari apa yang diberikannya kepada Anda dalam hal seperti penyelesaian kode.”
Juga: AI mengubah organisasi di mana-mana. Bagaimana 6 perusahaan ini memimpin jalannya
Pada akhirnya, pada tingkat tertentu, setiap orang akan memiliki kesempatan untuk menjadi pengembang, kata Rodriguez. “Definisi pengembang perangkat lunak akan mulai berubah ke depannya,” katanya. “Mungkin kita semua tahu cara memasak, atau kita semua tahu cara bersepeda, atau kita semua tahu cara berenang, tetapi, lihat, saya tidak akan membuka restoran berbintang Michelin besok.”
Dampak AI pada pengembangan perangkat lunak akan lebih halus: “Bagaimana jika kotak teks adalah semua yang mereka butuhkan untuk dapat menyelesaikan sesuatu yang menciptakan perangkat lunak dan sesuatu yang kemudian dapat mereka peroleh nilainya?” Misalnya, kata Rodriguez: “Jika saya dapat berkata dengan sangat cepat di telepon saya, ‘Hai, saya berpikir untuk berbicara dengan putri saya tentang hal-hal ini. Bisakah Anda memberi saya tiga artikel X, Y, dan Z terakhir dan kemudian membuat program kecil yang dapat kita mainkan sebagai permainan?’ Anda dapat membayangkan Copilot dapat membantu Anda dengan itu di masa mendatang.”
Lebih jauh lagi, “bayangkan, Anda dapat membagikan program kecil yang dibuat Copilot untuk Anda. Dan Anda dapat me-remix-nya, dan Anda terus me-remix dan me-remix. Omong-omong, para artis melakukan ini sepanjang waktu. Saya pikir alat seperti Copilot akan membantu Anda melakukan itu. Sungguh luar biasa apa yang akan dialami anak-anak kita melalui kemajuan teknologi ini.”
