Wiele z zadań opartych na AI realizowanych jest dzięki prostym, darmowym narzędziom, takim jak ChatGPT, który często służy do kopiowania i wklejania kodu. Chociaż GitHub Copilot zdobył pozycję lidera wśród zintegrowanych asystentów kodowania, na rynku nadal istnieje spora konkurencja, w tym Tabnine, jedno z najstarszych i najczęściej wykorzystywanych narzędzi tego rodzaju. Tabnine, na rynku od ponad czterech lat, oferuje przedsiębiorstwom coś szczególnie cennego – zachowanie prywatności i poufności kodu.
Dlaczego Prywatność się Liczy?
Programiści wykorzystujący Tabnine mogą implementować narzędzie w ramach własnej infrastruktury lub w chmurze firmowej, zapewniając bezpieczeństwo danych i kontrolę nad kodem. Co ciekawe, narzędzie pozwala na trening modeli AI na bazie własnych zbiorów kodu, co zwiększa kontekst i adekwatność sugestii. Funkcjonalności takie jak świadomość otwartego pliku w IDE, repozytoriów czy historii Git sprawiają, że Tabnine skutecznie wspiera deweloperów w pracy.
To, co przyciąga uwagę przedsiębiorstw, to również możliwość wyboru modeli AI używanych przez Tabnine, w tym tych szkolonych wyłącznie na otwarto-źródłowym kodzie z odpowiednimi licencjami. Według Petera Guagenti, prezydenta firmy Tabnine, takie podejście minimalizuje ryzyko naruszenia praw autorskich, co jest jednym z głównych obaw firm wdrażających AI w proces kodowania.
Różnica Między Modelem AI a Kontekstem
„Modele językowe są jedynie fundamentem domu, ale to kontekst nadaje im wartość.”
Guagenti podkreśla, że największym atutem narzędzi AI nie jest sam model, lecz sposób, w jaki jest on kontekstualny. Przy użyciu własnych zbiorów kodu można znacznie zwiększyć efektywność narzędzia. Na przykład, świadomość kodu w IDE pozwala na zwiększenie akceptacji sugestii o 40%. Niemniej, organizacje często stawiają na wydajność, nawet kosztem etycznych aspektów zastosowania AI.
Tabnine oferuje również model chroniony, który według firmy, dorównuje wydajnością GPT-3.5, choć korzysta z mniejszych i w pełni dozwolonych zbiorów danych. Jednak GitHub Copilot, wprowadzając najnowsze rozwiązania oparte na GPT-4, nadal przoduje w kwestii popularności i wydajności.
Szkolenie AI na Legacy Code
Wyzwaniem dla firm korzystających z asystentów AI pozostaje problem tzw. „legacy code” – przestarzałego kodu, którego nie tylko nie chcą naśladować, ale też nie chcą trenować swoich modeli. Aby uniknąć tworzenia „nowego legacy” na podstawie starych wzorców, kluczowe jest selektywne podejście do nauki modelu. Trening AI na najnowszych i sprawdzonych fragmentach kodu pozwala uniknąć tworzenia technicznego długu.
Rola Dokumentacji w Procesach AI
Jednym z niespodziewanych skutków implementacji asystentów AI jest większa dbałość o jakość dokumentacji technicznej. Precyzyjne opisy decyzji projektowych i dodatkowe wyjaśnienia znacząco zwiększają skuteczność asystenta AI. Tabnine potrafi również generować kod na podstawie tzw. zadań z JIRA, co zmienia sposób, w jaki deweloperzy i menedżerowie produktów podchodzą do tworzenia precyzyjnych opisów zadań.
„Dodawanie dokumentacji pomaga zarówno ludziom, jak i AI.”
Dbanie o jakość kodu i dokumentacji okazuje się inwestycją, która przynosi korzyści zarówno programistom, jak i narzędziom AI, zwiększając produktywność i redukując techniczny dług.
Adopcja AI: Wydajność Wspiera Kreatywność
Narzędzia typu Tabnine czy GitHub Copilot przyspieszają procesy, pozwalając programistom skupić się na bardziej kreatywnych i strategicznych aspektach pracy. Jak zauważa Gartner, asystenci AI poprawiają doświadczenie programistów, zmniejszając konieczność częstego przełączania zadań, zwiększając jakość kodu czy klarowność pull requestów.
Guagenti podkreśla, że AI nigdy całkowicie nie zastąpi ludzi – „Wciąż potrzebujemy osób, które przełożą wymagania biznesowe na wizję i projekty rozwiązań.” Kluczowe pozostaje jednak inwestowanie w rozwój umiejętności deweloperów, by móc w pełni wykorzystać potencjał nowych technologii.
