Negli ultimi anni, l'applicazione dei modelli linguistici alla programmazione ha trasformato la giornata in giornata degli sviluppatori. Strumenti come GitHub Copilot, ChatGpt e Replit Ghostwriter hanno aumentato la produttività suggerendo frammenti di codice, automatizzando attività ripetitive e persino generando soluzioni complete da descrizioni del linguaggio naturale. Tuttavia, i guadagni recenti sono già incrementali, indicando che i LLM, per loro natura testuale, hanno raggiunto un limite strutturale.
I LLM sono progettati per interpretare il linguaggio naturale e successivamente adattati per gestire il codice. Questo adattamento ha portato risultati espressivi, ma deve affrontare limitazioni in cui il codice non è solo testo, ma anche logica, dipendenza e comportamento. L'interpretazione richiede ragionamento algoritmico, coerenza strutturale e comprensione di contesti ampi, abilità che i LLM generalisti non sono stati progettati per offrire.
Le micro imprese brasiliane, piccole e medie (PMME) hanno una visione positiva delle potenzialità dell'intelligenza artificiale (AI), con 771Tp3 t di decisori che considerano che l'IA semplifica i processi delle sue aziende. Ecco quanto rivela la ricerca “IA in micro, piccole e medie imprese: tendenze, sfide e opportunità“, commissionata da Microsoft a Edelman Comunicação.
Secondo lo studio, 75% delle società intervistate affermano di essere ottimisti sull'impatto dell'intelligenza artificiale (AI) sul loro lavoro e ciò si riflette nei piani di investimento delle società, che affermano che continueranno a investire o investiranno per la prima volta in AI (73%) e 61% di loro hanno già un piano d'azione o obiettivi specifici relativi a questa tecnologia.
Tuttavia, per superare queste restrizioni, sorge la necessità di un codice AI nativo, un sistema progettato fin dall'inizio per trattare il codice come prima lingua. Questo approccio richiede una nuova architettura di trasformatore, in grado di comprendere a fondo la semantica, la logica e le strutture software complesse, andando oltre il semplice autocompletamento dei passaggi.
Tra le competenze chiave di questa nuova generazione di AI vi sono una profonda comprensione semantica del codice, ragionamento logico e algoritmico, mantenimento di contesti estesi su basi complesse, comprensione delle dipendenze e librerie, capacità di testare e convalidare il codice e l'interpretazione di requisiti ambigui. La congiunzione di queste abilità consentirebbe all'IA di agire in modo autonomo, affidabile e coerente.
Lo sviluppo di questa architettura richiederà nuovi set di dati, algoritmi specifici e cambiamenti nel modo in cui concepiamo l'atto di programmazione. È una trasformazione di base, che trascende le regolazioni incrementali e ripristina cosa significa creare software AI. L'aspettativa è che, in un orizzonte di cinque anni, possiamo assistere a sistemi in grado di agire come ingegneri del software completi.
L'attuale fase dei LLM generalisti dimostra che la produttività è aumentata, ma l'autonomia è ancora limitata. L'evoluzione futura dipenderà dalla creazione di modelli di codice nativi, in grado di affrontare la complessità, le dipendenze e il ragionamento logico in modo integrato, aprendo la strada a una programmazione più strategica, scalabile e affidabile. Questo cambiamento non solo ridefinisce la tecnologia, ma anche il ruolo dello sviluppatore.
Invece di agire solo come esecutore testamentario, il professionista diventerà un architetto e supervisore di sistemi intelligenti, guidando l'IA a trasformare le specifiche astratte in soluzioni complete e funzionali. La rivoluzione della programmazione AI è appena iniziata. La prossima generazione non si limiterà all'ottimizzazione delle attività, promette di riprogettare il concetto stesso di sviluppo software, rendendo i partner tecnici di AI Systems, in grado di comprendere, creare e iterare soluzioni complesse con autonomia e intelligenza contestuali.
