Код для всех: Искусственный интеллект и новая эра разработки

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, как инструменты на базе ИИ могут помочь людям без навыков программирования создавать собственные цифровые решения.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Оценка возможности использования ИИ-помощников в разработке для расширения доступа к цифровым технологиям и повышения ИТ-грамотности.

Несмотря на растущую потребность в цифровой трансформации, создание специализированных цифровых инструментов часто требует навыков программирования, недоступных рядовому пользователю. В данной работе, посвященной исследованию ‘Feasibility of AI-Assisted Programming for End-User Development’, рассматривается возможность использования искусственного интеллекта для расширения возможностей непрограммистов в создании приложений. Полученные результаты демонстрируют, что подход, основанный на взаимодействии с большими языковыми моделями, позволяет успешно разрабатывать базовые веб-приложения и вызывает положительную реакцию у участников исследования. Может ли AI-ассистированное программирование стать альтернативой или дополнением к существующим low-code/no-code платформам и существенно расширить границы цифровой грамотности?

Разрыв между потребностями и возможностями: рождение нового подхода

Традиционные методы разработки программного обеспечения все чаще не успевают за стремительно меняющимися потребностями бизнеса, формируя так называемый “разрыв в цифровой поставке”. Этот разрыв возникает из-за длительных циклов разработки, бюрократических процедур и негибкости существующих систем. Компании сталкиваются с ситуацией, когда необходимые инструменты и решения оказываются недоступны в нужный момент, что препятствует внедрению инноваций и снижает конкурентоспособность. Попытки адаптировать существующее программное обеспечение под новые задачи часто оказываются дорогостоящими и трудоемкими, что вынуждает предприятия искать альтернативные подходы к решению возникающих проблем. В результате, растет потребность в более быстрых и гибких методах разработки, позволяющих оперативно реагировать на изменения рыночной конъюнктуры и удовлетворять возникающие запросы.

Растущий разрыв между потребностями бизнеса и возможностями традиционной разработки программного обеспечения стимулирует развитие концепции End-User Development (EUD). Вместо ожидания решения от IT-отдела, EUD позволяет пользователям, не обладающим глубокими знаниями программирования, самостоятельно создавать необходимые инструменты и приложения. Это достигается благодаря появлению платформ с визуальным интерфейсом, конструкторам приложений и инструментам автоматизации, которые упрощают процесс разработки. Таким образом, EUD не просто компенсирует нехватку квалифицированных разработчиков, но и способствует повышению гибкости и скорости реагирования на меняющиеся бизнес-требования, позволяя решать задачи непосредственно теми, кто их лучше всего понимает.

Языковые модели как ускорители разработки

Большие языковые модели (БЯМ) оказывают существенное влияние на процесс разработки программного обеспечения, выступая в роли интеллектуальных помощников для разработчиков. Они способны автоматизировать рутинные задачи, такие как генерация шаблонного кода, написание тестов и документации, а также поиск и исправление ошибок. БЯМ анализируют код, предлагают варианты его улучшения и помогают разработчикам быстрее находить оптимальные решения. В результате, время разработки сокращается, а производительность команды увеличивается. Использование БЯМ позволяет разработчикам сосредоточиться на более сложных и творческих аспектах работы, требующих критического мышления и принятия решений.

Методы, такие как Vibe Coding и GPT-Engineer, используют большие языковые модели (LLM) для автоматической генерации и доработки программного кода с минимальным участием человека. Vibe Coding фокусируется на описании желаемой функциональности на естественном языке, после чего LLM генерирует соответствующий код. GPT-Engineer, в свою очередь, использует LLM для создания полноценных проектов на основе высокоуровневых инструкций. Оба подхода позволяют значительно сократить время разработки, автоматизируя рутинные задачи и уменьшая потребность в написании кода вручную. Экспериментальные данные показывают, что использование LLM в подобных методах может уменьшить время разработки простых приложений на 30-50% по сравнению с традиционными методами.

Парадигма AI-помощника демонстрирует совместный подход к разработке программного обеспечения, в котором большие языковые модели (LLM) выступают в роли усилителей возможностей человека, а не их замены. Вместо автоматизации всего процесса разработки, LLM предлагают помощь в решении конкретных задач, таких как генерация шаблонного кода, автоматическое заполнение, рефакторинг и отладка. Этот подход предполагает, что разработчик сохраняет контроль над процессом, принимая окончательные решения и обеспечивая соответствие кода требованиям проекта и стандартам качества. LLM, таким образом, выступают в качестве интеллектуальных инструментов, повышающих производительность и снижающих вероятность ошибок, но требующих постоянного участия и экспертизы со стороны разработчика.

Расширение возможностей пользователей: LLM-ассистированный EUCod

Развитие End-User Development (EUCod) получило значительный импульс благодаря использованию больших языковых моделей (LLM), позволяющих создавать приложения посредством ввода запросов на естественном языке. Этот подход позволяет пользователям, не обладающим навыками программирования, участвовать в процессе разработки программного обеспечения, описывая желаемую функциональность в текстовой форме. LLM интерпретируют эти запросы и генерируют соответствующий код или конфигурации, автоматизируя значительную часть традиционной работы разработчика. Подобные системы упрощают и ускоряют создание приложений, расширяя возможности разработки за пределы профессиональных программистов.

Метод End-User Coding (EUCod) предполагает непосредственное участие больших языковых моделей (LLM) в процессе создания и модификации программного кода. В отличие от традиционной разработки, где программисты пишут код вручную, EUCod позволяет пользователям, не обладающим навыками программирования, формулировать свои намерения на естественном языке, которые затем LLM преобразует в исполняемый код. LLM могут не только генерировать фрагменты кода, но и адаптировать существующий код в соответствии с новыми требованиями, предоставляя пользователю возможность интерактивно редактировать и совершенствовать приложение. Этот подход упрощает процесс разработки, снижая зависимость от квалифицированных программистов и позволяя конечным пользователям самостоятельно создавать и настраивать программные решения.

Недавнее исследование продемонстрировало возможность использования LLM-помощи в разработке приложений, показав, что 85% студентов-магистров и 50% студентов-бакалавров успешно выполнили задачу по созданию приложения для проведения опросов. Эта разница в результативности между двумя группами студентов указывает на существенное влияние уровня подготовки и опыта в программировании на эффективность использования инструментов LLM для разработки. Полученные данные подтверждают перспективность подхода, основанного на помощи LLM, для расширения возможностей разработки приложений пользователями без глубоких знаний в области программирования, особенно в корпоративной среде.

Тенденция к разработке приложений не-программистами активно поддерживается платформами Low-Code/No-Code (LCNC), такими как Oracle APEX. Эти платформы предоставляют визуальные интерфейсы, позволяющие пользователям создавать приложения путем перетаскивания компонентов и настройки их свойств, минимизируя необходимость в ручном написании кода. Предоставляемые предустановленные компоненты, такие как кнопки, поля ввода и таблицы, значительно ускоряют процесс разработки и снижают порог вхождения для пользователей без опыта программирования. LCNC платформы позволяют создавать как простые приложения для автоматизации задач, так и более сложные корпоративные решения.

Автоматизация рабочих процессов и интеграция сервисов

Сочетание больших языковых моделей (LLM) и пользовательских определений данных (EUD) открывает новые возможности для автоматизации рабочих процессов, позволяя пользователям объединять разрозненные сервисы и создавать индивидуальные интеграции. Этот подход выходит за рамки простого выполнения команд, предоставляя возможность описывать сложные бизнес-логики на естественном языке, которые затем автоматически преобразуются в функциональные рабочие процессы. Благодаря этому, даже без глубоких навыков программирования, становится возможным соединить, например, данные из электронной таблицы с системой управления взаимоотношениями с клиентами, автоматически генерировать отчеты или обрабатывать входящие запросы, значительно повышая эффективность и сокращая рутинные операции. Подобная интеграция позволяет организациям оптимизировать процессы, уменьшить количество ошибок и высвободить ресурсы для более стратегических задач.

Визуальное моделирование бизнес-процессов становится реальностью благодаря инструментам, таким как Node-RED, в сочетании с BPMN-диаграммами. Node-RED предоставляет интуитивно понятный графический интерфейс для создания автоматизированных рабочих процессов, позволяя пользователям соединять различные сервисы и приложения посредством простого перетаскивания и соединения узлов. BPMN-диаграммы, в свою очередь, обеспечивают стандартизированный способ документирования и анализа этих процессов, делая их понятными для всех заинтересованных сторон. Сочетание этих технологий позволяет организациям оптимизировать рутинные задачи, повысить эффективность и снизить вероятность ошибок, представляя сложные процессы в виде легко воспринимаемых визуальных схем, доступных даже для пользователей без навыков программирования.

Возможности автоматизации рабочих процессов значительно расширяются благодаря интеграции Google Apps Script и Google Sheets. Данные инструменты позволяют пользователям создавать собственные скрипты для автоматизации рутинных задач, таких как обработка данных, отправка уведомлений и формирование отчетов, непосредственно внутри таблиц Google Sheets. Более того, Google Apps Script обеспечивает бесшовное соединение с другими сервисами Google, включая Gmail, Google Drive и Google Calendar, а также сторонними веб-приложениями через API. Это открывает широкие возможности для создания комплексных, автоматизированных решений, позволяющих оптимизировать бизнес-процессы и повысить производительность без необходимости глубоких навыков программирования. Таким образом, Google Apps Script и Google Sheets становятся мощным инструментом для тех, кто стремится к автоматизации и интеграции в рамках экосистемы Google.

Будущее веб-разработки: гибридный подход

Несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта, базовые технологии веб-разработки — HTML, JavaScript и CSS — сохранят свою значимость, однако претерпят существенные изменения. Современные инструменты на основе больших языковых моделей (LLM) всё активнее интегрируются в рабочий процесс, выступая не в качестве замены, а в роли мощного дополнения. Эти модели позволяют автоматизировать рутинные задачи, ускорить процесс создания прототипов и упростить внесение изменений в код, освобождая разработчиков для решения более сложных и творческих задач. Вместо полного отказа от традиционных подходов, наблюдается их обогащение возможностями искусственного интеллекта, что позволяет создавать более качественные и функциональные веб-приложения с меньшими затратами времени и ресурсов.

Способность к быстрому созданию прототипов и итерациям идей с использованием EUD, поддерживаемого большими языковыми моделями, становится ключевым конкурентным преимуществом в современной веб-разработке. Это позволяет командам значительно сократить время вывода продукта на рынок, оперативно тестировать различные концепции и адаптироваться к меняющимся требованиям пользователей. Благодаря автоматизации рутинных задач и генерации кода, разработчики получают возможность сосредоточиться на более сложных и творческих аспектах проекта, что ведет к повышению качества и инновационности решений. В условиях жесткой конкуренции, компании, способные быстро прототипировать и адаптировать свои веб-приложения, получают существенное преимущество перед конкурентами, что делает интеграцию LLM-ассистированных инструментов в процесс разработки не просто трендом, а необходимостью для сохранения лидирующих позиций.

Исследование показало высокий уровень принятия подхода к разработке пользовательских интерфейсов с использованием искусственного интеллекта. Из 33 участников опроса, 28 выразили готовность рекомендовать применение AI-ассистированного EUCod в корпоративной среде, что свидетельствует о признании его потенциальной ценности. Кроме того, 16 человек заявили о желании использовать данную технологию в будущих проектах, а значительное большинство — 24 участника — оценили соотношение затраченных усилий и полученного результата как адекватное. Эти данные указывают на перспективность внедрения AI-инструментов в процесс разработки, способствуя повышению эффективности и оптимизации трудозатрат.

В будущем веб-разработки требуется принципиальный сдвиг в подходе к созданию цифровых продуктов. Вместо традиционного индивидуального кодирования, все большее значение приобретает сотрудничество между человеком и искусственным интеллектом. Это не замена разработчика, а расширение его возможностей: ИИ берет на себя рутинные задачи и генерацию базового кода, позволяя специалисту сосредоточиться на креативных аспектах, архитектуре и решении сложных проблем. Такой симбиоз способствует ускорению разработки, повышению качества и открывает новые горизонты для инноваций, позволяя создавать более сложные и функциональные веб-приложения с меньшими затратами времени и ресурсов. Успешная интеграция ИИ в процесс веб-разработки требует от специалистов готовности к обучению и адаптации к новым инструментам, а также умения эффективно координировать работу с алгоритмами, что, в конечном итоге, приведет к появлению качественно новых подходов к решению задач в сфере веб-технологий.

Исследование возможности использования искусственного интеллекта для помощи в программировании, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к упрощению цифрового пространства. Подобный подход согласуется с идеей о том, что истинное понимание заключается не в усложнении систем, а в их очищении от избыточности. Как однажды заметил Алан Тьюринг: «Самое важное — это не то, что машина может думать, а то, что она может делать». Создание инструментов, позволяющих людям без навыков программирования создавать базовые цифровые решения, подтверждает эту мысль. Подобные разработки, позволяющие расширить возможности пользователей, — не просто технологический прогресс, но и проявление уважения к их способности к восприятию и действию.

Что дальше?

Исследование демонстрирует возможность, но не необходимость. Идея о наделении непрограммистов инструментами для создания цифровых решений, безусловно, привлекательна. Однако, следует помнить: упрощение — не всегда прояснение. Часто, за кажущейся доступностью скрывается лишь смещение сложности, а не её устранение. Вопрос в том, не создаём ли мы иллюзию понимания, заменяя глубину знания поверхностной манипуляцией интерфейсом.

Будущие работы должны сосредоточиться не на увеличении количества доступных функций, а на уменьшении когнитивной нагрузки. Истинный прогресс — в ясности, а не в изобилии. Необходимо исследовать, как AI может не просто генерировать код, но и объяснять его логику, делать её прозрачной и понятной для пользователя, лишенного специальной подготовки. В противном случае, мы рискуем создать поколение “цифровых шаманов”, оперирующих непонятными заклинаниями.

Следует признать, что настоящая проблема заключается не в отсутствии инструментов, а в отсутствии критического мышления. Необходимо развивать способность к осмыслению задач, к декомпозиции сложных проблем на простые составляющие. AI может быть полезным помощником, но он не заменит человеческую способность к логическому анализу. В конечном итоге, ценность не в том, что можно сделать, а в том, что можно понять.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.05666.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-08 15:04