De când Marc Andreessen a afirmat că software-ul „mănâncă lumea”, puțini ar fi anticipat că, într-un final, codul va fi scris, și rescris, de inteligența artificială. Discutăm astăzi despre modul în care AI generativ schimbă ritmul producției de cod, în special despre avalanșa de cod creat automat și riscurile ascunse care apar în companii atunci când viteza primează în fața robusteții.
Anul trecut, dezvoltatorii au produs peste 256 de miliarde de linii de cod cu ajutorul celor mai avansate unelte AI, iar previziunile sugerează că această cifră s-ar putea dubla. Microsoft a raportat recent că în jur de 30% din codul lor este generat de AI, procent în creștere. Pe de o parte, instrumentele accelerează scrierea, testarea și refactorizarea, activități care acum câțiva ani ar părea aproape imposibile într-un interval scurt. Pe de altă parte, multe etape critice ale ingineriei, definirea clară a cerințelor, benchmark-uri solide și teste exhaustive, sunt adesea omise sau amânate. Consecința este o cantitate mare de cod nevalidat, cu performanțe slabe, care inunde sistemele enterprise. GenAI nu mai este doar un instrument de productivitate; a devenit un strat de abstractizare ce ascunde complexitatea tehnică, dar aduce cu sine riscuri bine cunoscute.
Apare aici un paradox: AI poate ajuta la rezolvarea datoriei tehnice existente, poate curăța cod vechi, identifica ineficiențe și facilita modernizarea, oferind astfel un sprijin valoros. Totuși, în timp ce remediează probleme istorice, generează altele noi. Modelele generative frecvent nu dispun de contextul enterprise-ului: nu consideră infrastructura, conformitatea sau logica de business; nu pot evalua rațional performanța din mediul real și rareori validează rezultatele, decât dacă li se cere explicit. Majoritatea dezvoltatorilor nu dispun de timp sau de instrumentele necesare pentru a aplica astfel de verificări. Din această cauză apar ineficiențe ascunse, costuri de calcul umflate, trasee de cod instabile și integrări fragile, toate livrate cu viteză.
Astăzi, viteza nu mai este suficientă. Ce contează este viabilitatea: codul poate scala, se poate adapta și poate rezista în timp? Mult din outputul generativ urmărește doar să treacă de la nimic la ceva funcțional. Pentru mediile enterprise, codul trebuie să funcționeze în context, sub presiune, la scară și fără costuri mascate. Echipele trebuie să verifice nu doar corectitudinea, ci și performanța. Aici revine necesitatea rigurozității inginerești, chiar dacă generarea devine din ce în ce mai rapidă. Viabilitatea devine noul reper, impunând schimbarea mentalității: de la cod scris repede la cod scris cu rost.
Această transformare readuce în prim-plan fundamentele științei datelor. LLM-urile pot produce cod din limbaj natural, dar validarea, testarea și benchmark-ing-ul decid dacă acel cod este potrivit pentru producție. Revine interesul pentru prompturi bine construite, constrângeri contextuale, modele de scoring care evaluează outputurile și rafinări continue. Organizațiile încep să înțeleagă că GenAI nu e suficient de unul singur; sunt necesare sisteme care să supună rezultatele AI unei examinări realiste, la scară și în timp util.
Se conturează astfel o nouă disciplină de inginerie nativă AI. Nu este doar despre a redacta prompturi mai bune sau a reproduce rețetele clasice ale data science. Este vorba despre sisteme integrate care includ scoring, benchmark-uri, feedback uman și raționament statistic pentru a direcționa outputurile spre viabilitate. Capacitatea de a evolua, testa și rafina în serie rezultatele generate de AI va defini următoarea fază de inovație.
Ignorarea acestei tranziții are consecințe vizibile rapid: facturi cloud mai mari, cod instabil în producție și livrări mai lente din cauza muncii necesare refacerii și depanării. Inovația nu se oprește din lipsă de idei, ci pentru că echipele sunt sufocate de ineficiențele introduse de AI. Pentru a valorifica cu adevărat AI în dezvoltarea software, trebuie să depășim entuziasmul inițial și să plasăm viabilitatea în centrul atenției. Vor reuși cei care pot genera rapid și valida mai rapid, aplicând examinări la standard inginereasc și judecată expertă pentru a decide dacă un rezultat este adecvat pentru scopul propus.
Articolul a apărut în cadrul Expert Insights de la TechRadar Pro, iar opiniile sunt ale autorului. Dacă dorești să contribui, TechRadar oferă detalii despre cum să trimiți materiale.
Viabilitatea codului generat de AI solicită acum instrumente de măsurare: benchmark-uri, scoruri și feedback uman concret. Ia în considerare cifrele: 256 de miliarde de linii în 2024 și 30% din codul Microsoft generat de AI, aceste statistici ilustrează amploarea schimbării, dar și cât de mult rămâne de făcut pentru a aduce acele linii la standardele operaționale ale companiilor. Tu cât de mult ai avea încredere să rulezi cod generat de AI fără verificări suplimentare?
Interesant punct — da, viteza e wow, dar dacă 30% din cod e generat de AI și n-avem procese serioase de validare, urmează haosul: costuri cloud explodate, buguri greu de reproduсt (am văzut chestia asta la un proiect intern), integrații care sar când schimbi un param. Și da, modelele n-au context enterprise, ele nu știu SLAs, reglementări sau limite de cost — deci e nevoie urgentă de pipeline-uri de scoring, benchmark-uri reale și gate-uri automate + review uman; altfel ai doar mult “cod” care pare funcțional pe hârtie. Eu zic: folosim genAI, dar obligăm fiecare linie în prod să treacă prin teste de performanță și validare contextuală — fără chestia asta, nu e decât un împrumut pe termen scurt care-ți rupe echipa și bugetul, vezi să nu.
GenAI turat la max, dar fără guardrails, bagi datorie tehnică.
ai codu’ ăsta scris de roboți, dar tot noi trebuie să-l supraveghem, vezi să nu scape erori sau scăpări.
daaar, serios… 30% din cod la MS generat de AI? nu m-a mirat.
genai e rapid, dar nu gandeste. iti baga munti de cod care functioneaza “ok” local si apoi crash in prod.
si chestia cu 256 mld linii… wow, dar cate sunt testate? cate optimizate? putine.
am fost in echipa care a luat patch-uri AI. la inceput e misto, salvezi timp. dupa 3 luni, facturi cloud explodate, debugging nonstop, integrare care se rupe la primul load.
si nu e doar chestie tehnica: compliance, audit, costuri ascunse. modelele nu stiu contextul firmelor. nu verifica latimea de banda, costul memoriei, legile locale.
deci da, folositi AI. dar nu fara gate-uri: scoring, benchmark, teste reale, review uman serios. altfel e doar drumul rapid spre caos.
da dar e cam ciudat cum toata lumea alearga dupa viteza si uita chestii simple gen costurile ascunse sau testele care chiar conteaza eu as adauga ca modelele nu au contextul de business deci trebuie puse in niste pipelineuri care sa le valideze automat si sa masoare performanta reala altfel o sa platesti facturi cloud uriase pentru cod care nici macar nu scaleaza si stai dupa cineva sa refaca totul lol vezi să nu bagi direct in prod fara canary testing si monitorizare dar multi nu au timp sau cultura asta deci ramane treaba pe seama inginerilor buni si a proceselor corecte, eu unul nu as rula chestii critice doar pe baza unui prompt, parerea mea, stiu ca pare conservator dar prevenirea e mai ieftina decât reparatia