Tekoäly ohjelmistokehityksessä

Ohjelmistokehitys on muuttunut radikaalisti viimeisen vuoden aikana. Tekoäly on tehnyt siitä sekä huomattavasti nopeampaa, mutta paradoksaalista kyllä, myös entistä vaativampaa.

Vuodet järjestelmäkehityksen ytimessä ovat todistaneet, että ohjelmistokehitys on paitsi äärimmäisen palkitsevaa, myös pahimmillaan erittäin hidasta ja kallista. Yksinkertaisen koodinpätkän kirjoittaminen ja testaaminen on vielä helppoa, mutta kun liikkuvia osia on enemmän, alkavat haasteet olla jo ihan eri luokkaa.

Usein ajatellaan, että itse kehitystyö on vain sitä, että koodaaja kirjoittaa koodin, joka sitten viedään tuotantoon. Todellisuus on paljon monimutkaisempi. Jokainen ominaisuus vaatii määrittelyn, toteutuksen ja perusteellisen testauksen ennen tuotantokäyttöönottoa. Hyvin yksinkertaiselta kuulostavalla ominaisuudella voi olla kauaskantoisia vaikutuksia järjestelmäarkkitehtuurissa. Regressiotestaus, eli olemassa olevien ominaisuuksien uudelleentestaus, onkin ohjelmistokehityksessä yksi suhteellisesti eniten aikaa vievä testauksen muoto.

Tekoäly muuttaa kaiken, mutta ei ratkaise kaikkea

Kokonaisuutena ohjelmistokehityksen nopeus on ottanut valtavan harppauksen eteenpäin tekoälyn myötä. Itse toteutus on nyt monin verroin nopeampaa ja koodi yleisesti ottaen kerralla toimivampaa kuin vain ihmisvoimin tuotettu. Samoin virheiden löytäminen ja korjaaminen on huomattavan paljon tehokkaampaa tekoälyn avustuksella.

Taitava kehittäjä voi jo tänä päivänä määritellä yksinkertaisen sovelluksen ja tekoäly osaa tuottaa sen hetkessä, kunhan määrittely on hyvin tehty. Mutta tässä piilee myös vaara. Hyvin nopea vilkaisu tekoälyn tuottamaan koodiin paljastaa äkkiä, että ilman kunnollista ohjausta ja koodin katselmointia voidaan pian olla isoissa ongelmissa.

Tekoälyllä ei ole ymmärrystä kontekstista. Se tekee erinomaisesti yksittäisiä toimintoja, mutta ilman selkeää kontrollia tulos on hyvin nopeasti kaaos ja koodi kaikkea muuta kuin skaalautuvaa. Tekoäly ei tiedä, miten kilpailun lähtölistan järjestely käytännössä toimii ja mitä siinä täytyy ottaa huomioon. Se ei ymmärrä miten pelioikeus aktivoidaan, ja mihin kaikkeen sillä on vaikutusta.

Lupaukset vs. todellisuus

Järjestelmämarkkinoille tulee koko ajan enemmän toimijoita, jotka lupaavat tekoälyn avulla nopeita ratkaisuja asiakkaiden tarpeisiin. Lupaukset kuulostavat houkuttelevilta: modernit järjestelmät kuin taikaiskusta, tekoäly hoitaa kaiken. Todellisuus on toinen. Ilman syvällistä toimialatietämystä ja ymmärrystä järjestelmäkehityksestä, tekoäly tuottaa kyllä nopeasti koodia, mutta harvoin toimivia kokonaisuuksia. Virheetön koodi on myytti, mutta tekoälyn avulla voidaan päästä varsin lähelle sitä yksittäisen toiminnon tasolla. Se ei vielä takaa toimivaa kokonaisjärjestelmää, joka palvelee todellisia asiakastarpeita.

Ihminen on lopulta se, joka ohjaa tekoälyn toimintaa ja määrittelee järjestelmän ominaisuudet ja toiminnot. Tähän tarvitaan sekä kontekstin laaja-alaista ymmärrystä että teknistä osaamista ja kokemusta.

XenGolf: Tekoäly oikeissa käsissä

Tekoäly on vallankumouksellinen työkalu oikeissa käsissä. XenGolf-tiimillä on harvinainen yhdistelmä: syvällinen tekninen osaaminen, vuosikymmenten kokemus ohjelmistokehityksestä ja taatusti laaja-alaisin ymmärrys golftoimialasta Suomessa. Tiedämme, mitä golfyhteisöt oikeasti tarvitsevat, koska olemme olleet rakentamassa järjestelmiä toimialan tarpeisiin yli 20 vuotta.

Juuri tämä yhdistelmä tekee tekoälystä meille kilpailuedun, ei vain markkinointipuhetta. Kun tekoäly tuottaa koodia, me tiedämme mitä kysyä, miten ohjata ja mikä toimii suomalaisessa golf-ekosysteemissä. Se on ero lupausten ja toimivien ratkaisujen välillä.

Lisää ajatuksiani tekoälystä ohjelmistokehityksen apuna tässä artikkelissa.

XenGolf Tiimi