AI가 코딩을 용이하게 하여 비즈니스 혁신의 길을 열어줍니다
페이지 정보
작성자 코딩기술 작성일 24-05-03 15:52 조회 14회 댓글 0건본문
AI가 코딩을 용이하게 하여 비즈니스 혁신의 길을 열어줍니다
실리콘 밸리의 스타트업에서 거대 기술 기업에 이르기까지, 인공지능(AI)은 컴퓨터 프로그래밍의 기술을 빠르게 변화시키고 있습니다. 그것은 개발자들에게 아이디어를 브레인스토밍하고, 코드를 작성하고 다듬고, 성가신 버그들을 고치기 위한 강력한 새로운 툴킷을 제공하는데, 이것들은 모두 인공지능 비서의 도움을 받습니다.
예를 들어, AI 코딩 운동은 코딩을 간소화하기 위한 AI 도구를 출시하여 잠재적으로 기술 혁신을 촉진하는 GitHub로부터 힘을 얻고 있습니다. Copilot Workspace는 개발자들에게 플랫폼의 AI 비서를 통합하는 새로운 환경을 제공합니다. 이 통합을 통해 개발자들은 자연어를 사용하여 브레인스토밍, 계획, 구축, 테스트 및 코드 실행과 같은 다양한 코딩 작업에 AI를 사용할 수 있습니다.
공급망 AI 회사인 Oii.ai 의 CEO인 밥 로저스(Bob Rogers)는 PYMNTS에 "간단히 말해서, 제너레이티브 AI가 여러분의 코드를 작성해줄 수 있습니다"라고 말했습니다. "프로그래밍은 언어이고, 제너레이티브 AI는 솔직히 영어에서 스페인어로 파이썬이나 자바스크립트로 바꾸는 것을 꺼리지 않으며, 그것은 모든 것에 유창합니다. 많은 경우, 여러분이 애플리케이션이 무엇을 하기를 원하는지 명확하게 설명하면, GenAI는 그것을 하는 코드를 작성할 것이고, 그것은 첫 번째 시도에서 작동합니다."
인공지능이 프로그래머를 돕는 방법
깃허브 코파일럿 워크스페이스(GitHub Copilot Workspace)와 같은 인공지능 기반 도구는 인공지능이 프로그래밍 세계를 어떻게 변화시키고 있는지 보여주는 한 가지 예일 뿐입니다. 산업 전반에서 개발자들은 워크플로우를 간소화하고 생산성을 높이기 위해 인공지능으로 눈을 돌리고 있습니다.
예를 들어, 수십억 줄의 공개 코드로 훈련된 인공지능 시스템인 OpenAI의 코덱스는 자연어 설명을 기반으로 코드 스니펫과 심지어 전체 기능을 생성할 수 있습니다. 이 기술은 깃허브 코파일럿을 작동시키며 간단한 웹페이지부터 복잡한 기계 학습 모델에 이르기까지 많은 응용 프로그램을 만들었습니다.
비슷하게, 구글의 TabNine은 기계 학습을 사용하여 지능적인 코드 완성을 제공하여 개발자들이 더 빠르고 적은 오류로 코드를 작성할 수 있도록 돕습니다. 이 도구는 개발자의 코딩 스타일로부터 배우고 코드의 맥락에 따라 완성을 제안하여 깨끗하고 효율적인 코드를 찾는 데 강력한 동맹이 됩니다.
관찰자들은 이러한 도구들이 진화하고 더 정교해짐에 따라, 그들의 영향이 커질 것이라고 말합니다. 반복적인 작업을 자동화하고, 오류를 조기에 잡고, 최적화를 제안함으로써, 인공지능은 개발자들이 더 똑똑하고 빠르게 일할 수 있도록 돕고 있습니다.
이렇게 높아진 효율성은 산업 전반에 걸친 비즈니스에 광범위한 영향을 미칩니다. AI 기반 도구는 개발자들이 더 적은 자원으로 소프트웨어와 애플리케이션을 더 빠르게 만들고 기업의 혁신 주기를 가속화하며 새로운 제품과 서비스를 더 빠르게 시장에 출시할 수 있도록 합니다.
로저스는 "랜딩 페이지 구축, 기본 웹사이트 디자인, 보고서 생성 등 간단한 작업을 모두 AI로 수행할 수 있어 프로그래머들이 덜 지루하고 더 복잡한 작업에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다."라고 말했습니다.
"생성적인 인공지능이 기술을 증강시키고 사람들이 코딩을 배우는 것을 도울 수 있지만 아직 프로그래머를 직접 대체할 수는 없다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 누군가는 여전히 시스템을 설계해야 합니다."
샌프란시스코에 본사를 둔 데이터 보안 및 개인 정보 보호 솔루션 제공업체인 젠다타의 최고경영자 나라야나 빠푸는 AI를 사용하여 개발자들이 프로토타입을 빠르게 조립하고 코드의 버그를 식별할 수 있다고 PYMNTS에 말했습니다. 그는 "그렇기는 하지만 이것은 상당히 새로운 것이므로 코드를 생성하기 위해 루프에 사람을 두는 것이 중요하며 보안 버그/문제를 조기에 식별하기 위해 적절한 테스트와 제어가 필요합니다."라고 덧붙였습니다.
실생활 AI 코딩 결과
로저스는 최근 AI가 코딩을 도와줬다고 말했습니다. 최근, 그는 야생동물 보호 생물학자인 아들과 함께 2시간 동안 대기실에 앉아있었습니다.
"그는 인공지능이 자신이 수집한 물 샘플에서 동물성 플랑크톤의 종류와 개체수를 추정하는 데 도움을 줄 수 있는지 물었습니다."라고 그는 덧붙였습니다. "저는 GPT Coding Copilot에게 그렇게 하기 위해 최신 컴퓨터 비전 라이브러리 중 하나를 설치하는 데 도움을 요청할 것을 제안했습니다. 우리는 또한 인터넷에서 훈련 이미지를 수집하는 데 도움을 요청했습니다. Voila! 우리는 생성적 인공지능으로부터 작동 코드를 받았고, 협업을 했으며, 2시간 이내에 작동 분류와 계산 시스템을 작동시켰습니다. 그것은 제 아들을 위한 계시였고 저에게도 재미있는 결과였습니다."
게다가, 전문가들은 AI 지원 코딩 도구가 소프트웨어 개발을 위한 진입 장벽을 낮춤으로써 혁신을 민주화할 수 있고, 소규모 기업과 심지어 개인 개발자들도 대기업의 것에 필적하는 정교한 애플리케이션을 만들 수 있다고 말합니다.
AI 코딩은 상업에도 영향을 미칠 수 있습니다. 로저스는 국제 상업의 가장 큰 과제 중 하나가 상품이 이곳저곳 이동할 때 세관과 배송 문서를 처리하고 추적하는 것이라고 지적했습니다.
"이 문서들은 거의 전자적이지 않습니다," 라고 그가 덧붙였습니다. "프로그래밍의 제너레이티브 AI는 이것을 두 가지 방식으로 바꿀 것입니다. 첫째, 이제 실제 문서를 위한 고객 인공지능 기반 리더와 변환기를 만드는 것이 훨씬 쉽습니다. 자동으로 변환되고 기록되는 전화기로 문서의 사진을 찍는 것을 생각해 보세요. 둘째, 더 나은 인공지능 기반 시설은 많은 시장에서 진정한 전자 전송 프로세스의 채택을 주도할 것입니다."
기술 컨설턴트 존 밤베넥(John Bambenk)은 PYMNTS에 AI 프로그래밍이 "품질은 낮지만 소비자가 걸러내야 할 가격이 저렴한 새로운 제품과 서비스가 넘쳐나는 아웃소싱과 유사한 급증으로 이어질 가능성이 높다"고 말했습니다
실리콘 밸리의 스타트업에서 거대 기술 기업에 이르기까지, 인공지능(AI)은 컴퓨터 프로그래밍의 기술을 빠르게 변화시키고 있습니다. 그것은 개발자들에게 아이디어를 브레인스토밍하고, 코드를 작성하고 다듬고, 성가신 버그들을 고치기 위한 강력한 새로운 툴킷을 제공하는데, 이것들은 모두 인공지능 비서의 도움을 받습니다.
예를 들어, AI 코딩 운동은 코딩을 간소화하기 위한 AI 도구를 출시하여 잠재적으로 기술 혁신을 촉진하는 GitHub로부터 힘을 얻고 있습니다. Copilot Workspace는 개발자들에게 플랫폼의 AI 비서를 통합하는 새로운 환경을 제공합니다. 이 통합을 통해 개발자들은 자연어를 사용하여 브레인스토밍, 계획, 구축, 테스트 및 코드 실행과 같은 다양한 코딩 작업에 AI를 사용할 수 있습니다.
공급망 AI 회사인 Oii.ai 의 CEO인 밥 로저스(Bob Rogers)는 PYMNTS에 "간단히 말해서, 제너레이티브 AI가 여러분의 코드를 작성해줄 수 있습니다"라고 말했습니다. "프로그래밍은 언어이고, 제너레이티브 AI는 솔직히 영어에서 스페인어로 파이썬이나 자바스크립트로 바꾸는 것을 꺼리지 않으며, 그것은 모든 것에 유창합니다. 많은 경우, 여러분이 애플리케이션이 무엇을 하기를 원하는지 명확하게 설명하면, GenAI는 그것을 하는 코드를 작성할 것이고, 그것은 첫 번째 시도에서 작동합니다."
인공지능이 프로그래머를 돕는 방법
깃허브 코파일럿 워크스페이스(GitHub Copilot Workspace)와 같은 인공지능 기반 도구는 인공지능이 프로그래밍 세계를 어떻게 변화시키고 있는지 보여주는 한 가지 예일 뿐입니다. 산업 전반에서 개발자들은 워크플로우를 간소화하고 생산성을 높이기 위해 인공지능으로 눈을 돌리고 있습니다.
예를 들어, 수십억 줄의 공개 코드로 훈련된 인공지능 시스템인 OpenAI의 코덱스는 자연어 설명을 기반으로 코드 스니펫과 심지어 전체 기능을 생성할 수 있습니다. 이 기술은 깃허브 코파일럿을 작동시키며 간단한 웹페이지부터 복잡한 기계 학습 모델에 이르기까지 많은 응용 프로그램을 만들었습니다.
비슷하게, 구글의 TabNine은 기계 학습을 사용하여 지능적인 코드 완성을 제공하여 개발자들이 더 빠르고 적은 오류로 코드를 작성할 수 있도록 돕습니다. 이 도구는 개발자의 코딩 스타일로부터 배우고 코드의 맥락에 따라 완성을 제안하여 깨끗하고 효율적인 코드를 찾는 데 강력한 동맹이 됩니다.
관찰자들은 이러한 도구들이 진화하고 더 정교해짐에 따라, 그들의 영향이 커질 것이라고 말합니다. 반복적인 작업을 자동화하고, 오류를 조기에 잡고, 최적화를 제안함으로써, 인공지능은 개발자들이 더 똑똑하고 빠르게 일할 수 있도록 돕고 있습니다.
이렇게 높아진 효율성은 산업 전반에 걸친 비즈니스에 광범위한 영향을 미칩니다. AI 기반 도구는 개발자들이 더 적은 자원으로 소프트웨어와 애플리케이션을 더 빠르게 만들고 기업의 혁신 주기를 가속화하며 새로운 제품과 서비스를 더 빠르게 시장에 출시할 수 있도록 합니다.
로저스는 "랜딩 페이지 구축, 기본 웹사이트 디자인, 보고서 생성 등 간단한 작업을 모두 AI로 수행할 수 있어 프로그래머들이 덜 지루하고 더 복잡한 작업에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다."라고 말했습니다.
"생성적인 인공지능이 기술을 증강시키고 사람들이 코딩을 배우는 것을 도울 수 있지만 아직 프로그래머를 직접 대체할 수는 없다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 누군가는 여전히 시스템을 설계해야 합니다."
샌프란시스코에 본사를 둔 데이터 보안 및 개인 정보 보호 솔루션 제공업체인 젠다타의 최고경영자 나라야나 빠푸는 AI를 사용하여 개발자들이 프로토타입을 빠르게 조립하고 코드의 버그를 식별할 수 있다고 PYMNTS에 말했습니다. 그는 "그렇기는 하지만 이것은 상당히 새로운 것이므로 코드를 생성하기 위해 루프에 사람을 두는 것이 중요하며 보안 버그/문제를 조기에 식별하기 위해 적절한 테스트와 제어가 필요합니다."라고 덧붙였습니다.
실생활 AI 코딩 결과
로저스는 최근 AI가 코딩을 도와줬다고 말했습니다. 최근, 그는 야생동물 보호 생물학자인 아들과 함께 2시간 동안 대기실에 앉아있었습니다.
"그는 인공지능이 자신이 수집한 물 샘플에서 동물성 플랑크톤의 종류와 개체수를 추정하는 데 도움을 줄 수 있는지 물었습니다."라고 그는 덧붙였습니다. "저는 GPT Coding Copilot에게 그렇게 하기 위해 최신 컴퓨터 비전 라이브러리 중 하나를 설치하는 데 도움을 요청할 것을 제안했습니다. 우리는 또한 인터넷에서 훈련 이미지를 수집하는 데 도움을 요청했습니다. Voila! 우리는 생성적 인공지능으로부터 작동 코드를 받았고, 협업을 했으며, 2시간 이내에 작동 분류와 계산 시스템을 작동시켰습니다. 그것은 제 아들을 위한 계시였고 저에게도 재미있는 결과였습니다."
게다가, 전문가들은 AI 지원 코딩 도구가 소프트웨어 개발을 위한 진입 장벽을 낮춤으로써 혁신을 민주화할 수 있고, 소규모 기업과 심지어 개인 개발자들도 대기업의 것에 필적하는 정교한 애플리케이션을 만들 수 있다고 말합니다.
AI 코딩은 상업에도 영향을 미칠 수 있습니다. 로저스는 국제 상업의 가장 큰 과제 중 하나가 상품이 이곳저곳 이동할 때 세관과 배송 문서를 처리하고 추적하는 것이라고 지적했습니다.
"이 문서들은 거의 전자적이지 않습니다," 라고 그가 덧붙였습니다. "프로그래밍의 제너레이티브 AI는 이것을 두 가지 방식으로 바꿀 것입니다. 첫째, 이제 실제 문서를 위한 고객 인공지능 기반 리더와 변환기를 만드는 것이 훨씬 쉽습니다. 자동으로 변환되고 기록되는 전화기로 문서의 사진을 찍는 것을 생각해 보세요. 둘째, 더 나은 인공지능 기반 시설은 많은 시장에서 진정한 전자 전송 프로세스의 채택을 주도할 것입니다."
기술 컨설턴트 존 밤베넥(John Bambenk)은 PYMNTS에 AI 프로그래밍이 "품질은 낮지만 소비자가 걸러내야 할 가격이 저렴한 새로운 제품과 서비스가 넘쳐나는 아웃소싱과 유사한 급증으로 이어질 가능성이 높다"고 말했습니다