AI กับการพลิกโฉมวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์

EN

Generative AI กำลังก้าวข้ามขีดจำกัดเดิมและพลิกโฉมกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างสิ้นเชิง จากเดิมที่ AI ทำหน้าที่เพียงแค่ช่วยเขียนโค้ดอัตโนมัติ ในวันนี้ Generative AI ได้พัฒนาไปไกลกว่านั้นมาก โดยสามารถเข้ามามีบทบาทในหลายขั้นตอนของกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ (Software Development Lifecycle: SDLC) ไม่ว่าจะเป็นการเขียนโค้ดตั้งแต่เริ่มต้น ไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบ Deployment ดังนั้นองค์กรชั้นนำจำนวนมากจึงเริ่มผสาน AI เข้ากับกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ของตน เพื่อยกระดับประสิทธิภาพการทำงาน ลดระยะเวลาในการพัฒนา และยกระดับคุณภาพของซอฟต์แวร์

แม้ AI จะช่วยมอบประสิทธิภาพที่สูงขึ้น แต่ก็ไม่อาจทดแทนความเชี่ยวชาญของมนุษย์ได้ ความร่วมมือระหว่าง AI และวิศวกรซอฟต์แวร์จึงเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างซอฟต์แวร์ที่ไม่เพียงแค่ใช้งานได้ แต่ยังปลอดภัย ดูแลรักษาง่าย และตอบโจทย์ความต้องการของธุรกิจ

การใช้ AI เพื่อช่วยเขียนโค้ด

AI ในปัจจุบันไม่ได้ทำหน้าที่เป็นเพียงผู้ช่วยเติมโค้ดให้สมบูรณ์อีกต่อไป แต่ได้กลายมาเป็นผู้มีบทบาทสำคัญในกระบวนการวิศวกรรมซอฟต์แวร์ เนื่องจากความสามารถที่เหนือระดับ โดยเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI บางชนิดสามารถทำงานเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

• แก้ไข Bug ได้อัตโนมัติ: โซลูชันอย่าง DeepCode หรือ CodeQL ช่วยวิเคราะห์ฐานโค้ดเพื่อระบุและแก้ไขช่องโหว่ด้านความปลอดภัยได้อย่างมีประสิทธิภาพ

• ปรับโครงสร้างโค้ด: เครื่องมืออย่าง Qodo และ Refact สามารถปรับรูปแบบของโค้ดให้อ่านง่ายและดูแลรักษาง่ายยิ่งขึ้นโดยไม่กระทบฟังก์ชันการทำงานของระบบ

• สร้างเอกสารประกอบโค้ด: AI สามารถสร้างเอกสารที่ครอบคลุมและเข้าใจง่าย โดยดึงข้อมูลสำคัญจาก Codebase แล้วแปลงเป็นคำอธิบายที่ชัดเจน

• ช่วยในการตัดสินใจด้านโครงสร้างซอฟต์แวร์: นักพัฒนาสามารถใช้ AI แนะนำรูปแบบการออกแบบซอฟต์แวร์ (Design Patterns) เสนอแนวทางการใช้โครงสร้างแบบ Microservices และปรับระบบแบบ Monolith ให้กลายเป็นโครงสร้างแบบแยกส่วนที่ยืดหยุ่นมากยิ่งขึ้น

ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถลดเวลาที่ต้องเขียนโค้ดซ้ำ ๆ ในแต่ละวันลงได้ และมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาเชิงกลยุทธ์และการออกแบบระบบในระดับสูงได้มากยิ่งขึ้น 

การประยุกต์ใช้ AI ในกระบวนการ DevOps

อีกหนึ่งบทบาทสำคัญของ AI ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ คือ การเพิ่มประสิทธิภาพและสนับสนุนการทำงานแบบอัตโนมัติในขั้นตอนสำคัญของกระบวนการ DevOps สมัยใหม่ ซึ่งสามารถแสดงให้เห็นได้ในหลายด้าน ดังต่อไปนี้

• รีวิวโค้ดแบบอัตโนมัติ: เครื่องมือวิเคราะห์โค้ดที่ใช้ AI สามารถช่วยตรวจสอบช่องโหว่ด้านความปลอดภัยและบังคับใช้มาตรฐานการเขียนโค้ดที่ดีได้

• Deploy อย่างต่อเนื่อง: ระบบ CI/CD ที่ใช้ AI สามารถปรับกระบวนการ Build และ Deploy ให้มีประสิทธิภาพและรวดเร็วขึ้น

• จัดการทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ: องค์กรสามารถจัดสรรทรัพยากรได้อย่างคุ้มค่า ด้วยการปรับโครงสร้างพื้นฐานของระบบ Cloud และจัดสรรทรัพยากรอัตโนมัติด้วย AI

• เพิ่มความปลอดภัย: สามารถใช้ AI ช่วยระบุช่องโหว่และภัยคุกคามต่างๆ ก่อนที่จะเกิดการโจมตีได้

การใช้ AI ใน DevOps ช่วยให้องค์กรลดภาระการปฏิบัติงาน เพิ่มความเร็วในการทำงาน และยังคงรักษาคุณภาพซอฟต์แวร์ให้อยู่ในระดับสูงได้

ความท้าทายที่ต้องคำนึงถึงเมื่อนำ AI มาใช้พัฒนาซอฟต์แวร์

แม้ว่า AI จะมีข้อดีมากมาย แต่การนำ AI มาใช้ในกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ก็ยังมีความท้าทายอยู่บ้าง เช่น

• ประสิทธิภาพในการทำงาน: โค้ดที่สร้างขึ้นโดย AI มักจะยังไม่สามารถทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพและจำเป็นต้องได้รับการปรับแต่งเพิ่มเติมเพื่อให้เป็นไปตามมาตรฐานที่กำหนดไว้

• ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย: แม้ AI จะช่วยตรวจสอบช่องโหว่ได้ แต่ก็อาจสร้างโค้ดที่มีช่องโหว่ใหม่ เช่น ระบบยืนยันตัวตนที่ไม่ปลอดภัย หรือการจัดการข้อมูลที่ไม่เหมาะสม

• ความยากในการดูแลรักษา: การใช้โค้ดที่ AI สร้างขึ้นโดยปราศจากความเข้าใจอย่างถ่องแท้ถึงตรรกะและกลไกการทำงาน อาจก่อให้เกิดปัญหาทางเทคนิคในระยะยาว รวมถึงความยากลำบากในการแก้ไขข้อผิดพลาด ดังนั้นนักพัฒนาที่พึ่งพา AI ในการสร้างโค้ดโดยขาดความเข้าใจอาจประสบปัญหาในการดูแลและพัฒนาโค้ดในอนาคตได้

การรับมือกับความท้าทายเหล่านี้ จำเป็นต้องอาศัยการรวมศักยภาพของ AI เข้ากับความเชี่ยวชาญของมนุษย์ เพื่อให้มั่นใจว่าการพัฒนาซอฟต์แวร์จะมีความน่าเชื่อถือ ปลอดภัย และสามารถดูแลรักษาได้อย่างยั่งยืนในระยะยาว

ก้าวต่อไปของการใช้ AI พัฒนาซอฟต์แวร์

AI สำหรับพัฒนาซอฟต์แวร์กำลังก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว ทั้งเครื่องมือและความสามารถของ AI ล้วนเติบโตอย่างก้าวกระโดดและแน่นอนว่าจะเข้ามาเปลี่ยนวิธีการทำงานของนักพัฒนาในอนาคตอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ แต่ในขณะเดียวกันการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ก็มาพร้อมกับความท้าทายใหม่ ๆ ไม่ว่าจะเป็นเรื่องของความปลอดภัย ประสิทธิภาพการทำงาน หรือแม้แต่การดูแลรักษาระบบในระยะยาว

องค์กรที่ต้องการนำ AI มาใช้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์จึงต้องหาจุดสมดุลให้ได้ระหว่างการใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ AI กับการกำกับดูแลโดยมนุษย์ เพื่อให้ได้ระบบที่ทั้งแข็งแรง พร้อมรับมือกับอนาคต และสามารถเชื่อถือได้ในทุกสถานการณ์

แม้ว่า AI จะเข้ามามีบทบาทสำคัญและพัฒนาอย่างต่อเนื่องในวงการวิศวกรรมซอฟต์แวร์ แต่ก็ยังมีความเสี่ยงที่ต้องคำนึงถึงอยู่ ดังนั้นองค์กรต่าง ๆ จึงจำเป็นต้องมีผู้เชี่ยวชาญที่เชื่อถือได้คอยให้คำแนะนำ เพื่อให้มั่นใจว่าการนำ AI มาใช้งานนั้นมีประสิทธิภาพและยั่งยืน