Come molti di voi, abbiamo avuto molte conversazioni sull'intelligenza artificiale (AI) e sul futuro del web. C'è molto rumore e non è facile sapere esattamente cosa dobbiamo sapere in qualità di sviluppatori web.
Il web è molto più grande del nostro team, quindi volevamo capire cosa pensi dell'AI, cosa speri di imparare e cosa vuoi fare con queste tecnologie emergenti. In questo modo, possiamo fornirti i contenuti migliori per distinguerti dal rumore.
Negli ultimi mesi abbiamo parlato con professionisti del web per capire il panorama e il tuo punto di vista sull'AI. Ovviamente, non possiamo parlare con tutti di tutto. Abbiamo avuto solo una serie di conversazioni con sviluppatori web, inclusi gli esperti di Google Developer, incentrate su come gli sviluppatori utilizzano l'AI per fornire funzionalità rivolte agli utenti e per aumentare la produttività nel loro flusso di lavoro quotidiano.
Riteniamo che ciò che abbiamo imparato possa essere ampiamente applicabile ad altre persone sul web. Inoltre, abbiamo pensato che la community potrebbe essere interessata a sapere cosa abbiamo imparato.
Abbiamo utilizzato questo feedback, insieme ad altre ricerche sul panorama degli sviluppatori web, per creare la nostra nuova raccolta di AI. In questa raccolta troverai panoramiche rivolte agli sviluppatori web, codelab e demo e altre risorse per riflettere su strumenti e modelli di AI sul web.
E questo è solo l'inizio! Nei prossimi mesi vedrai molti più contenuti.
Maggiore produttività con l'AI generativa
Abbiamo notato che gli sviluppatori web vogliono sfruttare l'AI generativa per aumentare la propria produttività e interagire con i chatbot per imparare nuove tecnologie o cercare risposte alle loro domande sullo sviluppo web.
Gli sviluppatori con cui abbiamo parlato utilizzano già l'AI nel loro flusso di lavoro quotidiano, per progetti aziendali o personali, o conoscono qualcuno che lo fa.
Generazione del codice
Abbiamo appreso che gli strumenti di generazione di codice, come Gemini e Copilot, sono ideali per i test delle unità standard, il completamento automatico di base (quando sai cosa scrivere, ma devi solo scriverlo) e le funzioni più semplici che non richiedono una conoscenza approfondita della codebase. Questi strumenti tendono a essere meno utili quando si tratta di scrivere codice e funzioni algoritmici più complessi che richiedono un contesto ampio di un progetto specifico.
Gli sviluppatori più esperti hanno espresso preoccupazione per la qualità a lungo termine delle loro codebase, inclusi problemi relativi alla duplicazione del codice e alla manutenibilità a lungo termine. Alcuni temevano che i membri del team con meno esperienza non fossero in grado di rilevare gli errori o non sapessero come convalidare con precisione il codice prodotto dagli strumenti di AI generativa.
Gli sviluppatori hanno anche condiviso che i casi d'uso che richiedono conoscenze specifiche del dominio, come la scrittura di componenti accessibili, non sono ancora gestiti correttamente dagli strumenti di generazione del codice che hanno provato.
Apprendimento con gli LLM
Abbiamo visto molti sviluppatori utilizzare ChatGPT e Gemini per apprendere concetti di sviluppo software, ad esempio chiedendo a un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) di spiegare come funziona un algoritmo di ordinamento, di approfondire diversi linguaggi di programmazione o di colmare le lacune di conoscenza.
Ritieni che gli LLM offrano un'esperienza ottimale grazie alla rapida interattività di domande e risposte e perché l'AI non critica le domande poste, ma fornisce solo la risposta necessaria.
Ancora una volta, esiste un problema relativo agli sviluppatori meno esperti, per i quali è necessario un livello minimo di conoscenza per individuare i casi in cui il modello ha allucinazioni e genera risposte errate.
Protezione della proprietà intellettuale come problema aziendale
Molti degli sviluppatori con cui abbiamo parlato hanno affermato che le loro aziende non hanno ancora norme sull'utilizzo dell'AI generativa da parte degli sviluppatori per aumentare la loro produttività. L'utilizzo degli strumenti di AI generativa è spesso guidato dagli sviluppatori che li sperimentano.
"La mia azienda non capisce bene cosa significa AI, quindi non crea le norme giuste."
Tuttavia, le aziende che hanno una policy tendono a scoraggiarne l'utilizzo, a causa di preoccupazioni relative alla divulgazione della proprietà intellettuale (IP) dell'azienda a terzi. In alcuni casi, queste norme sono state modificate dopo aver interagito direttamente con le aziende che sviluppano questi strumenti per capire come vengono utilizzati i dati e i potenziali rischi.
Con account aziendali e partnership dedicati a garantire la protezione dei dati, le attività hanno maggiori probabilità di incoraggiare l'utilizzo da parte degli sviluppatori.
AI generativa per le funzionalità dei prodotti rivolte agli utenti
Per quanto riguarda il prodotto, non ci ha sorpreso che, quando abbiamo richiesto la nostra conversazione con il termine "AI / ML ", la risposta si concentrasse spesso sull'AI generativa. Gli sviluppatori sono curiosi di sapere come l'AI generativa può essere utilizzata per migliorare l'esperienza dei loro utenti, ma non sanno con certezza come si presentano queste esperienze e quali sono gli strumenti disponibili per implementarle in produzione.
Per gli sviluppatori che hanno creato o stanno creando funzionalità di AI generativa nei loro prodotti, l'utilizzo dell'AI generativa per rispondere alle domande degli utenti, con chatbot o interfacce una tantum, è il caso d'uso più comune.
La qualità dell'output è la principale preoccupazione che ci avete comunicato. In particolare, gli sviluppatori sperano di garantire l'accuratezza delle risposte e mirano a impedire all'LLM di generare contenuti non correlati all'obiettivo previsto. Ciò è particolarmente vero quando l'output dell'LLM è rivolto direttamente all'utente, ad esempio un chatbot.
"Le demo con l'AI sono incredibili. Ogni volta che faccio una demo del mio progetto, l'output è completamente diverso".
Stai dedicando molto impegno alla creazione di suite di test per convalidare gli output dell'AI generativa per un'ampia gamma di prompt, ma non esiste un modo chiaro e consolidato per testare o monitorare le risposte. La maggior parte del lavoro di valutazione è manuale. Molti sviluppatori non hanno esperienza nella gestione di output non deterministici. Come comunità, non abbiamo ancora creato sistemi che funzionino bene con loro.
Anche il costo di esecuzione di un modello di AI generativa è un aspetto importante e gli sviluppatori valutano attentamente il costo rispetto ai vantaggi per i loro utenti.
Modelli standard e personalizzati
Nella maggior parte dei casi, gli sviluppatori con cui abbiamo parlato tendevano a fare affidamento su modelli e API già pronti. In questo modo si ottimizzano il time-to-market e l'utilizzo del tempo e delle conoscenze ingegneristiche, che erano limitati.
"Voglio rimanere nel settore dello sviluppo web. Non voglio diventare un ingegnere ML".
Sebbene gli sviluppatori siano consapevoli e vedano un potenziale valore nelle tecniche avanzate, come Retrieve Augment-Generate (RAG) e il perfezionamento, preferiscono concentrarsi sull'aspetto dello sviluppo web del loro lavoro. In definitiva, preferisci utilizzare gli strumenti predefiniti o affidarti ad altri team per produrre modelli ottimizzati per i loro casi d'uso.
Preoccupazioni in merito a privacy e sicurezza
Privacy e sicurezza erano le principali preoccupazioni, soprattutto per i verticali con requisiti di dati rigorosi, come il settore medico. L'AI sul dispositivo potrebbe essere la chiave per affrontare questi casi d'uso, ma questo campo rimane in gran parte inesplorato.
L'esposizione dei dati utente a un numero maggiore di terze parti con le API cloud è un problema e molti sviluppatori riconoscono il valore del machine learning on-device o dell'AI generativa per mitigare potenziali insidie per la privacy e la sicurezza.
AI per sviluppatori web
L'AI è ovunque e si evolve a un ritmo incredibile. Come possiamo rimanere al passo con i tempi, incorporare strumenti e modelli esistenti o collaborare con ingegneri ML per produrre nuovi modelli che si adattino meglio alle nostre esigenze?
In base a ciò che abbiamo appreso da te, stiamo lavorando a delle linee guida sull'AI per gli sviluppatori web. Il nostro obiettivo è aiutarti a comprendere i concetti di AI a un livello elevato, scoprire opportunità per utilizzare l'AI generativa per aumentare la produttività e utilizzare l'AI per creare esperienze utente piacevoli, utilizzando strumenti, modelli e API esistenti. Continua a consultare la nostra raccolta di contenuti sull'AI, che aggiorniamo regolarmente.
Anche se la maggior parte degli sviluppatori web preferisce concentrarsi su ciò che sa fare meglio (ovvero lo sviluppo web), incoraggiamo chi vuole approfondire a creare gli strumenti, i modelli e le API di cui hanno bisogno gli sviluppatori web. Vogliamo conoscere la tua opinione e scoprire come possiamo aiutarti ad avere successo.
L'AI è un campo in rapida evoluzione. Pertanto, continueremo a interagire con la community man mano che le cose cambiano, organizzando altre conversazioni e sondaggi. Se vuoi parlarne con noi, prenota una sessione di consulenza con il nostro team.