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    Come ridurre il TCO del software con l’AI

    By Redazione LineaEDP26/10/20234 Mins Read
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    Laurent Doguin, Director, Developer Relations & Strategy di Couchbase, spiega agli sviluppatori come ridurre il TCO del software

    sviluppatore software
    Foto di RAEng_Publications da Pixabay

    Come ridurre il TCO del software con l’AICome gli sviluppatori possono ridurre il TCO del software con l’intelligenza artificiale. Lo spiega in questo suo articolo Laurent Doguin, Director, Developer Relations & Strategy di Couchbase.
    Buona lettura.

    Sono lontani i tempi in cui il software si acquistava su un supporto fisico, ad esempio le cartucce dei giochi, e non c’era mai necessità di aggiornarlo. Il mondo però è cambiato, e con esso anche il software, nel modo in cui viene utilizzato e creato.

    Il software deve essere aggiornato e manutenuto

    Oggi il software non vive più all’interno di una custodia, in modo indipendente, ma su macchine interconnesse tra loro. Per questo, deve reagire al cambiamento e adattarsi continuamente. Che si tratti di un aggiornamento di sicurezza a fronte di un nuovo attacco o delle funzionalità per stare al passo con un ecosistema in continua evoluzione. Il software deve essere aggiornato e manutenuto. Il codice deve essere riscritto, le dipendenze aggiornate e le applicazioni ridistribuite.

    Come si può immaginare, questo processo non è gratuito e il codice richiede una spesa continuativa per essere mantenuto in funzione affinché fornisca valore. Più codice si deve manutenere, più elevato è l’investimento, motivo per cui spesso si tende a eliminarlo. Una domanda sorge spontanea: perché si dovrebbe eliminare del codice che fornisce ancora valore? E soprattutto, dove risiede il suo valore?

    Evoluzione del codice e dell’ecosistema di sviluppo

    Per comprendere il valore del codice, bisogna parlare di astrazione. La maggior parte degli sviluppatori non codifica con 0 e 1, o addirittura da 0 a f (alcuni lo fanno ancora). I linguaggi di programmazione sono migliorati per consentire ai programmatori di utilizzare parole vere e proprie invece di 0 e 1 e continuano a evolversi verso livelli di astrazione più elevati per semplificare il lavoro dei programmatori.

    Vi è stato un passaggio da linguaggi macchina di basso livello (prima generazione o 1GL) all’assembly (seconda generazione o 2GL), a quelli di alto livello più astratti (3GL) come C o Java, a linguaggi più specifici per il dominio (4GL) come R, SQL o PL/SQL, fino a quelli basati su vincoli e logiche (5GL) come Lisp, OPS5 o Mercury. Ogni generazione astrae una maggiore complessità dallo sviluppatore.

    I 5GL si affidano all’intelligenza artificiale per creare risolutori basati su problemi e condizioni dichiarati. Allo stesso tempo, l’hardware si è evoluto per astrarre in silicio ciò che gli sviluppatori avrebbero dovuto scrivere così come gli ecosistemi di sviluppo. I programmatori non partono da zero quando iniziano un nuovo progetto. Utilizzano librerie, dipendenze, database, piattaforme di dati e no code/low code e interagiscono con il software esistente. Tutto ciò che possa astrarre il codice e fornire lo stesso livello di funzionalità con meno codice scritto.

    Ridurre il TCO e migliorare la manutenzione

    Ricominciare da zero sarebbe proibitivo. Per fornire valore, è opportuno utilizzare le astrazioni. Meno codice scritto significa meno codice da manutenere, investimenti inferiori per questa attività, e quindi un TCO inferiore.

    Il compito di uno sviluppatore è di scrivere codice proprietario, Chi dovesse averne ancora in esecuzione ha fornito valore e continuerà a farlo anche in futuro. Uno dei modi migliori per agire è scegliere saggiamente il proprio ecosistema di strumenti e dipendenze o astrazioni. L’utilizzo di una moderna piattaforma di dati cloud che supporta diverse tipologie di workload e continua a proporne di nuovi è una buona scommessa, in quanto cambiare database lungo il percorso è costoso. Non si tratta tanto di spostare i dati, quanto di riscrivere il codice e mantenere nuove funzionalità e, come già anticipato, più codice si scrive, più alto è il costo di manutenzione.

    Impatto dell’Intelligenza Artificiale sullo sviluppo del software

    qual è il ruolo dell’intelligenza artificiale quando si parla di sviluppo software? C’è stato molto entusiasmo per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e sono emersi nuovi strumenti che promettono di scrivere codice al posto degli sviluppatori. Sebbene questo possa ridurre il costo iniziale dello sviluppo del software, è davvero questo che vogliono programmatori, organizzazioni e team? Qual è il costo di avere più codice scritto che possa o non possa fare ciò che viene richiesto, che non è stato scritto da nessuno del team? Quanto sarebbe impegnativo mantenerlo quando potrebbe essere astratto con lo strumento o la libreria giusti? Quanto diventerà costoso?

    Si consideri che, a oggi, le IA generative di codice creano debito tecnico per 3GL. Questo potrebbe cambiare in futuro, man mano che diventeranno più precise e miglioreranno l’utilizzo delle astrazioni esistenti e degli ecosistemi circostanti. Tuttavia, non stanno generando valore aggiunto, anzi.

    Per ridurre il TCO, è necessario scegliere le astrazioni giuste e se si volesse adottare l’intelligenza artificiale generativa, affidandole la scrittura di codice per ridurre il TCO è bene assicurarsi di utilizzarla con la dovuta attenzione affinché produca reale valore aggiunto.

     

    Couchbase Laurent Doguin software sviluppatori Tco Total Cost of Ownership
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    Redazione LineaEDP
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