Ежедневно транзакции на 3 триллиона долларов обрабатываются приложениями, написанными на 64-летнем языке. Но сегодня ее почти никто не знает, потому что мир ИТ почти каждый год увлекается очередным языком программирования, и старые языки постепенно становятся неактуальными.
Этот 64-летний язык программирования называется COBOL (Common Business Oriented Language), и несмотря на то, что большинство школ и университетов перестали преподавать его десятилетия назад, он остается одним из лучших языков программирования для крупных компьютеров, используемых сегодня, особенно в таких отраслях, как банковское дело, автомобильная промышленность, страхование, государственное управление, здравоохранение и финансы.
По данным Международного журнала перспективных исследований в области науки, коммуникаций и технологий (IJARSCT), 43 процента всех банковских систем все еще используют COBOL, обрабатывающий ежедневные транзакции в размере 3 триллиона долларов США.
Проблема в том, что сегодня очень мало людей заинтересовано в изучении COBOL. У него громоздкий код, а программисты пытаются печатать и читать меньше. Формат кода COBOL является скрупулезным и негибким, и его компиляция занимает гораздо больше времени, чем в конкурентных языках.
Поскольку никто больше не изучает COBOL, программистов, которые могут работать с написанным на нем кодом и поддерживать его, становится все труднее найти. Многие «ковбои COBOL» уже пенсионеры или приближаются к пенсии.
Это ставит компании в затруднение. Им необходимо поддерживать и модернизировать код, лежащий в основе многих миров бизнеса и финансов, но на рынке недостаточно квалифицированных работников, необходимых для выполнения этих обновлений.
«Ватсон» в помощь?
Это именно та проблема, которую, по мнению IBM, можно решить с помощью искусственного интеллекта.
Подход IBM достаточно прост: вместо того, чтобы полагаться исключительно на ограниченную группу программистов для решения проблемы, компания создала генеративный помощник кода на основе искусственного интеллекта (watsonx), который помогает превратить запыленный старый код COBOL в более современный язык, таким образом экономя кодерам бесчисленные часы. перепрограммирование.
Если говорить очень упрощенно, то процесс подобен тому, как передать эссе, написанное на английском языке, в ChatGPT и попросить его перевести определенные абзацы на язык эсперанто. Это позволяет программистам взять часть COBOL и привлечь watsonx для преобразования ее код в Java. Но конечно, на практике все не так просто.
Кэри Олсон, вице-президент IBM по управлению продуктами, ИТ-автоматизация, объясняет, что watsonx – это сквозное решение, предусматривающее многоэтапный процесс для выполнения такого рода сложных задач перевода кода.
После того, как IBM и клиент имеют полное понимание среды приложений, потока данных и существующих зависимостей, компания помогает произвести рефакторинг приложений.
Это может быть 80 или 90 процентов того, что им нужно, но это все равно требует нескольких изменений. Это повышение производительности, а не замена разработчика.
Нет такого уверенного
Если он окажется успешным, помощник кода watsonx может иметь огромные последствия для будущего, но не все уверены, что это серебряный шар, как говорит IBM.
Многие из тех, кто помнит предыдущий эксперимент IBM с искусственным интеллектом, Watson Health, колеблются, стоит ли доверять еще одному крупному проекту компании по искусственному интеллекту, поскольку предыдущий потерпел ужасную неудачу и не выполнил своих высоких обещаний.
Почетный вице-президент и аналитик Gartner Арун Чандрасекара также настроен скептически, поскольку IBM пока не имеет примеров, подтверждающих свои утверждения, говорит он.
«Генерация ИИ — это технология на ранней стадии, для усовершенствования которой нужно время. Я уверен, что они имеют систему сдерживаний и противовесов, чтобы разрешить эту ситуацию, но я предпочитаю подход «подождать и посмотреть, сработает ли это».
Даже IBM признает, что технология является новой и непроверенной, но сохраняет оптимизм по поводу ее будущего. «Если вы спрашиваете о тематических исследованиях, касающихся помощника кода watsonx, Арун прав, – говорит Олсон. — Мы еще не публиковали примеров по этому поводу. Однако если вы посмотрите на наш опыт работы с Z-вычислениями и наших клиентов на мейнфреймах, а также на наш опыт работы с ИИ; мы объединяем эти две вещи, чтобы обеспечить современный опыт ИИ. Правда, мы только начинаем доносить это до клиентов».
Следовательно, хотя перевод кода искусственным интеллектом является, безусловно, многообещающей идеей, неизвестно, можно ли его успешно развернуть и оказать влияние в реальном мире.
Работы и кодеры работают бок о бок?
Если же удастся, это может иметь последствия далеко за пределы проблемы с COBOL. Обновление и модернизация старого кода – это лишь верхушка айсберга, когда дело доходит до возможностей создания кода, дополненного искусственным интеллектом, и IBM – не единственная компания, пытающаяся создать решение.
В одном отчете Gartner за 2023 год утверждается, что «к 2028 году сочетание людей и помощников искусственного интеллекта, работающих в тандеме, может сократить время на выполнение задач кодирования на 30 процентов», и что 80 процентов программистов будут определенным образом использовать искусственный интеллект. Многие считают, что это произойдет гораздо раньше, поскольку технология искусственного интеллекта охватывает весь мир, и каждый день все больше компаний инвестируют в ее развитие.
Теперь, как говорит аналитик Gartner Чандрасекара, нам остается только ждать и смотреть.
По материалам: PCMag
</figure >
