Artikkelit ja webinaarit

AI has already changed the way we write code. But can it help ensure that code is actually good? I’m not talking about writing automation tests, that’s a given. I’m talking about agents that actively analyze code, point out problems, and offer actionable feedback. After a year of experimenting with QA agents, here are some lessons learned the hard way.

Humans are still the number one bottleneck in software development. Even if AI generates code automatically in the background based on tickets, someone still needs to write those tickets. Someone still needs to validate and test the results. But do we really need to check every line of code manually? Or could we start trusting parts of it?

Conventional wisdom holds that AI-enhanced development raises maintenance costs. You know… with glued-on copy-paste code that nobody understands and such. And I’ve seen that it can be so.

Viimeistään edellinen vuosi toi tekoälyn, sen mahdollisuudet ja hyödyntämisen keskustelujen keskipisteeseen alalla kuin alalla. Hyödyntämisen lisäksi keskustelu tekoälyyn liittyvien haasteiden, rajoitusten ja muiden huomioon otettavien asioiden ympärillä käy edelleen kuumana. Fluentialla tekoälyyn liittyviä käytäntöjä tarkastellaan ja ohjeistusta kehitetään koko ajan. Mitä tekoäly sitten tarkoittaa ohjelmistokehityksen piirissä – onko siitä oikeasti hyötyä ja jos on, niin millaisissa asioissa? Aiheuttavatko AI:n piirissä todetut ”hallusinaatiot” työn tulokselle kuitenkin haittaa? Päätimme jututtaa näistä kokeneita ohjelmistokehittäjiämme Henriä ja Ristoa, jotka käyttävät tekoälyä työssään päivittäin.