当今，开发人员和企业面临的最重大挑战之一是更新过时的软件，这项任务既复杂又昂贵。然而，人工智能 （AI） 的出现为这个问题提供了一个有前途的解决方案，简化了遗留代码现代化的过程，并使其更高效、更便宜。
遗留代码是许多组织仍然依赖的旧编程语言和软件，这带来了重大挑战。随着精通这些旧语言的程序员数量的减少，更新关键应用程序的任务变得更加困难。这种熟练专业人员的短缺可能导致延误，从而影响企业的顺利运营。
传统的代码现代化方法令人望而生畏。它通常涉及将旧代码分解为更小、更易于管理的部分，称为微服务，然后将其转换为现代编程语言。这个过程不仅耗时，而且需要大量的资金和人力资源投资。
如何使用 AI 更新旧代码
这就是人工智能，尤其是生成式人工智能，可以发挥作用的地方。通过自动翻译和优化遗留代码，人工智能可以加快更新应用程序以满足当前需求的过程。这种加速可以为企业节省大量时间和金钱。
人工智能正在引领软件开发行业的转型。随着对软件开发人员的需求不断增长，人工智能正在改变软件的创建、生成和测试方式。这种转变为一些人所说的“软件2.0”铺平了道路，在这个新阶段，软件的创建和维护变得更加自动化。这种自动化有望全面提高效率。
展望未来，我们与编码交互的方式可能会发生巨大变化。使用人类语言作为编程的主要界面的可能性即将到来。这意味着人们可能会指示他们的软件使用简单的日常语言来执行任务和开发新功能。这样的发展可以显着提高软件开发的生产力，使更多的人能够为软件创建做出贡献，而无需掌握复杂的编程语言。
更新旧代码之前要考虑的事项
当开发人员和企业计划使用人工智能来更新旧代码时，有几个关键考虑因素会发挥作用。这些考虑因素涵盖技术、道德和实践领域。
- 兼容性和集成：评估 AI 如何与现有系统集成。旧代码可能使用的语言或框架与现代 AI 工具不完全兼容。确保 AI 能够理解和操作旧代码而不会引入错误或不兼容，这一点至关重要。
- 人工智能的质量和准确性：评估人工智能在理解和重写代码方面的熟练程度。人工智能不仅应该将代码从一种语言翻译成另一种语言，还应该优化和重构它，同时保持或提高其功能和效率。
- 数据隐私和安全：当 AI 访问和修改代码时，它可能会遇到敏感数据或业务逻辑。确保人工智能在安全的环境中运行并遵守数据隐私标准对于防止数据泄露或泄漏至关重要。
- 伦理影响：考虑在这种情况下使用人工智能的伦理方面。这包括对就业的潜在影响（因为人工智能可能会自动执行传统上由人类开发人员完成的任务）以及对人工智能引入的错误的责任。
- 测试和验证：实施严格的测试程序。AI 修改的代码应经过全面测试，以确保其满足功能和性能要求，并且不会引入新的错误或漏洞。
- 文档和可追溯性：维护 AI 所做的更改的全面文档。这对于将来的维护、调试和理解某些代码修改背后的基本原理至关重要。
- 法规遵从性：确保在代码开发中使用 AI 符合相关法律法规，其中可能包括软件开发标准、行业特定法规和知识产权法。
- 长期维护：规划 AI 更新代码的长期维护。考虑如何管理未来的更新，以及它们是否需要类似的 AI 干预或恢复到传统的开发方法。
- 成本效益分析：权衡实施 AI 的成本与预期收益。虽然人工智能可以显着加快更新旧代码的过程，但它需要在技术、培训和潜在的新基础设施方面进行投资。
- 技能和培训：评估培训开发人员和 IT 人员使用 AI 更新代码的需求。他们应该具备理解和维护人工智能生成的代码的能力，这些代码的风格和复杂性可能与人类编写的代码不同。
事实证明，人工智能是寻求遗留代码现代化的宝贵盟友。通过利用生成式人工智能的能力，企业可以克服过时的编程语言和专业知识的稀缺带来的障碍。这不仅简化了现代化过程，还降低了成本，并为软件开发领域充满创新和提高生产力的未来奠定了基础。
随着公司开始对其遗留系统进行现代化改造，重要的是，不仅要将人工智能视为一种工具，还要将其视为重塑编码格局的变革力量。在人工智能的帮助下，更新旧代码的艰巨任务变得更易于管理和战略性工作，为增长和创新开辟了新的机会。
