Vaibkooditud tarkvaralahendused võivad küll visuaalselt veenvad olla, kuid tehnilise kogemuseta inimene ei oska neis peituvad turvariske märgata. Küll aga tasub ettevõttes soodustada vaibkooditud prototüüpide loomist, sest see aitab ideid kiiresti katsetada ning muudab arendajate ja tellijate koostöö oluliselt kiiremaks.
Raimo Seero, Uptime’i tehnoloogiajuht
Kui varem oli tarkvaraarendus konkreetselt arendajate pärusmaa, siis vaibkoodimine on toonud selle igaüheni. ChatGPT, Claude, Cursor, Bolt ja teised sarnased tööriistad võimaldavad nüüd rakendusi luua lihtsalt vestluse teel.
Seejuures on tulemused tihtipeale visuaalselt veenvad ja pealtnäha ka täiesti funktsionaalsed. Pole siis ime, et paljudes ettevõtetes on tekkinud mulje, et tarkvaraarendus tähendabki lihtsalt juturobotiga suhtlemist. Tegelikkus on aga keerulisem ja selle mõistmine määrab, kas tehisintellektist on ettevõttele päriselt abi või saab sellest ühel hetkel hoopis peavalu.
Hoone ei pea tormile vastu
Põhiline risk seisneb selles, et tehisaru toodab koodi, millel puudub süvitsi läbimõeldud arhitektuur ja turvakiht, mistõttu ei suuda selline lahendus reaalsetes koormusolukordades püsti jääda. Võrrelda võib seda olukorraga, kui ehitad oma majale katuse YouTube’i videote põhjal. Katus võib isegi püsti jääda, kuid kas konstruktsioon peab sademetele ja tuulele vastu? See selgub kahjuks alles liiga hilja.
Sama kehtib tarkvara kohta, kus turvariskid realiseeruvad vaibkooditud lahenduste puhul sageli hiljem ehk siis kui kliendid, ettevõtte meeskond või koostööpartnerid lahendust juba päriselt kasutavad. Tehnilise taustata inimene ei märka koodis peituvaid auke, sest ta keskendub ekraanil nähtavale nupule, mitte sellele, mis taustal toimub.
Toome näiteks olukorra, kus keegi vaibkoodib ettevõttes väikese siseveebi meeskonnale info jagamiseks. Sinna lisatakse tööle kandideerimise vormid. Seejärel palub keegi, et personaliosakond saaks sinna üles laadida kandidaatide CV-d. Nüüd töödeldakse seal isikuandmeid ja lahendus peab vastama GDPR-ile, andmed vajavad kaitset ja ligipääsud haldamist. Tehnilise taustata inimene ei oska selle peale mõelda ja ilma vajaliku sisendita ei oska seda teha ka tehisintellekt.
Tehnilise taustata arendaja ei pruugi märgata ega teadagi, millal see piir ületati. Arhitektuurist, turvanõuetest ja süsteemsetest sõltuvustest arusaamine eeldab kogemust, mida tehisintellekti kasutamine ei asenda.
Kus tehisintellekt tegelikult särab?
See ei tähenda, et vaibkoodimisel väärtust poleks. On küll, kuid see peitub hoopis mujal: prototüüpide loomises.
Prototüüp ei ole valmis toode, mis päriselt kasutusele võetakse, vaid klikitav mudel, mis näitab, kuidas rakendus võiks toimida: mis järjekorras asjad toimuvad ja kus tekivad
otsustuskohad. See ei pea olema ilus ega veatu, aga see on esimene lähtekoht, mis näitab ära, milline võiks pärislahendus välja näha. Inimesed mõtlevad visuaalselt ja kui spetsialist näeb oma ideed ekraanil, märkab ta hoopis kergemini puuduvaid andmevälju või loogikavigu, mis paberil tundusid mõistlikud.
Teisalt kiirendab see koostööd tarkvaraarenduses ka koostööd tellija ja tööde teostaja vahel. Idee kirjeldamise asemel saab tellija arendajale näidata, milline lõpptulemus võiks olla ja arendaja saab kiiremini otsustada, kas selline tulemus ka võimalik on. See on omamoodi odav kindlustuspoliis, mis aitab vältida olukorda, kus arendajad kulutavad kuid täiusliku süsteemi ehitamiseks, mis esimesel kokkupuutel reaalsusega kohe ümber tegemist vajab.
Prototüüpimise võimalust tasub ettevõtetes igal sammul soodustada. Kui ettevõttes tekib idee mingi protsessi parandamiseks, siis võiks koosoleku asemel olla esimene samm teha prototüüp. Parima tulemuse annab see, kui prototüüpi loovad need spetsialistid, kes hakkavad uut lahendust oma igapäevatöös päriselt kasutama, sest nii saab kindel olla, et tööriistast on lõpuks ka kasu.
Tehisintellekt on tarkvaraarenduse demokratiseerinud ja see on kahtlemata hea uudis, kiirendades oluliselt koostööd äripoole ja IT-osakonna vahel. Kuid ettevõtted peaksid tegema selget vahet visuaalsel visandil ja tootmisküpsel tarkvaral. Tehisintellekt võib rakenduse valmis teha, aga vastutab lõpuks ettevõte, kes selle kasutusele võtab.
