AI w Qarbon IT – praktyczne zastosowania w projektach IT

Sztuczna inteligencja (AI) przestała być jedynie trendem technologicznym – stała się integralnym narzędziem w pracy wielu zespołów IT, w tym w naszej firmie QIT. Wykorzystujemy AI w różnych etapach realizacji projektów: od pisania kodu, przez debugowanie, aż po automatyczne testowanie i generowanie dokumentacji. W niniejszym artykule dzielimy się naszym doświadczeniem oraz pokazujemy konkretne scenariusze zastosowania, które przynoszą realne efekty.

‍

Dlaczego w Qarbon IT sięgamy po AI?

Przyspieszenie cyklu wytwarzania oprogramowania, zwiększenie dokładności i obniżenie kosztów realizacji projektów IT to tylko niektóre z powodów, dla których narzędzia AI stały się dla nas codziennym wsparciem. Kluczowe znaczenie ma jednak coś innego: AI nie zastępuje specjalistów, lecz uzupełnia ich kompetencje, pozwalając skupić się na aspektach wymagających kreatywnego myślenia i eksperckiej wiedzy.

‍

Code assistance – AI jako wsparcie przy tworzeniu kodu

Jednym z najczęstszych sposobów, w jaki wykorzystujemy AI w pracy, jest asysta w pisaniu kodu. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, Tabnine czy CodeWhisperer analizują kontekst pisanych linijek i proponują uzupełnienia, funkcje lub całe fragmenty kodu.

‍

Kluczowe korzyści:

1. Przyspieszenie developmentu – zwłaszcza w fazie tworzenia prototypów i MVP.
2. Zmniejszenie liczby błędów logicznych i syntaktycznych.
3. Ustandaryzowanie kodu zgodnie z najlepszymi praktykami.

‍

W praktyce pozwala to nie tylko szybciej pisać kod, ale również lepiej go utrzymywać. Programista może skupić się na architekturze rozwiązania, zamiast poświęcać czas na pisanie powtarzalnych fragmentów.

‍

Debugging z wykorzystaniem AI

AI skutecznie wspiera również proces debugowania. W projektach złożonych, w których trudno jednoznacznie wskazać źródło błędu, narzędzia analizujące logi i stack trace’y potrafią znacząco skrócić czas diagnozy.

‍

Przykłady zastosowania:

• Analiza logów serwerowych i wskazanie potencjalnych miejsc awarii.
• Propozycje rozwiązań dla znanych błędów w popularnych bibliotekach.
• Szybkie testowanie hipotez co do źródeł błędnych danych.

‍

W QIT szczególnie doceniamy integrację AI z narzędziami CI/CD oraz IDE, dzięki czemu sugestie poprawek są widoczne już na etapie developmentu.

‍

Dokumentacja generowana z udziałem AI

Jednym z częstszych wyzwań w zespołach IT jest tworzenie dokumentacji technicznej. Pomoc AI w tej dziedzinie pozwala automatyzować wiele czynności, które dotychczas były czasochłonne.

‍

Typowe zastosowania:

• Generowanie komentarzy i opisów funkcji na podstawie kodu.
• Tworzenie dokumentacji REST API (np. w formacie OpenAPI).
• Budowa changelogów i release notes.

Dzięki temu nie tylko skracamy czas potrzebny na przygotowanie dokumentów, ale także zapewniamy spójny styl i jakość.

‍

AI w procesie automatycznego testowania

Automatyzacja testów to nieodzowny element współczesnych praktyk DevOps. W QIT wykorzystujemy AI do:

1. Generowania przypadków testowych na podstawie kodu źródłowego.
2. Proponowania testów jednostkowych i integracyjnych.
3. Analizy pokrycia kodu testami oraz optymalizacji scenariuszy.

Działania te integrujemy z naszymi CI/CD pipeline’ami, co pozwala zachować wysoką jakość produktu przy jednoczesnym skróceniu czasu testowania.

‍

Generowanie promptów i grafik – kreatywność wspierana przez AI

Zastosowanie AI nie ogranicza się jedynie do backendu. Wspieramy się nim również w pracach koncepcyjnych i projektowych.

‍

Przykłady wykorzystania:

• Generowanie promptów do testowania chatbotów, LLM i aplikacji konwersacyjnych.
• Tworzenie szkiców interfejsów graficznych.
• Projektowanie ikon, moodboardów i koncepcji UI/UX.

To szczególnie przydatne w projektach, gdzie estetyka i UX mają kluczowe znaczenie. Wspierając nasze działania AI-em, dostarczamy klientom bardziej dopracowane koncepcje w krótszym czasie.

‍

Wnioski i dobre praktyki

Choć AI wspiera nas w wielu aspektach pracy, zachowujemy świadomość ograniczeń tych narzędzi. W QIT traktujemy AI jako partnera w pracy, a nie zastępstwo człowieka. Kluczowe znaczenie ma zawsze weryfikacja wyników przez eksperta.

‍

Nasze dobre praktyki:

• AI nie zastępuje procesu code review.
• Dokumentacja generowana przez AI zawsze jest poddawana korekcie.
• Wprowadzamy procedury etycznego użycia AI w projektach klienckich.

‍

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)

‍

1. Czy AI może zastąpić programistę?
Nie. Narzędzia AI wspierają specjalistów, ale nie są w stanie samodzielnie tworzyć złożonych systemów czy podejmować strategicznych decyzji.

2. Jakie narzędzia AI wykorzystujecie najczęściej?
Najczęściej korzystamy z GitHub Copilot, ChatGPT, Midjourney oraz narzędzi do analizy kodu i testów.

3. Czy AI pomaga w projektach legacy?
Tak. W takich przypadkach AI może pomóc w analizie kodu, generowaniu dokumentacji i usprawnieniu refaktoryzacji.

‍

Podsumowanie

W QIT nie traktujemy sztucznej inteligencji jako chwilowej mody. Integrujemy ją w codziennej pracy, traktując jako realne wsparcie, które przynosi wartość biznesową i technologiczną. Nasze podejście pozwala dostarczać klientom lepsze produkty szybciej, bez kompromisów w zakresie jakości czy bezpieczeństwa.

Jeśli chcesz współpracować z zespołem, który łączy ekspercką wiedzę z nowoczesnymi technologiami, poznaj nasz software house z Katowic.

‍