„To najbardziej osza\u0142amiaj\u0105ce zastosowanie uczenia maszynowego, jakie kiedykolwiek widzia\u0142em”.<\/strong><\/em><\/p>\n Mike Krieger, wsp\u00f3\u0142za\u0142o\u017cyciel Instagrama.<\/span><\/p>\n <\/p>\n S\u0142owa Mike’a Kriegera nie s\u0105 hiperbol\u0105. Podczas gdy ML jest w stanie dokona\u0107 niezwyk\u0142ych rzeczy w zakresie analizy danych i spostrze\u017ce\u0144, GitHub Copilot jest ca\u0142kowitym prze\u0142omem ze wzgl\u0119du na potencjaln\u0105 u\u017cyteczno\u015b\u0107, jak\u0105 mo\u017ce zapewni\u0107 tw\u00f3rcom produkt\u00f3w na ca\u0142ym \u015bwiecie.<\/span><\/p>\n Kopiloty kodowania i generatywna sztuczna inteligencja pomagaj\u0105 zespo\u0142om odblokowa\u0107 ogromne korzy\u015bci, takie jak przyspieszenie cyklu \u017cycia oprogramowania do niewyobra\u017calnych dot\u0105d pr\u0119dko\u015bci. Jednak wp\u0142yw technologii na RPA i testowanie oprogramowania to dwie z najbardziej ekscytuj\u0105cych granic tej niesamowitej technologii.<\/span><\/p>\n W tym artykule przyjrzymy si\u0119, jak kodowanie copilot\u00f3w i generatywna sztuczna inteligencja zmieni\u0142y \u015bwiat testowania oprogramowania i RPA w dzisiejszych czasach, zanim zbadamy ich przysz\u0142y wp\u0142yw na technologi\u0119.<\/span><\/p>\n <\/p>\n