Хотя программное обеспечение якобы «правит миром», оно сильно ограничено в своем развитии доступом к талантливым разработчикам и растущим числом задач, необходимых для создания программного обеспечения. Количество рабочих мест, требующих разработчиков программного обеспечения, растет со скоростью, которая значительно превышает количество квалифицированных специалистов, выходящих на рынок для выполнения этих ролей. Даже те, кто уже работает программистом, большую часть своего времени не обязательно тратят на программирование новых функций, а скорее на написание тестов, исправление проблем с безопасностью, проверку кода и исправление ошибок.
Эти два фактора делают еще более важным повышение производительности труда, и самые последние улучшения в моделях обработки естественного языка (natural language processing или NLP) на основе искусственного интеллекта (ИИ) делают это реальностью. Благодаря своему размеру, базовой архитектуре, обучающим данным и режиму новейшее поколение современных моделей NLP, называемых генеративными предварительно обученными преобразователями (generative pre-trained transformer или GPT), может переводиться между многими языками, в том числе из текста в код. Внедрение этой мощной возможности в инструменты, которые могут использовать разработчики, уже доказало свою неоценимую ценность, поскольку позволяет разработчикам лучше справляться со своей работой и открывает доступ к созданию программного обеспечения для менее технических специалистов.