Accélérer l'adoption et les gains de productivité du développement augmenté par l'IA grâce à l'automatisation, la gouvernance et l'analyse de bout en bout
Le développement assisté par l'IA est partout
L'intelligence artificielle (IA) existe depuis un certain temps et sa croissance est plus rapide que jamais, grâce à de nouveaux outils qui permettent aux développeurs de générer du code plus rapidement que jamais. Une enquête récente a révélé que 92 % des développeurs américains utilisent des outils de codage basés sur l'IA, aussi bien dans le cadre professionnel que personnel.* Malgré la prolifération des outils d'IA générative, de nombreuses organisations cherchent encore à encadrer l'utilisation de l'IA pour enrichir le code. Cette nouvelle rapidité de codage a le potentiel de révolutionner le secteur. livraison de logiciel L’IA permet d’accroître considérablement la productivité et d’accélérer le rythme des mises en production, mais ces gains ne sont pas automatiques. Il est essentiel de mettre en place une gouvernance rigoureuse des processus de mise en production, influencée par l’IA, et d’établir des points de référence tout en quantifiant les gains.
L'utilisation de l'IA pour générer du code comporte des risques, mais c'est aussi quelque chose que les entreprises ne peuvent ignorer.
À mesure que le code enrichi par l'IA devient indispensable, le besoin d'une gouvernance adéquate, de garde-fous et de processus de livraison améliorés s'accroît. Il est impératif d'atténuer les impacts en aval afin d'améliorer l'efficacité du cycle de vie du développement logiciel (SDLC) et de pouvoir gérer le volume important de code. Ceci est d'autant plus important que les modèles d'IA génératifs sont généralement peu supervisés, ce qui augmente la probabilité que le code enrichi par l'IA contienne des failles de sécurité et des vulnérabilités. Si ces problèmes ne sont pas maîtrisés, ils peuvent engendrer des problèmes de conformité réglementaire, susceptibles d'avoir des conséquences financières et de nuire à la réputation de l'entreprise. Même si ces défis sont relevés, les organisations doivent encore analyser leurs données en profondeur pour quantifier la productivité et démontrer la rentabilité de leur investissement dans les outils d'IA.
La solution réside dans l'adoption d'une automatisation accrue par les équipes afin d'améliorer la qualité, la sécurité et la livraison globale de leur code enrichi par l'IA. Une gouvernance du code rigoureuse est également indispensable pour réduire les risques et garantir la conformité et l'auditabilité. La quantification des gains et l'établissement de référentiels permettront d'accroître la productivité en identifiant les risques et les points de blocage, ce qui permettra aux équipes d'améliorer en continu leurs processus de livraison de logiciels.
Défis
- Sécurité et vulnérabilité : Les modèles d'IA peuvent être entraînés sur des données malveillantes, ce qui les expose à des vulnérabilités.
- Réglementation et conformité : Le code augmenté par l'IA peut contenir des biais et ne pas protéger les données des utilisateurs.
- Quantifier le retour sur investissement de l'IA : Il est difficile d'isoler l'impact du code généré par l'IA et de le traduire en avantages.
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leur cycle de vie de développement logiciel avec une automatisation de bout en bout pour
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Notre intelligence de bout en bout s'accroît
productivité en permettant aux organisations de
quantifier les gains, identifier les axes d'amélioration,
et prédire le risque.
Quantifier les gains, identifier les améliorations et prévoir les risques
Accélérer la livraison de logiciels
Adoptez davantage l'automatisation et l'IA pour transformer l'augmentation de la production de code en valeur commerciale, tout en améliorant la qualité, la sécurité et la livraison globale. Mesurez l'impact de Code assisté par l'IA sur la productivité des équipes d'ingénierie. Aller au-delà des lignes de code écrites fournit des informations clés qui aident à identifier les goulots d'étranglement potentiels et les axes d'amélioration. Combinez les données de vos systèmes existants. DevOps des outils permettant d'avoir une vision claire de la productivité des équipes et des applications, permettant aux responsables de prendre des décisions basées sur les données afin d'optimiser le développement logiciel et de réduire les risques.
Gouverner les pipelines de déploiement
Gouvernez et contrôlez le code généré par l'IA grâce à une gouvernance intégrée et à l'application de politiques afin de réduire les risques. Donnez aux équipes d'ingénierie les moyens de tirer parti du code enrichi par l'IA tout en conservant le contrôle. Intégrez les normes de gouvernance et de conformité dans les flux de travail pour garantir l'audit et la traçabilité tout au long du cycle de vie du logiciel. Utilisez des modèles prédéfinis et standardisés et intégrez-les. ingénierie de plateforme des pratiques visant à rationaliser davantage l'adoption dans le domaine de l'ingénierie.
Augmenter la productivité des livraisons
Accélérez l'adoption et les gains de productivité liés au développement augmenté par l'IA, à l'amélioration continue et à une identification plus rapide des risques. Allez au-delà de l'évaluation et de la mesure de la productivité des développeurs en élargissant l'analyse de la productivité à l'ensemble du processus de livraison logicielle. Offrez une visibilité de bout en bout permettant une mesure claire des risques et des avantages. Évaluez les améliorations du développement grâce à des outils d'analyse tels que : DORA et évaluer Accélération du flux tout en prévoyant les risques de changement, les goulots d'étranglement et la qualité.
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À propos Digital.ai
Digital.ai est une entreprise technologique de pointe qui se consacre à aider les entreprises du Global 5000 à atteindre leurs objectifs de transformation numérique. L'entreprise utilise l'IA pour… DevSecOps La plateforme unifie, sécurise et génère des analyses prédictives tout au long du cycle de vie du logiciel. Digital.ai permet aux organisations d'adapter leurs équipes de développement logiciel, de fournir en continu des logiciels de meilleure qualité et plus sûrs, tout en découvrant de nouvelles opportunités de marché et en améliorant la valeur commerciale grâce à des investissements logiciels plus intelligents.
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