仕事の在り方を変え、業界間の合意を促す、画期的なAI活用事例をご紹介します

AIは、マイクロチップ、PC、インターネット、ウェブ、スマートフォン、クラウドと並ぶ、真に革新的なテクノロジーです。今日最もよく知られているAIの活用法は、主流メディアで報じられたもので、エッセイを書いたり、プレゼンテーションを作成したり、楽譜を作曲したりする、物議を醸すアプリなどが含まれています。

この 3 部構成のブログ シリーズでは、あまり注目されていないものの、私たちの仕事や生活に大きな影響を与える AI の使用事例を紹介します。

先駆者 Digital.ai、 という AI電源 DevSecOpsこれは、効率を大幅に向上させることができるため重要です。 DevSecOps 世界中の大企業におけるイノベーションを加速します。

簡単に言えば、AI搭載 DevSecOps 企業にとって、これは単なるイノベーションではなく、企業全体にわたるイノベーションの拡大を促進する触媒です。このソリューションは、 ソフトウェア配信 AIを活用した自動化、AI支援によるコード作成の統制能力、そして予測的な問題解決。これらを組み合わせることで、大企業に求められる適切なガバナンスを維持しながら開発者を支援し、運用の複雑さを軽減し、AIを活用した新製品やサービスの市場投入までの時間を短縮します。 safe誠実かつ責任を持って。

最近のポッドキャストの冗談めいたタイトル「人工知能—脅威か脅威か？」に気づいた方もいるかもしれません。AI搭載の DevSecOps 企業にとって、これは開発プロセスに関わるすべての関係者にとっての勝利です。これは、AIが人類の未来を脅かすのではなく、むしろ利益をもたらす可能性を示す好例です。

ぜひ読んで、当社の機会と独自の能力を発見してください。 Digital.ai AI電源 DevSecOps 溶液また、企業がビジネス価値を最大限に高める過程で直面する課題やマイルストーンについても見ていきます。

スケーラビリティがもたらす違い

AI電源 DevSecOps 企業向けには、これまで個別に進化してきた複数の AI 機能を統合しています。

• AIを活用したソフトウェア配信ワークフロー 企業がソフトウェア配信プロセスを自動化して速度を向上させ、リスクを制限し、アプリケーションの近代化や クラウドの移行 AIの力を活用して。
• AIベースのコードガバナンス 開発者がコードアシストやその他の生成AIツールを活用することで、従来のコードの作成、チェック、最適化を迅速化しつつ、AIを責任ある形で活用できるよう支援します。これにより、開発者のイノベーションを促進すると同時に、組織はアプリケーションの全体的な品質、セキュリティ、ガバナンスを適切な水準に保つことができます。
• 予測インテリジェンス ソフトウェア開発およびデリバリーライフサイクル全体のデータに機械学習アルゴリズムを適用することで、マネージャーはソフトウェアデリバリーに関する洞察を早期に得ることができ、キャパシティ予測、リスク予見、変化への対応が可能になります。これにより、プロセスを積極的に改善し、ソフトウェア全体の品質と市場投入までの時間を向上させることができます。

これまで、AIソリューションは小規模なチームを中心に、断片的に導入されてきました。このアプローチでは、メリットが限定され、サイロ化・断片化されたツールやテクノロジー、方法論、運用プロセスといった煩雑な問題が増大します。

AI電源 DevSecOps 企業向けのAIは、開発者やチーム全体にわたって効率的で自動化されたインテリジェントな継続的なソフトウェア配信プロセスを作成するために使用される、真に包括的なアプローチであり、最も重要なのは、これらのAI機能と概念を統合して活用することです。 世界最大の企業に求められる規模で.

機会の定量化

アナリストは、スケーラブルな AI ソリューションが開発チームとワークフローに実質的かつ定量化可能なメリットをもたらすことができることに同意しています。

例えば、最近のガートナー社のレポート¹によると、AIがコーディング作業を加速させるにつれて、開発者は「x倍の乗数」により、開発プロセスの迅速なスケールアップが可能になりました。レポートでは、製品リーダーは「製品開発のスケールアップに活用できる生成型AIを活用する必要がある」とまとめられています。

当社の独自の分析と顧客の経験によると、 生産性が2～3倍向上 開発者あたり外部調査では、次のような具体的なメリットが明らかになっています²。

• 開発者の生産性向上: 生成AIコーディングツールは開発者を救う 20〜50％ 通常、反復的なコーディング作業に費やされる時間
• より高速なソフトウェア配信: AIを組み込んだ開発プログラムは、次のような方法でコードの最適化を改善します。 10-30％ 市民開発者とプロの開発者が非効率性を素早く特定できるようにする
• さらなる創造性と革新性: 生成AIツールは、開発者のオンボーディングプロセスを平均で劇的に改善することができます。 20-40％ 速いです

しかし、課題は依然として残っています。最近の研究によると、

• 生成AIコードの40%にセキュリティ上の脆弱性があることが証明されている³
• 顧客の39%は、AIの専門知識と知識の不足がAI導入の最大の障壁だと感じている。⁴
• 74%の組織がAIベースの製品やサービスのデータプライバシーを懸念している⁵

 

次の投稿では、その方法を説明します Digital.ai ソリューションは、従来のAIソリューションの限界を企業にとっての新たなビジネス価値の源泉へと変換し、 最終投稿AIをスケールさせるための重要なステップを学びます DevSecOps 投稿を処理します。

 

¹ 出典:「新興技術: ジェネレーティブ AI コード アシスタントが開発者エクスペリエンスに不可欠に」、ガートナー、2023 年 5 月。

² 出典: Open.aI: 生成 AI の改良。

³ 出典: NYUサイバーセキュリティセンター

⁴ 出典: Tabnine: AIでソフトウェアエンジニアリングビームを改善する方法

⁵ 出典: EnterpriseAppsToday: Google Bardの展開