AI支援開発はどこにでもある

人工知能（AI）は以前から存在していましたが、これまで以上に急速に成長しており、新しいツールによって開発者はこれまで以上に迅速にコードを生成することができます。最近の調査によると、米国の開発者の92%が仕事の内外でAIコーディングツールを使用していることがわかりました。* 生成型AIツールが急増しているにもかかわらず、多くの組織は依然として、コード拡張におけるAIの利用を管理する方法を模索しています。この新たなコーディング速度は、革命的な変化をもたらす可能性があります。 ソフトウェア配信 生産性を劇的に向上させ、リリース速度を加速させることで、これらのメリットは自動的に得られるものではありません。AIの影響を受けるリリースパイプラインに対して強力なガバナンスを導入し、ベースラインを確立しながらメリットを定量化することが不可欠です。

AIを使ってコードを生成することはリスクを伴うが、企業にとって無視できないものでもある。

AI拡張コードがますます不可欠になるにつれ、適切なガバナンス、ガードレール、そしてデリバリープロセスの改善の必要性が高まっています。大量のコード処理に対応できるSDLCの効率性を高めるには、下流への影響を軽減する必要があります。これは、生成AIモデルは通常、監視がほとんど行われないため、AI拡張コードにセキュリティや脆弱性の問題が含まれる可能性が高くなるため重要です。これらの問題を放置すると、規制やコンプライアンス上の懸念につながり、企業に経済的損失とブランドイメージの低下をもたらす可能性があります。これらの課題が解決されたとしても、組織は生産性を定量化し、AIツールへの投資の価値を示すために、データを徹底的に分析するという課題を抱えています。

解決策は、チームがAI拡張コードの品質、セキュリティ、そして全体的なデリバリーを向上させるために、より多くの自動化を導入することです。リスクを軽減し、コンプライアンスと監査可能性を確保するためには、適切なコードガバナンスも不可欠です。成果を評価し、ベースラインを確立することで、リスクを特定し、ボトルネックを発見することで生産性が向上し、チームはソフトウェアデリバリープロセスを継続的に改善できるようになります。