산업 전반에 걸쳐 업무 방식을 재편하고 합의를 이끌어내는 획기적인 AI 활용 사례를 만나보세요.

AI는 마이크로칩, PC, 인터넷, 웹, 스마트폰, 클라우드에 버금가는 진정한 변혁의 기술입니다. 오늘날 AI의 가장 잘 알려진 활용 사례는 주류 언론에 보도된 사례들로, 에세이 작성, 프레젠테이션 제작, 악보 작곡 등 논란을 불러일으키는 앱들이 포함됩니다.

3부로 구성된 이 블로그 시리즈에서는 홍보는 덜 되었지만 우리의 작업 및 생활 방식에 훨씬 더 큰 영향을 미칠 AI 사용 사례를 소개합니다.

개척자 Digital.ai, 그것은이라고 AI 기반 DevSecOps. 이는 효율성을 급격히 높일 수 있기 때문에 중요합니다. DevSecOps 전 세계 주요 기업의 혁신을 가속화합니다.

간단히 말해서 AI 기반 DevSecOps 기업을 위한 이 솔루션은 단순한 혁신이 아니라 기업 전체의 혁신을 확대하는 촉매제입니다. 이 솔루션은 개선을 결합합니다. 소프트웨어 제공 AI를 활용한 자동화, AI 지원 코드 작성 관리, 그리고 예측적 문제 해결. 이러한 요소들이 결합되어 개발자에게 역량을 부여하는 동시에 대기업에 요구되는 적절한 거버넌스를 제공하고, 운영 복잡성을 줄이며, AI를 활용한 신제품 및 서비스의 출시 기간을 단축합니다. safe성실하고 책임감 있게.

여러분 중 일부는 최근 팟캐스트의 혀를 내밀고 농담하는 제목을 알아차렸을 것입니다. "인공 지능 - 위협인가 위협인가?" AI 기반 DevSecOps 기업 입장에서는 개발 과정의 모든 이해관계자에게 이득이 됩니다. 이는 AI가 인류의 미래에 위협이 되기보다는 오히려 혜택을 가져다줄 수 있는 잠재력을 보여주는 대표적인 사례입니다.

계속 읽어서 기회와 고유한 역량을 알아보세요. Digital.ai AI 기반 DevSecOps 해결책또한 기업이 완전한 사업 가치를 창출하는 과정에서 직면하는 몇 가지 과제와 이정표도 살펴보겠습니다.

확장성이 만드는 차이

AI 기반 DevSecOps 기업의 경우 지금까지 별도로 발전해 온 여러 AI 기능을 병합합니다.

• AI 기반 소프트웨어 제공 워크플로 기업이 앱 현대화와 같은 대규모 프로그램을 자동화하고, 위험을 제한하고, 속도를 개선하는 추가 소프트웨어 제공 프로세스를 자동화할 수 있도록 지원합니다. 클라우드 마이그레이션 AI의 힘을 활용해서.
• AI 기반 코드 거버넌스 개발자가 코드 지원 및 기타 생성형 AI 도구를 사용하여 기존 코드의 작성, 검사 및 최적화 속도를 높이는 동시에 AI를 책임감 있게 활용할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 개발자의 혁신을 지원하는 동시에 조직은 애플리케이션의 전반적인 품질, 보안 및 거버넌스를 적정 수준으로 유지할 수 있습니다.
• 예측 지능 소프트웨어 개발 및 제공 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터에 머신러닝 알고리즘을 적용하여 관리자가 소프트웨어 제공에 대한 인사이트를 조기에 확보하고, 용량을 예측하고, 위험을 예견하고, 변화를 예측하고 대응할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 관리자는 프로세스를 적극적으로 개선하여 전반적인 소프트웨어 품질과 출시 기간을 단축할 수 있습니다.

이전에는 AI 솔루션이 소규모 팀 단위로 단편적으로 구현되었습니다. 이러한 접근 방식은 이점을 제한하고, 분산되고 단편화된 도구 및 기술, 방법론, 운영 프로세스로 인해 전체적인 복잡성을 가중시킵니다.

AI 기반 DevSecOps 기업을 위한 것은 개발자와 팀 전반에 걸쳐 효율적이고 자동화되고 지능적이며 지속적인 소프트웨어 제공 프로세스를 만드는 데 사용되는 진정한 전체론적 접근 방식이며 가장 중요한 것은 이러한 AI 기능과 개념을 결합하여 활용할 수 있다는 것입니다. 세계 최대 규모의 기업이 요구하는 규모로.

기회 정량화

분석가들은 확장 가능한 AI 솔루션이 개발팀과 워크플로에 실질적이고 정량화 가능한 이점을 제공할 수 있다는 데 동의합니다.

예를 들어, 최근 Gartner 보고서¹에 따르면 AI가 코딩 작업을 가속화함에 따라 개발자는 "x배 승수” 개발 프로세스의 신속한 확장을 가능하게 합니다. 보고서는 제품 리더들이 “제품 개발 확장에 활용할 수 있는 생성적 AI를 활용해야 한다”고 요약했습니다.

우리의 분석과 고객 경험은 다음과 같습니다. 생산성 2~3배 향상 개발자당, 외부 연구에 따르면 다음과 같은 실질적인 이점이 밝혀졌습니다²:

• 더 나은 개발자 생산성: 생성적 AI 코딩 도구는 개발자에게 비용을 절감할 수 있습니다. 20-50의 % 일반적으로 반복적인 코딩 작업에 소요되는 시간
• 더 빠른 소프트웨어 제공: AI가 주입된 개발 프로그램은 코드 최적화를 개선합니다. 10-30의 % 시민과 전문 개발자가 비효율성을 더 빨리 파악할 수 있도록
• 더 많은 창의성과 혁신: 생성 AI 도구는 개발자의 온보딩 프로세스를 평균적으로 획기적으로 개선할 수 있습니다. 20-40의 % 빠른

하지만 여전히 과제는 남아 있습니다. 최근 연구에 따르면,

• 생성 AI 코드의 40%가 보안 취약점을 가지고 있는 것으로 밝혀졌습니다.³
• 고객의 39%는 AI 전문성과 지식이 제한되어 있는 것이 AI 도입의 주요 장애물이라고 생각합니다.⁴
• 조직의 74%가 AI 기반 제품 또는 서비스의 데이터 개인 정보 보호에 대해 우려하고 있습니다.⁵

. 다음 글, 우리는 어떻게 설명할 것인가 Digital.ai 솔루션은 기존 AI 솔루션의 한계를 기업을 위한 새로운 비즈니스 가치 소스로 전환합니다. 마지막 게시물, AI를 확장하는 핵심 단계를 배우게 됩니다. DevSecOps 프로세스 게시.

¹ 출처: "신흥 기술: 생성적 AI 코드 지원이 개발자 경험에 필수적이 되고 있습니다." Gartner, 2023년 5월.

² 출처: Open.aI: 생성 AI의 개선.

³ 출처: NYU-Center For Cybersecurity

⁴ 출처: Tabnine: AI를 활용해 소프트웨어 엔지니어링 빔을 개선하는 방법

⁵ 출처: EnterpriseAppsToday: Google Bard 전개