兌現人工智慧驅動的承諾 DevSecOps 對於企業而言

在 以前的帖子我們引入了人工智慧驅動的概念 DevSecOps 針對企業用戶，我們解釋了為什麼它比其他熱門的AI應用程式和工具更具影響力。我們也解釋了為什麼它的優勢對所有利害關係人——從開發者到企業用戶——都有好處。 DevSecOps 從經理到IT經理和企業領導。

獨特的能力 Digital.ai 解決方案可以將人工智慧的熱度和前景轉化為實際的商業成果。讓我們深入了解一下，看看在整個企業範圍內實現人工智慧驅動的軟體開發需要哪些條件。

將人工智慧提升到企業級能力有三個核心要求：

1. 建立負責任的人工智慧，並維持對資料的控制權： 各組織需要將從早期小規模人工智慧應用開發實驗中汲取的經驗教訓應用於更大規模的人工智慧應用開發。 DevSecOps 實踐操作。這包括如何制定正確使用策略以及如何掌控您的資料。
2. 透過正確的治理賦能開發者創新： 在投資人工智慧以幫助加速開發者創新時，組織需要認真考慮人工智慧如何影響治理和更廣泛的軟體開發生命週期 (SDLC)。
3. 在控制營運成本的同時提高團隊產出： 隨著人工智慧幫助開發者拓展創造力的機會，各組織需要密切監控和管理技術蔓延和重複支出。

這裡是 Digital.ai 適合

Digital.ai 成立的目的是為了支持企業級專案。我們幫助客戶加快軟體開發和交付速度，並進行管理。 DevSecOps 我們致力於簡化工具複雜性，並協調整個軟體開發生命週期中的流程。我們不僅將人工智慧融入解決方案，還幫助客戶管理利用人工智慧工具和概念（例如生成式人工智慧和程式碼輔助）的複雜性。

我們已迅速成為企業級人工智慧驅動型解決方案的市場領導者。 DevSecOps 我們提供解決方案，目前已有 50% 的財富 500 強企業正在使用我們的產品。我們更廣泛的客戶群包括 1100 多家全球企業客戶。這些公司攜手創建了… Digital.ai 擁有超過50年的市場經驗。

在人工智慧領域，我們主要關注以下三個面向：

1. 測試、保護和管理人工智慧產生的軟體： 人工智慧和軟體治理以前幾乎沒有任何關係——直到現在。 Digital.ai 針對測試、安全和治理方面的許多挑戰提供專家指導，包括：

• • 監管與合規： 我們協助組織實施相關政策，以確保人工智慧產生的程式碼符合相關標準、法律和法規。
  • 品質保證和安全： 各組織將透過自動化持續測試來建立品質保證協議，以應對人工智慧產生的程式碼量增加 2-3 倍的情況。
  • 持續交付 以及對發布流程的監控： 面對不斷增長的程式碼和發布量，我們幫助組織識別和解決安全漏洞，提高效能，並適應不斷變化的需求。
  • 規劃與協作： 我們的方法有助於加強團隊之間的溝通，以管理專案組合依賴關係，並提高對人工智慧在軟體規劃和交付中的作用和影響的理解。

2. 利用人工智慧 軟件交付 工作流程： 為了幫助提高人工智慧輔助軟體開發快速普及帶來的生產力提升，我們正在利用人工智慧的力量，透過即將推出的功能進一步自動化和加速軟體交付工作流程：

• • 測試創建 簡化根據更新或新增功能需求編輯和建立測試案例的過程。
  • 使用者故事生成 自動將產品描述轉換為需求和使用者故事。
  • 知識協助 在規劃中識別有用信息 DevOps 倉庫。
  • 威脅洞察 透過分析歷史趨勢，向安全專家提供受保護應用程式的建議變更。

3. 借助人工智慧進行權衡取捨和決策： 我們的預測智慧解決方案將機器學習演算法應用於各領域的數據。 Digital.ai platform 此外，還整合了第三方資料集，以協助預測風險、消除軟體交付瓶頸並加快 CI/CD 管線。解決方案包括：

• • 流動加速 加速 DevOps 工作流程並預測週期時間。
  • 質量改進 透過早期檢測防止缺陷洩漏，並評估程式碼品質有效性。
  • 變更風險預測 識別風險變更，減少變更失敗，並允許團隊在生產前識別和管理風險。
  • 服務管理流程優化 預測未來服務風險，降低重大事故風險。

一旦你理解了遷移到人工智慧驅動型技術的“原因”， DevSecOps 對企業而言，問題就變成「如何做」了。 下一篇文章我們將概述整個過程，並就如何自信、快速且在預算範圍內完成過渡提供具體建議。

 

如果您錯過了本系列的第一篇文章，請點擊這裡。 此處 了解一個對我們的工作和生活方式產生重大影響的人工智慧應用案例。