人工智慧革命：IDC專題報導揭示其對發展的顛覆性影響

為了保持競爭優勢，企業必須提升開發人員的創新能力，並以前所未有的速度交付應用程式。他們是數位轉型的核心，因此，他們正在轉向人工智慧技術，例如人工智慧編碼助手，以提高工作效率。 

原因很容易理解。 IDC預測 到2027年，人工智慧將透過自動產生程式碼來滿足80%新型數位解決方案的功能性業務需求，從而顯著提高開發人員的開發速度。這項預測來自凱蒂‧諾頓於2024年9月發表的IDC專題報告《人工智慧治理：人工智慧輔助開發對軟體交付與安全的影響》。 

這對軟體開發生命週期（SDLC）意味著什麼？ 

IDC研究經理凱蒂·諾頓認為，要充分發揮人工智慧編碼助理的優勢，整個軟體開發生命週期（SDLC）必須進行變革，以適應程式碼量的成長。本質上，如果現有的流程無法應對如此龐大的開發量成長，程式碼產量的增加就可能導致瓶頸和效率低下。那麼，這對軟體開發生命週期的各個環節又意味著什麼呢？ 

• 測試和質量保證： 程式碼產量的增加需要轉向更自動化的測試，因為手動測試流程已不足以確保全面的覆蓋範圍和及時的執行。
• 持續整合/持續交付： 透過增強自動化、智慧資源分配和平行測試來擴展 CI/CD 基礎設施，以管理不斷增長的程式碼產量並防止瓶頸。
• Release 管弦樂和 Deploy精神： 加快功能準備速度，需要更精簡的發布管理流程，加強協調，增強風險管理，並建立高效的回溯機制，以應對日益頻繁和複雜的發布。
• 品質與安全： 人工智慧編碼助手可能由於依賴過時、有缺陷或帶有偏見的訓練數據，以及缺乏真正的語義理解能力，而無意中引入錯誤和安全漏洞。這會對程式碼品質和組織聲譽構成風險。 

自動化、治理與平台工程 

根據諾頓的研究人工智慧驅動的開發需要採用整體方法來優化整個軟體開發生命週期。企業可以利用人工智慧來提升軟體品質和測試效率，開發人員也更能意識到人工智慧在這些領域的潛力，甚至超越了程式碼編寫方面。自動化在簡化建置、測試和部署流程方面發揮著至關重要的作用，而人工智慧的預測能力則可以優化資源分配並降低風險。 

健全的治理機制和自動化的策略執行對於確保高品質、安全的程式碼至關重要。合規標準必須融入工作流程，而人工智慧產生的程式碼和人工編寫的程式碼都必須保持一致的品質。 

平台工程已成為一項關鍵策略，80.8% 的組織正在擴展、使用或試用內部開發者平台，以提供安全保障和標準化。 DevOps 工作流程。這種方法整合了工具和技術，減少了碎片化，創建了一個流暢、安全的開發工作流程，使開發人員能夠在遵循最佳實踐的同時快速編寫程式碼。 

这 Digital.ai 差異 

人工智慧編碼助理有望加快開發週期並帶來競爭優勢。然而，只有將人工智慧和自動化技術適當地整合到整個軟體開發生命週期（SDLC）中，才能充分發揮其潛力。企業必須採用整體解決方案，優化從開發到部署的整個SDLC流程，確保人工智慧產生的程式碼在提高效率的同時，不會影響品質或安全性。 

我們以人工智慧為核心，打造端到端解決方案，旨在因應人工智慧驅動開發帶來的種種挑戰。我們針對這些挑戰提供各種工具和功能，例如我們的變更風險預測工具，它能夠幫助團隊預測每次應用程式變更的失敗機率，並在問題出現之前將其消除。  

我們還可以透過人工智慧產生測試案例，並利用機器學習進行自我修復，使用戶能夠提高測試過程的效率和可靠性，並減少對高技能品質保證資源的需求。 邁向人工智慧驅動開發的道路需要不斷適應，並致力於利用尖端技術和方法來實現卓越的軟體交付。