釋放開發者生產力：自動化優勢

軟體開發團隊經常面臨越來越大的壓力，需要在速度和規模上交付高品質的應用程式。傳統的軟體開發生命週期（SDLC）由於其手動、耗時的流程，往往會阻礙這些努力，導致瓶頸和產品上市時間延遲。

人工智慧輔助開發的興起正是為了應對這些挑戰，並且正迅速成為一種變革性的方法。企業可以利用人工智慧簡化開發流程，從而提高效率並重新激發創新動力。但這並非萬能的；正如一級方程式賽車和印地賽車傳奇人物奈傑爾·曼塞爾所說：“速度只有在你能控制它的時候才有用。” 品質和可靠性同樣至關重要。

組織需要 DevSecOps 幫助他們的平台 釋放人工智慧的力量 並最大限度地利用人工智慧輔助開發工具。 Digital.ai 透過改善整個軟體交付組織的流程，幫助組織釋放人工智慧對開發人員的強大作用。使用人工智慧輔助工具的團隊必須改變其交付團隊協調、衡量和自動化軟體發布的方式。 Digital.ai 將有助於這些團隊實現軟體發布自動化，改善行動應用程式測試和安全性，並提供貫穿整個軟體生命週期的洞察。

手動開發流程的痛點

手動軟體開發流程常常類似於準備賽車，只不過沒有車隊，車手必須親自維護賽車。開發人員常常被配置環境和執行測試案例等重複性的手動任務所困擾。這會造成嚴重的瓶頸，阻礙開發速度，並影響整個專案的進度。

艾爾頓·希南曾說過一句名言：「如果你不再抓住機會，你就不再是一名賽車手。」 同樣，開發者也不應該被這些瑣碎的任務所困擾，而應該專注於創新和推動項目向前發展。

這些低效率行為的後果影響深遠。開發人員因重複性工作而感到沮喪和疲憊，他們編寫高品質程式碼的可能性降低。此外，專案延期和錯過截止日期會削弱客戶信任，阻礙業務成長。研究表明，開發流程效率低下的組織會面臨員工滿意度降低、成本增加和市場競爭力下降等問題。

Digital.ai的解決方案

我們的 Continuous Testing 解是更大範圍的組成部分。 Digital.ai DevSecOps 平台專注於自動化這些手動任務，以便開發人員能夠專注於軟體開發過程中更具創新性的工作。

• 人工智慧驅動的測試創建 讓非編碼團隊成員也能編寫測試案例，利用大型語言模型在幾分鐘內產生穩定且可共享的測試案例。
• 解決方案 與所有主要 CI / CD 工具 提高自動化程度，並將測試提前到開發流程的早期階段。
• 我們也有 我們的測試工具和安全工具之間的集成 這樣就可以測試已經安全的應用程序，從而消除許多團隊面臨的耗時限制。
• 我們的 Release 以及 Deploy 工具 整個流程自動化 DevOps 打造流暢的部署體驗，讓開發者擁有無縫部署體驗。

整個平台協同運作，實現軟體發布自動化、改進行動應用程式測試和安全性，並提供貫穿軟體生命週期的洞察。

我們甚至可以更進一步，讓大家先睹為快我們正在進行的一些未來工作。

開發者智能

我們的智慧產品 我們提供基於人工智慧的分析和洞察，以解決​​軟體交付難題。我們將來自自身工具和第三方產品的資料整合到一個資料湖中，使資訊更易於找到、分組和分析。便捷的視覺化儀表板呈現這些預測分析結果，有助於識別風險和趨勢，從而按時交付可靠的數位產品。

目前，我們正致力於透過多種方式幫助開發人員利用這些分析工具來提高工作效率。我們將協助企業收集開發數據，並將其呈現在以下儀表板中：

• 加快生產速度： 這將顯示哪些團隊對生產速度的影響最大，哪些團隊對變更失敗的影響最大，以及哪些業務服務需要改善恢復時間。
• 提升開發者體驗： 這將說明哪些團隊擁有最好或最糟糕的開發者體驗，開發者的任期如何影響體驗，並顯示哪些開發者可能缺乏參與感。
• 加速雲端遷移： 這將顯示哪些活動導致交付摩擦、服務遷移到雲端的速度，以及自動化測試案例與手動測試案例的百分比。

人工智慧的潛力

將人工智慧整合到開發流程中，正在徹底改變軟體開發實踐。這使得開發人員能夠提高開發速度；然而，至關重要的是，整個組織都必須為程式碼產生量的增加做好準備。

人工智慧的巨大潛力有時會掩蓋一個關鍵事實：它是一種輔助而非取代人類開發者的工具。人與人工智慧之間的有效協作對於最佳結果至關重要。開發者需要：

• 了解人工智慧能力： 開發者必須了解人工智慧的優點和局限性，才能有效利用人工智慧。
• 驗證人工智慧輸出： 雖然人工智慧可以產生程式碼或提出解決方案，但人工監督對於確保準確性、可靠性和符合品質標準至關重要。
• 培養新技能： 隨著人工智慧的發展，開發人員需要掌握新的技能，例如人工智慧素養、數據分析以及使用人工智慧工具的能力。

培養新技能至關重要，正如賽車三冠王馬裡奧·安德雷蒂所說：「沒有人天生就會握方向盤或變速桿。這是你選擇做的事，或者你不選擇。」 正如賽車手必須不斷精進技藝才能保持競爭力一樣，開發人員也必須不斷學習和適應，才能在這個快速變化的行業中蓬勃發展。

前方的路

伦理考虑

將人工智慧融入軟體開發和交付流程無疑是一項顛覆性的變革，但它也是一把雙面刃。人工智慧在簡化流程、提升創新能力方面潛力巨大，同時也帶來了複雜的倫理困境。開發者和賽車手一樣，往往被挑戰所吸引。正如一級方程式賽車傳奇人物胡安·曼努埃爾·方吉奧所言：「事情越難，就越有吸引力。」這種征服複雜性的內在動力可以成為突破性進步的催化劑，但必須以堅定的倫理準則加以平衡。

開發人員必須注意：

• 有偏差的演算法： 人工智慧系統透過數據學習；如果數據本身有偏差，人工智慧的輸出也會反映出這些偏差。如果不加以妥善處理，這可能導致歧視性結果。開發者必須謹慎選擇和整理訓練數據，以減少偏差並確保公平性。
• 隱私問題： 人工智慧系統通常需要大量數據，這引發了隱私方面的擔憂。開發人員必須優先考慮資料保護，並實施強有力的安全措施。 safe保護用戶資訊。
• 透明度和可解釋性： 人工智慧模型可能複雜且難以理解，這引發了人們對透明度和問責制的擔憂。開發者應努力創建能夠解釋其決策過程的人工智慧系統。

廣泛採用的挑戰

儘管人工智慧具有潛在的諸多益處，但在軟體開發領域的廣泛應用仍面臨許多障礙：

• 技能差距： 許多開發者需要更多人工智慧的專業知識才能有效地利用人工智慧工具和技術。投資人工智慧教育和培訓對於彌合這一差距至關重要。
• 數據品質和可用性： 高品質資料對於訓練人工智慧模型至關重要。但對許多組織而言，取得充足且相關的數據卻是一項挑戰。
• 基礎設施要求： 實施人工智慧解決方案通常需要大量的運算資源和專門的基礎設施，這可能超出了一些組織的能力範圍。

挑戰開發者的極限

軟體開發與人工智慧的融合為重新定義生產力和創新提供了前所未有的機會。負責任地運用人工智慧工具和技術，能夠讓開發者駕馭現代軟體開發的複雜局面，就像一位技藝精湛的賽車手駕駛高速賽車在狹小空間內穿梭一樣——短道賽車傳奇人物迪克·特里克爾曾恰如其分地將其比作「在體育館裡駕駛噴氣式戰鬥機」。

為了最大限度地發揮人工智慧的優勢，至關重要的是培養持續學習的文化，優先考慮倫理考量，並進行高效協作。如此一來，開發人員就能推動軟體開發取得重大進展，加快產品上市速度，提高產品品質，最終為終端用戶創造卓越價值。

Digital.ai 提供一系列解決方案，幫助開發者組織量化收益、發現改善點並預測風險。 安排演示 與我們一起探索我們全面的解決方案。

 

如果您想了解更多關於如何利用人工智慧編碼助理的信息，請閱讀我們的文章。 IDC分析師報告 《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》。本書將教您如何優化軟體開發生命週期，並確保人工智慧產生的程式碼能帶來切實可見的商業價值。