人工智慧輔助開發無所不在。

人工智慧 (AI) 已發展多年，並且正以前所未有的速度成長，各種新工具的出現幫助開發人員以前所未有的速度產生程式碼。最近的一項調查發現，92% 的美國開發人員在工作內外都在使用 AI 編碼工具。 * 儘管生成式 AI 工具層出不窮，但許多組織仍在努力尋找管理 AI 在程式碼增強方面的使用方法。這種新出現的編碼速度有可能帶來革命性的改變。 軟件交付 透過大幅提高生產力並加快發布速度，可以顯著提升效率，但這些收益並非自動實現。對受人工智慧影響的發布流程實施強有力的管控，並在量化收益的同時建立基準線，至關重要。

利用人工智慧生成程式碼存在風險，但企業也不能忽視這一點。

隨著人工智慧增強型程式碼變得越來越不可或缺，對適當的治理、保障措施和改進的交付流程的需求也日益增長。必須減輕下游影響，以提高軟體開發生命週期（SDLC）的效率，使其足以處理大量程式碼。這一點至關重要，因為生成式人工智慧模型通常缺乏監管，這使得人工智慧增強程式碼越來越容易包含安全性和漏洞問題。如果不加以控制，這些問題可能會引發監管和合規性問題，從而對企業造成經濟損失和品牌聲譽損害。即使這些挑戰得以解決，企業仍需要仔細分析數據，量化生產力，並展現公司在人工智慧工具方面的投資價值。

解決方案在於團隊採用更多自動化技術來提升人工智慧增強程式碼的品質、安全性和整體交付效率。此外，完善的程式碼治理也至關重要，它能降低風險，確保合規性和可審計性。透過評估效益並建立基準，識別風險並發現瓶頸，可以提高生產力，從而使團隊能夠持續改善軟體交付流程。