Upotreba umjetne inteligencije za transformaciju životnog ciklusa razvoja

Sustavi umjetne inteligencije oslanjaju se na velike skupove podataka za rješavanje složenih problema. Mogu učiti iz tih informacija, identificirati obrasce i donositi odluke bez potrebe za značajnijim ljudskim zahvatima. Kombiniranje tih alata s praksama DevOpsa, kao što su kontinuirana integracija i implementacija, testiranje, praćenje, sigurnost i analitika, može predstavljati prekretnicu u cijelom životnom ciklusu razvoja softvera (SDLC).

Ne samo da pojednostavljuje DevOps procese, što timovima omogućava brzo rješavanje bilo kakvih problema u njihovoj bazi kodova i implementaciju popravaka, već se uz više uvida u operacije olakšava i kontinuirano poboljšanje.

Pogledajmo neke od najčešćih scenarija upotrebe.

Bolje planiranje
Umjetna inteligencija može predstavljati veliku razliku rano u vašem SDLC-u tako što pokreće procese analize zahtjeva i planiranja. Kada je riječ o utvrđivanju potreba, preferencija i bolnih točaka korisnika, često postoji velika količina podataka koje je potrebno analizirati. Alati temeljeni na umjetnoj inteligenciji mogu to učiniti odmah, pomažući programerima da bolje razumiju kontekst te donesu informiranije odluke o značajkama koje grade i funkcijama koje su im potrebne.

Osposobljavanje alata temeljenih na umjetnoj inteligenciji s povijesnim podacima o projektima, kao što su veličine timova, vremenski okviri projekata i složenost zadataka, znači da mogu pomoći voditeljima projekata i timovima za razvoj softvera da preciznije procijene vremenske okvire i proračune projekata, dodijele resurse u skladu s time te identificiraju sve potencijalne rizike ili uska grla i prije nego što se pojave.

Unošenjem jednostavnog tekstualnog upita kojim se opisuje što kod treba učiniti, generativni razvojni alati umjetne inteligencije („gen AI”) automatski stvaraju kod, povećavajući produktivnost developera i optimizirajući njegov tijek rada. Obučavaju se na masivnim skupovima podataka postojećeg izvornog koda, uglavnom iz projekata otvorenog koda. Zahvaljujući obradi prirodnog jezika (NLP) i tehnologijama velikih jezičnih modela (LLM) mogu pretvoriti pametne upite u kod koji odgovara svrsi.

Ovi alati također mogu modernizirati naslijeđeni kod i prevesti kod iz jednog programskog jezika u drugi. Iako je i dalje potrebno provjeravati i ispravljati kod koji generira umjetna inteligencija, ovi su alati idealni za rutinske zadatke kodiranja, smanjujući potrebu developera za prebacivanjem između različitih konteksta i štedeći njihove mentalne kapacitete za složenije zadatke. Alati temeljeni na umjetnoj inteligenciji također mogu identificirati pogreške u kodiranju i označiti potencijalne sigurnosne ranjivosti. Osim toga, idealni su za izradu prototipova gdje je brzina od ključne važnosti, a developeri moraju brzo provoditi repetitivne radnje.

Pojačana sigurnost
Ugrađivanje sigurnosti u vaš SDLC od ključnog je značaja, a umjetna inteligencija olakšava postizanje toga cilja. Od otkrivanja anomalija, prijetnji i ranjivosti u razvoju i proizvodnji do upravljanja zakrpama i kontroli pristupa, umjetna inteligencija može pojednostavniti temeljne sigurnosne procese na koje se vaš softver oslanja. S pomoću automatizacije, umjetna inteligencija može generirati širok raspon probnih slučajeva, a zatim provesti sigurnosno testiranje za vas. Također, prediktivna analitika može pomoći u prepoznavanju novih vrsta napada i prilagodbi sigurnosnih kontrola u stvarnom vremenu kako biste se zaštitili od njih.

Bolja dokumentacija
S pomoću sustava temeljenih na umjetnoj inteligenciji, developeri mogu automatizirati generiranje dokumentacije za korisnike, procese, sustave i tehničke dokumente, osiguravajući točnost i relevantnost. Ovi alati mogu analizirati elemente koda, održavati dosljednost između koda i dokumentacije (uključujući naslijeđenu dokumentaciju) te stvarati vizualna pomagala za pojednostavnjenje složenih baza kodova.

I ne samo to! Alati za umjetnu inteligenciju mogu provoditi standarde kodiranja, ukloniti tehnički žargon kako bi se poboljšala čitljivost putem NLP-a i pružiti personaliziranu pomoć prilagođenu potrebama developera. Također, umjetna inteligencija može olakšati implementaciju interaktivnih vodiča, integrirati se s razvojnim okruženjima i prevoditi dokumentaciju na više jezika, poboljšavajući pristupačnost za cijelu organizaciju.

Automatizirano testiranje
Već je spomenut način kako umjetna inteligencija podržava sigurnosno testiranje, ali njezine mogućnosti daleko nadilaze sigurnost softvera. Analizom velikih količina podataka o kodu i testovima, alati za umjetnu inteligenciju mogu identificirati obrasce i optimizirati pokrivenost testovima s različitim i sveobuhvatnim slučajevima testiranja, od kojih se neki inače mogu previdjeti tijekom ručnog rada. Također, može dati prioritet testiranju i optimizirati način raspodjele resursa.

Automatskim prepoznavanjem, označavanjem i bilježenjem neočekivanih ponašanja i pogrešaka s pomoću algoritama tijekom testiranja u vašem se SDLC-u prepoznaje veća količina problema, čime se smanjuje rizik da će oni dospjeti do vaših krajnjih korisnika. Developeri zatim mogu brzo pronaći i ispraviti te pogreške, skraćujući vrijeme potrebno za uklanjanje pogrešaka, poboljšavajući kvalitetu softvera i osiguravajući poštivanje rokova.

Umjetna inteligencija može ubrzati proces uvođenja u posao novih developera na više načina kako bi mogli shvatiti konvencije kodiranja i najbolje prakse te biti u tijeku. Kao prvo, navedeni dokumentacijski sustavi osiguravaju da početnici imaju sveobuhvatne i interaktivne vodiče iz kojih mogu učiti i pristupati svim najnovijim informacijama. Platforme za pretraživanje temeljene na umjetnoj inteligenciji također pomažu u potpori razmjeni znanja među suradnika.

Učenje se može prilagoditi potrebama i iskustvu pojedinca, pomažući mu da razumije jedinstvenu softversku arhitekturu i procese vaše organizacije. Na primjer, sustavi za objašnjavanje koda upotrebljavaju NLP za generiranje objašnjenja koja koja ljudi mogu čitati, pomažući vašim novim developerima da razumiju funkciju i logiku svakog dijela koda, čak i ako nisu upoznati s njime. A personalizirana pomoć i alati za generativnu umjetnu inteligenciju („gen AI”) integrirani izravno u vaše razvojno okruženje znače da su im, ako naiđu na probleme, na raspolaganju smjernice i podrška u stvarnom vremenu.

U Adaptavistu koristimo snagu najnovijih tehnologija kako bismo transformirali način na koji organizacije rade – AI je postao značajan tih napora. Ali kad su u pitanju ljudi, procesi i tehnologija, uvijek stavljamo ljude na prvo mjesto.

To znači raditi s vama kako biste razumjeli vašu DevOps zrelost, pomažući vam da razvijete prakse koje iskorištavaju najbolje što umjetna inteligencija može ponuditi, implementirajući nova rješenja koja pojednostavljuju vaše tijekove rada i obučavajući vaše timove da na najbolji mogući način iskoriste ove nove alate. Da, evolucija umjetne inteligencije događa se u razvoju softvera, ali i dalje su vam potrebni pravi ljudi i stručnost kako bi to funkcioniralo za vas.

Obratite nam se kako bismo saznali više o tome kako vam možemo pomoći da iskoristite umjetnu inteligenciju u svojem SDLC-u.