Value Stream Management je postao jednostavan uz umjetnu inteligenciju

Tok vrijednosti samo je skup radnji koje donose vrijednost vašim krajnjim klijentima. VSM predstavlja strateški nadzor i optimizaciju ovog skupa radnji, od ideje do isporuke, osiguravajući inovacije, usvajanje i ubrzanje tempom bez presedana.

VSM poboljšava, a ne zamjenjuje DevOps kako bi vam pomogao da shvatite koje će promjene donijeti najveću vrijednost za vaše klijente i koje promjene možete napraviti u dodjeli resursa kako biste ostvarili najveći povrat. Na taj se način možete usredotočiti na učinkovitije ostvarivanje smislenih ishoda.

Mapiranje tokova vrijednosti ključna je komponenta VSM-a, koja vizualno predstavlja način isporuke proizvoda i usluga. Pomaže u prepoznavanju neučinkovitosti, smanjenju otpada i poticanju suradnje među timovima. VSM alati omogućuju praćenje i donošenje odluka u stvarnom vremenu, podržavajući kontinuirano poboljšanje i strateško usklađivanje.

Umjetna inteligencija transformira sva područja poslovanja, a postoji i snažan razlog za njezino uključivanje u VSM. Alati za umjetnu inteligenciju mogu učinkovitije obraditi i analizirati podatke iz životnog ciklusa razvoja softvera (SDLC), identificirati obrasce i anomalije i predviđati.

Umjetna inteligencija može mjeriti i prepoznati metrike specifične za vrijednost ili funkcionalnost proizvoda povrh tipičnih DevOps metrika kao što su MTTR, stopa neuspjeha promjena i učestalost implementacije. Može i analizirati utjecaj prilagodbe procesa ili dodjele resursa kako bi se pronašli optimalni ishodi.

Sve ove informacije daju vam mnogo dublji uvid u vaš tok vrijednosti i mogu vam pomoći da donesete informiranije odluke. Ovo su neki od načina na koje umjetna inteligencija može napraviti razliku:

Pružajući uvide temeljene na podacima – za razliku od ljudi, umjetna inteligencija može brzo i točno analizirati veliku količinu podataka iz različitih izvora – od proizvodnih sustava do povratnih informacija kupaca. Sva ova analiza podataka daje vam uvid u to gdje se nalaze uska grla i stvaraju gubici te gdje možete napraviti poboljšanja.

Predviđanje vašeg procesa – budući da ima sposobnost prepoznavanja obrazaca i trendova tijekom vremena, umjetna inteligencija može predvidjeti promjene u potražnji, poremećaje u lancu opskrbe i vjerojatnost kašnjenja u proizvodnji. To znači da možete prilagoditi svoje postupke kako biste riješili probleme prije nego što se pojave.

Podrška kontinuiranom poboljšanju – alati umjetne inteligencije mogu pratiti i analizirati što se događa u stvarnom vremenu kako bi se osiguralo da je vaš tijek vrijednosti uvijek usklađen s vašim ciljevima. Može vas čak i upozoriti kada stvari krenu po zlu kako bi vaši ljudi mogli odmah poduzeti određene mjere.

Upravljanje rizikom – podaci u stvarnom vremenu mogu pomoći u predviđanju i otkirivanju potencijalnih čimbenika rizika, kao što je gore navedeno, a AI također može poboljšati upravljanje rizikom pojednostavljivanjem procesa provjere identiteta, rješavanjem problema s prijevarama i implementacijom end-to-end sigurnosnih protokola.

Razumijevanje problema – besmisleno je riješiti problem ako pritom ne znate zašto je do problema uopće došlo. Umjetna inteligencija može identificirati temeljne čimbenike koji pridonose ponavljanju problema kako biste odmah mogli riješiti temeljne uzroke.

GitLabova platforma DevSecOps već je prihvatila umjetnu inteligenciju uz GitLab Duo – skup snažnih mogućnosti koje mogu pomoći organizacijama da razviju kod, poboljšaju operacije i učinkovitije zaštite softver. Ali kako ti AI alati mogu podržati VSM?

Upoznajte GitLab Flow: end-to-end tijek rada za životni ciklus razvoja aplikacije (u biti, njen VSM proces mapiranja) koji je odredila i kojega se strogo pridržava i sama platforma. Uključuje unutarnju petlju povratnih informacija za specifične recenzije ažuriranja i vanjsku petlju povratnih informacija za poboljšanja u cijeloj aplikaciji.

Kada se kombiniraju, GitLab Flow i GitLab Duo mogu pomoći organizacijama da postignu značajna poboljšanja u učinkovitosti cjelovitog tijeka rada – od planiranja do implementacije i praćenja – što dovodi do još većih razina produktivnosti, učestalosti implementacije, kvalitete koda i ukupne sigurnosti te otpornosti i dostupnosti proizvodnje.

Ovo su neke od stvari koje GitLab Duo može dodati vašem osnovnom tijeku rada kako bi poboljšao i unaprijedio proces za sve:

Ne samo da možete uštedjeti vrijeme definirajući probleme s proizvodom ili nove značajke kada stvorite problem pomoću mogućnosti „generiranja opisa problema” GitLab Duo, već zatim možete upotrijebiti „sažetak komentara o problemu” kako biste saželi komentare svih suradnika u jedan kratki odlomak koji sažima sve te informacije za vas.

Isto je moguće i za zahtjeve za spajanje. Kada se suočite s dugim popisom ažuriranja značajke koju je napravio veliki broj dionika i morate se brzo prilagoditi, sposobnost „sažimanja promjena zahtjeva za spajanje” je neprocjenjiva. Omogućuje autoru zahtjeva za spajanje da generira komentar na prirodnom jeziku kako bi sažeo ono što ažurira.

Ako je kôd složen, ako vam je nepoznat ili je slabo dokumentiran, ponekad vam treba vremena da ga shvatite. GitLab Duo možete zatražiti da „objasni ovaj izvorni kod” i dobiti objašnjenje čemu kod služi na prirodnom jeziku. Možete se koristiti i GitLab Duo Chatom kako biste bolje razumjeli kôd u IDE-u, dajući chatbotu upute usredotočene na nešto određeno, na primjer, algoritam koda, zašto se koristi statička varijabla te što se u izvedbi dobiva, a što gubi upotrebom koda.

Sposobnost testnog generatora GitLab Duo omogućuje vam automatizaciju ponavljajućih zadataka testiranja kako biste ubrzali testiranje, povećali produktivnost i rano uhvatili pogreške. Pomoću posebnih naredbi možete generirati prijedlog testiranja za dio koda u svom uređivaču i dodati vlastite upute, kao što je upotreba određenog testnog okvira, fokusiranje na ekstremne slučajeve ili fokusiranje na performanse. Također možete generirati jedinične testove za novi kôd dodan putem zahtjeva za spajanje.

Budući da GitLab Flow sigurnost prebacuje u sam kanal, moći ćete otkriti ranjivosti mnogo ranije u svom SDLC-u. GitLabovi ugrađeni sigurnosni skeneri, analizatori, nadzorne ploče i izvješća već su pojednostavili ovaj proces, ali GitLab Duo ide dalje sa značajkom „objasni ovu ranjivost”. Ova značajka pomaže razvojnim i sigurnosnim inženjerima da shvate slabu točku pružajući objašnjenje o čemu se radi, kako se može iskoristiti i kako je popraviti.

Uz gore spomenuto značajke „sažmi promjene u zahtjevu za spajanje” i „sažmi moj pregled zahtjeva za spajanje” olakšavaju primopredaju zahtjeva za spajanje između autora i recenzenata. Na taj se način generira sažetak recenzentovih povratnih informacija za autora ažuriranja. Može se uređivati i doraditi prije slanja. Ako ga ne generirate sami, generirat će se automatski i biti dostupan na stranici zahtjeva za spajanje, u dijaloškom okviru, na popisu obaveza i putem email obavijesti

U Adaptavistu koristimo snagu najnovijih tehnologija kako bismo transformirali način na koji organizacije rade – AI je postao značajan tih napora. No uvijek stavljamo ljude na prvo mjesto kada su u pitanju ljudi, procesi i tehnologija.

To znači da surađujemo s vama kako biste razumjeli koliko su vaši procesi zreli za DevSecOps, 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 biste saznali više o tome kako možete iskoristiti alate kao što su GitLab i AI tehnologija za poboljšanje učinkovitosti cjelovitog tijeka rada – povećavajući produktivnost, učestalost implementacije, kvalitetu koda i ukupnu sigurnost, otpornost i dostupnost vašeg softvera.