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Cycode の共同創設者兼最高技術責任者である Ronen Slavin 氏は、AI によって実現される自動化により「単純作業に費やす時間が削減され、チームが戦略的なコミュニケーションと計画に集中できるようになります」と述べました。 。
DevOps 技術チームは、コード開発とデプロイメントを支援および自動化する人工知能の役割を重視しており、これにより、共同での DevOps 実践がより調整される可能性があります。
Sonatype による 800 社の調査によると、 DevOps リーダー 調査によると、ほぼすべての DevOps リーダー (97%) が生成 AI をある程度使用しています。リーダーの 3 分の 1 近く (31%) が、ソフトウェア開発プロセスですでに生成 AI を使用していると回答しています。
業界のリーダーは、人工知能が DevOps エクスペリエンスに革命をもたらす、または革命を起こすと期待されていることに同意しています。まず、GitLab が公開した分析レポートによると、最も一般的なユースケースの 1 つは継続的インテグレーションと継続的デリバリーまたはデプロイメント (CI/CD) です。「人工知能はコードの構築、テスト、デプロイメントのプロセスを自動化して、あらゆる変更が適切なテストに合格したものは、既存のコード ベースに統合され、すぐに運用環境に展開できます。このプロセスにより、エラーのリスクが軽減され、開発されたソフトウェアの全体的な品質が向上します。」
人工知能の利点は、作成だけにとどまりません。より良いソフトウェアを提供し、開発、運用、ビジネス チーム間のギャップを埋めるのに役立ちます。トゥーロ大学技術大学院教授のジェレミー・ランバラン氏は、「多くのITチームは、テスト環境や実稼働環境でビジネスデータにアクセスする必要がある。AIは既存の慣行を改善できる。AI主導の環境では、批判的思考、次のような能力が求められる」と述べた。チームワーク、デザイン、視覚情報表示、独立した思考。」
人工知能の利点はどのようにして生まれるのでしょうか? Cycode の共同創設者兼最高技術責任者 (CTO) である Ronen Slavin 氏は、「AI は、プロジェクト上の異なるチーム間のコミュニケーションの障壁を取り除くことができます。日常的な問い合わせに自動的に応答し、既存の知識に基づいて質問に答える AI の能力は、人工知能によって自動化が可能になると付け加えました」と付け加えました。インテリジェンスは「単純な作業に費やす時間を削減し、チームが戦略的なコミュニケーションと計画に集中できるようにします。日々のコミュニケーションが減ることで、開発者、運用スタッフ、ビジネス チーム、経営陣の間でより有意義な議論ができる環境が生まれます。」
Rambarran 氏は、人工知能と生成人工知能により、「多くの従業員がどこにいても、より簡単に共同作業できるようになる」と信じています。さらに、創造性を促進し、ユーザーが斬新なアイデアを思いつき、従来の常識に挑戦するのに役立ちます。
近い将来、人工知能によってソフトウェアの導入を加速する道が開かれる可能性があります。 「AI を活用したボットは、コード レビューを支援したり、エラーを自動的に検出して解決したりすることができ、手動によるエラーの特定と修正を減らすことで開発プロセスをスピードアップし、共同作業環境を促進します」と Slavin 氏は述べています。依存関係の更新やバグ報奨金レポートの解決などの日常的なタスクを一緒に完了するという概念は、より大きなコラボレーションの可能性を体現しています。」
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