AI-engineering og talent

AI-transformation af softwareudvikling

Kodeassistenter er i brug, uanset om de blev godkendt, og produktionen er steget hurtigere end gennemgangskapaciteten. Vi hjælper udviklingsorganisationer med at tage dem i brug bevidst: hvad der er tilladt, hvad der bliver gennemgået, og hvordan kvaliteten måles frem for antages.

Drøft jeres AI-initiativ Rådgivning

Den forretningsmæssige udfordring

Hastigheden steg, og ingen tjekkede hvad der ellers ændrede sig

Der produceres mere kode, og den gennemgang, test og arkitektoniske opsyn, der plejede at holde igen, er ikke skaleret med. Det synlige resultat er gennemløb. De mindre synlige resultater er kode, ingen forstår helt, afhængigheder trukket ind uden vurdering, tests genereret mod implementeringen frem for mod kravet, og en langsom erosion af den fælles forståelse, der lader et team ændre et system sikkert.

Det vi gør

Fastlæg politikken, og mål resultatet

Vi fastlægger, hvilken assistance der er tilladt hvor, herunder de steder den ikke bør bruges, som kode der rører reguleret logik eller licensbeskyttet materiale fra tredjepart. Derefter styrker vi de begrænsninger, der nu bærer mere: gennemgangsstandarder, teststrategi, afhængighedspolitik og registrering af oprindelse. Vigtigst måler vi resultatet, så virkningen på fejlrate, gennemgangstid og andelen af mislykkede ændringer bliver målt frem for diskuteret.

AI-transformation af softwareudvikling

Kompetencer

AI-native softwareudvikling
Strategi for kodeagenter
AI-assisteret udviklingsforløb
Strategi for automatiseret test
AI-kodegennemgang
DevOps-automatisering
Udviklingsproduktivitet

Typiske anvendelser

Fastlæg en udviklingspolitik for AI-kodehjælp, som udviklerne rent faktisk vil følge.
Mål om assisteret udvikling forbedrer eller forringer leveranceresultaterne.
Bring skyggebrug af kodeværktøjer ind på en godkendt, styret vej.
Håndter licens- og oprindelseseksponering fra AI-genereret kode før en revision eller en handel.

Sådan leverer vi

Afgræns

Aftal rollen, teknologien, senioriteten og hvordan succes skal bedømmes.
Udvælg

I interviewer. Ingen kommer med i teamet uden jeres accept.
Indlejr

De arbejder i jeres værktøjer, jeres proces og jeres gennemgangscyklus og refererer til jeres leder.
Fasthold

Kapaciteten følger køreplanen; viden holdes dokumenteret frem for i ét hoved.

Teknologi

TypeScript
Python
Go
React
Node.js
Kubernetes
GitHub Actions
Terraform

Sikkerhed og governance

Ingeniørerne arbejder under jeres adgangsmodel og jeres adfærdskodeks, på jeres infrastruktur, med de samme gennemgangs- og godkendelsestrin som jeres egne medarbejdere. De immaterielle rettigheder i arbejdet er jeres. Hvor AI-kodehjælp bruges, går den gennem samme gennemgang som alt andet, og oprindelsen af genereret kode registreres.

Samarbejdsmodeller

Udstationeret AI-team

Et tværfagligt AI-team arbejder inde i jeres organisation for løbende at finde og levere muligheder.

Dedikeret AI-team

Langsigtet dedikeret udviklingskapacitet bygget op om jeres teknologi og leverancemodel.

Managed AI

Vi driver, overvåger og forbedrer løbende AI-systemer i produktion.

Hvorfor TeamExtension.ai

Vi bruger selv disse værktøjer i produktion

Vi leverer software med AI-hjælp under gennemgang, på kunders kodebaser, efter kunders standarder. Det betyder, at vejledningen kommer fra praksis frem for fra politikskrivning, inklusive de ærlige dele om, hvor det ikke hjælper, og hvor det stille skaber arbejde.

Udvalgte kunder

Ofte stillede spørgsmål

Skal vi forbyde disse værktøjer?

Forbud holder ikke. Udviklere går uden om dem, hvilket forvandler et governanceproblem til et usynligt et. En godkendt vej med klare grænser giver bedre resultater end et forbud, ingen håndhæver.

Hvordan måler vi, om det virker?

Gennem leveranceresultater frem for aktivitet: andel mislykkede ændringer, andel fejl der slipper igennem, gennemgangstid og gennemløbstid. Kodelinjer og accepteringsrate måler brug, ikke værdi, og at optimere efter dem er direkte skadeligt.

Hvad med licenseksponering fra genereret kode?

Den er reel og kan håndteres. At registrere oprindelse, scanne for kendte kodestumper og fastlægge politik for hvilke værktøjer der må bruges i hvilke repositories dækker det meste. Eksponeringen dukker typisk op under due diligence, hvilket er det værste tidspunkt at opdage den på.

Vil det bremse vores teams?

Noget af det vil, med vilje. Gennemgangskapaciteten er flaskehalsen, og alternativet til at bruge tid dér er at bruge mere tid senere. I praksis fjerner politikarbejdet mere friktion, end det tilføjer, for usikkerhed om hvad der er tilladt, er i sig selv en bremse.

Relaterede kompetencer

AI-strategi og transformation

AI-strategi

Beslut hvor AI hører hjemme i jeres forretning, hvad den er værd, og i hvilken rækkefølge den skal bygges.

Læs mere

AI-sikkerhed

Rådgivning om AI-sikkerhed

Lav trusselsmodeller for AI-systemer, og design den arkitektur, de kontroller og de grænser, der inddæmmer risikoen.

Læs mere

AI-strategi og transformation

AI-transformation

Kør AI-forandring som et program: arbejdsspor, finansiering, governance og udbredelse i hele organisationen.

Læs mere

Drøft jeres AI-initiativ

Tag kodeagenter og AI-assisteret levering i brug uden at miste gennemgangskapacitet, kvalitet eller reviderbarhed.

Tal med en AI-ekspert Start en AI-vurdering