AI-ingeniørarbeid og talent

AI-transformasjon av programvareutvikling

Kodeassistenter er i bruk, uansett om de ble godkjent, og produksjonen har økt raskere enn kapasiteten til å gjennomgå den. Vi hjelper utviklingsorganisasjoner med å ta dem i bruk bevisst: hva som er tillatt, hva som gjennomgås, og hvordan kvaliteten måles framfor antas.

Diskuter AI-initiativet deres Rådgivning

Den forretningsmessige utfordringen

Farten økte, og ingen sjekket hva annet som endret seg

Det produseres mer kode, og gjennomgangen, testingen og det arkitektoniske tilsynet som pleide å holde igjen, har ikke skalert med. Det synlige resultatet er gjennomstrømning. De mindre synlige resultatene er kode ingen forstår helt, avhengigheter dratt inn uten vurdering, tester generert mot implementasjonen framfor mot kravet, og en langsom erosjon av den felles forståelsen som lar et team endre et system trygt.

Det vi gjør

Fastsett retningslinjen, og mål resultatet

Vi fastsetter hvilken hjelp som er tillatt hvor, inkludert stedene den ikke bør brukes, som kode som berører regulert logikk eller lisensbeskyttet materiale fra tredjepart. Deretter styrker vi begrensningene som nå bærer mer: gjennomgangsstandarder, teststrategi, retningslinjer for avhengigheter og registrering av opphav. Viktigst måler vi resultatet, slik at virkningen på feilrate, gjennomgangstid og andelen mislykkede endringer blir målt framfor diskutert.

AI-transformasjon av programvareutvikling

Kompetanse

AI-native programvareutvikling
Strategi for kodeagenter
AI-assistert utviklingsløp
Strategi for automatisert testing
AI-kodegjennomgang
DevOps-automatisering
Utviklingsproduktivitet

Vanlige bruksområder

Fastsett en utviklingsretningslinje for AI-kodehjelp som utviklerne faktisk vil følge.
Mål om assistert utvikling forbedrer eller forringer leveranseresultatene.
Ta skyggebruk av kodeverktøy inn på en godkjent, styrt vei.
Håndter lisens- og opphavseksponering fra AI-generert kode før en revisjon eller en transaksjon.

Slik leverer vi

Avgrens

Bli enige om rollen, teknologien, erfaringsnivået og hvordan suksess skal bedømmes.
Velg ut

Dere intervjuer. Ingen blir med i teamet uten deres samtykke.
Innlemme

De arbeider i deres verktøy, deres prosess og deres gjennomgangssyklus, og rapporterer til deres leder.
Oppretthold

Kapasiteten følger veikartet; kunnskap holdes dokumentert framfor i ett hode.

Teknologi

TypeScript
Python
Go
React
Node.js
Kubernetes
GitHub Actions
Terraform

Sikkerhet og styring

Ingeniørene arbeider under deres tilgangsmodell og deres etiske retningslinjer, på deres infrastruktur, med de samme gjennomgangs- og godkjenningspunktene som deres egne ansatte. De immaterielle rettighetene i arbeidet er deres. Der AI-kodehjelp brukes, går den gjennom samme gjennomgang som alt annet, og opprinnelsen til generert kode registreres.

Samarbeidsmodeller

Utplassert AI-team

Et tverrfaglig AI-team arbeider inne i organisasjonen deres for løpende å finne og levere muligheter.

Dedikert AI-team

Langsiktig dedikert utviklingskapasitet bygget rundt deres teknologi og leveransemodell.

Driftet AI

Vi drifter, overvåker og forbedrer løpende AI-systemer i produksjon.

Hvorfor TeamExtension.ai

Vi bruker selv disse verktøyene i produksjon

Vi leverer programvare med AI-hjelp under gjennomgang, på kunders kodebaser, etter kunders standarder. Det betyr at veiledningen kommer fra praksis framfor fra å skrive retningslinjer, inkludert de ærlige delene om hvor det ikke hjelper og hvor det stille skaper arbeid.

Utvalgte kunder

Ofte stilte spørsmål

Bør vi forby disse verktøyene?

Forbud holder ikke. Utviklere går utenom dem, noe som gjør et styringsproblem om til et usynlig et. En godkjent vei med tydelige grenser gir bedre resultater enn et forbud ingen håndhever.

Hvordan måler vi om det virker?

Gjennom leveranseresultater framfor aktivitet: andel mislykkede endringer, andel feil som slipper gjennom, gjennomgangstid og ledetid. Kodelinjer og aksepteringsgrad måler bruk, ikke verdi, og å optimere for dem er direkte skadelig.

Hva med lisenseksponering fra generert kode?

Den er reell og lar seg håndtere. Å registrere opphav, skanne etter kjente kodebiter og fastsette retningslinjer for hvilke verktøy som kan brukes i hvilke kodelagre, dekker det meste. Eksponeringen dukker typisk opp under selskapsgjennomgang, som er det verste tidspunktet å oppdage den på.

Vil dette bremse teamene våre?

Noe av det vil, med vilje. Kapasiteten til å gjennomgå er flaskehalsen, og alternativet til å bruke tid der er å bruke mer tid senere. I praksis fjerner arbeidet med retningslinjer mer friksjon enn det legger til, for usikkerhet om hva som er tillatt, er i seg selv en brems.

Relatert kompetanse

AI-strategi og transformasjon

AI-strategi

Bestem hvor AI hører hjemme i virksomheten, hva den er verdt, og i hvilken rekkefølge den skal bygges.

Les mer

AI-sikkerhet

Rådgivning om AI-sikkerhet

Lag trusselmodeller for AI-systemer, og design arkitekturen, kontrollene og grensene som demmer opp for risikoen.

Les mer

AI-strategi og transformasjon

AI-transformasjon

Kjør AI-endring som et program: arbeidsstrømmer, finansiering, styring og innføring i hele organisasjonen.

Les mer

Diskuter AI-initiativet deres

Ta i bruk kodeagenter og AI-assistert leveranse uten å miste gjennomgangskapasitet, kvalitet eller etterprøvbarhet.

Snakk med en AI-ekspert Start en AI-vurdering