Inżynieria AI i zespoły

Transformacja inżynierii oprogramowania z AI

Asystenci do kodowania są używani niezależnie od tego, czy zostali zatwierdzeni, a ilość kodu rośnie szybciej niż zdolność jego przeglądu. Pomagamy organizacjom inżynierskim wdrożyć je świadomie: co jest dozwolone, co podlega przeglądowi i jak jakość jest mierzona, a nie zakładana.

Omów swoją inicjatywę AI Doradztwo

Problem biznesowy

Tempo wzrosło i nikt nie sprawdził, co jeszcze się zmieniło

Powstaje więcej kodu, a przegląd, testy i nadzór architektoniczny, które kiedyś to ograniczały, nie nadążyły. Widocznym efektem jest przepustowość. Mniej widoczne efekty to kod, którego nikt w pełni nie rozumie, zależności wciągnięte bez oceny, testy pisane pod implementację zamiast pod wymaganie oraz powolna erozja wspólnego zrozumienia, które pozwala zespołowi bezpiecznie zmieniać system.

Czym się zajmujemy

Ustalić zasady i zmierzyć efekt

Ustalamy, jakie wsparcie jest dozwolone i gdzie, łącznie z miejscami, w których nie powinno być używane, jak kod dotykający logiki regulowanej lub materiałów objętych licencjami stron trzecich. Następnie wzmacniamy ograniczenia, które teraz przenoszą większe obciążenie: standardy przeglądu, strategię testów, politykę zależności i rejestrowanie pochodzenia. Przede wszystkim jednak oprzyrządowujemy efekt, aby wpływ na liczbę defektów, czas przeglądu i odsetek nieudanych zmian był mierzony, a nie dyskutowany.

Transformacja inżynierii oprogramowania z AI

Kompetencje

Wytwarzanie oprogramowania w podejściu AI-native
Strategia agentów kodujących
Cykl wytwarzania wspierany przez AI
Strategia testów automatycznych
Przegląd kodu z użyciem AI
Automatyzacja DevOps
Produktywność inżynierii

Typowe zastosowania

Ustanowienie zasad korzystania ze wsparcia AI przy kodzie, których programiści będą faktycznie przestrzegać.
Zmierzenie, czy wspomagane wytwarzanie poprawia, czy pogarsza wyniki dostarczania.
Wprowadzenie nieoficjalnie używanych narzędzi na usankcjonowaną i nadzorowaną ścieżkę.
Zajęcie się ryzykiem licencyjnym i pochodzeniem kodu generowanego przez AI przed audytem lub transakcją.

Jak realizujemy projekty

Zakres

Uzgodnienie roli, technologii, poziomu doświadczenia i sposobu oceny powodzenia.
Wybór

To Państwo prowadzą rozmowy. Nikt nie dołącza do zespołu bez Państwa zgody.
Osadzenie

Pracują w Państwa narzędziach, procesie i cyklu przeglądów, raportując do Państwa lidera.
Utrzymanie

Zasoby zmieniają się wraz z planem, a wiedza pozostaje udokumentowana, a nie w jednej głowie.

Technologia

TypeScript
Python
Go
React
Node.js
Kubernetes
GitHub Actions
Terraform

Bezpieczeństwo i nadzór

Bezpieczeństwo i ład

Inżynierowie pracują zgodnie z Państwa modelem dostępu i kodeksem postępowania, na Państwa infrastrukturze, z tymi samymi bramkami przeglądu i akceptacji co Państwa własny personel. Prawa własności intelektualnej do pracy należą do Państwa. Tam, gdzie używane jest wsparcie AI przy pisaniu kodu, przechodzi ono przez ten sam przegląd co wszystko inne, a pochodzenie wygenerowanego kodu jest odnotowywane.

Modele współpracy

Osadzony zespół AI

Interdyscyplinarny zespół AI pracuje wewnątrz Państwa organizacji, stale znajdując i realizując nowe możliwości.

Dedykowany zespół AI

Długoterminowe, dedykowane zasoby inżynierskie zbudowane wokół Państwa technologii i modelu dostarczania.

Zarządzana AI

Prowadzimy, monitorujemy i stale ulepszamy produkcyjne systemy AI.

Dlaczego TeamExtension.ai

Sami używamy tych narzędzi na produkcji

Dostarczamy oprogramowanie ze wsparciem AI pod przeglądem, na kodzie klientów i według standardów klientów. Oznacza to, że wskazówki wynikają z praktyki, a nie z pisania polityk, łącznie z uczciwym opisem tego, gdzie to nie pomaga i gdzie po cichu tworzy dodatkową pracę.

Wybrani klienci

Najczęstsze pytania

Czy powinniśmy zakazać tych narzędzi?

Zakazy się nie utrzymują. Programiści je omijają, co zamienia problem nadzoru w problem niewidoczny. Usankcjonowana ścieżka z jasnymi granicami daje lepsze wyniki niż zakaz, którego nikt nie egzekwuje.

Jak zmierzyć, czy to działa?

Przez wyniki dostarczania, a nie aktywność: odsetek nieudanych zmian, liczbę defektów przepuszczonych na produkcję, czas przeglądu i czas realizacji. Liczba linii kodu i odsetek akceptacji podpowiedzi mierzą użycie, a nie wartość, a optymalizowanie ich wręcz szkodzi.

A ryzyko licencyjne kodu generowanego?

Jest realne i da się nim zarządzać. Rejestrowanie pochodzenia, skanowanie pod kątem znanych fragmentów i ustalenie, które narzędzia wolno stosować w których repozytoriach, rozwiązuje większość. Ryzyko zwykle ujawnia się podczas badania due diligence, czyli w najgorszym możliwym momencie.

Czy to spowolni nasze zespoły?

Częściowo tak, i to celowo. Ograniczeniem jest zdolność przeglądu, a alternatywą dla poświęcenia czasu tam jest poświęcenie większego czasu później. W praktyce prace nad zasadami usuwają więcej tarcia, niż dodają, bo sama niepewność co do tego, co wolno, już spowalnia.

Powiązane kompetencje

Strategia i transformacja AI

Strategia AI

Ustalenie, gdzie AI ma miejsce w Państwa biznesie, ile jest warta i w jakiej kolejności ją budować.

Dowiedz się więcej

Bezpieczeństwo AI

Doradztwo w zakresie bezpieczeństwa AI

Modelowanie zagrożeń dla systemów AI oraz projektowanie architektury, mechanizmów kontrolnych i granic, które ograniczają ich ryzyko.

Dowiedz się więcej

Strategia i transformacja AI

Transformacja AI

Prowadzenie zmiany opartej na AI jako programu: strumienie prac, finansowanie, ład i adopcja w całej organizacji.

Dowiedz się więcej

Omów swoją inicjatywę AI

Wdrożenie agentów kodujących i wsparcia AI bez utraty zdolności przeglądu, jakości i audytowalności.

Porozmawiaj z ekspertem AI Rozpocznij ocenę AI