Engenharia e talento em IA

Transformação da engenharia de software com IA

Os assistentes de programação estão em uso, tenham sido aprovados ou não, e a produção cresceu mais depressa do que a capacidade de revisão. Ajudamos as organizações de engenharia a adotá-los de forma deliberada: o que é permitido, o que é revisto e como a qualidade é medida em vez de presumida.

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O problema de negócio

A velocidade subiu e ninguém verificou o que mais mudou

Produz-se mais código, e a revisão, os testes e a supervisão de arquitetura que antes o continham não cresceram com ele. O resultado visível é o débito. Os resultados menos visíveis são código que ninguém compreende por inteiro, dependências trazidas sem avaliação, testes escritos contra a implementação e não contra o requisito, e uma erosão lenta da compreensão partilhada que permite a uma equipa mudar um sistema em segurança.

O que fazemos

Fixar a política e instrumentar o resultado

Estabelecemos que assistência é permitida e onde, incluindo os pontos em que não deve ser usada, como código que toca lógica regulada ou material licenciado de terceiros. Depois reforçamos as restrições que agora suportam mais carga: normas de revisão, estratégia de testes, política de dependências e registo de proveniência. Sobretudo, instrumentamos o resultado, para que o efeito na taxa de defeitos, no tempo de revisão e na taxa de falha das alterações seja medido em vez de discutido.

Transformação da engenharia de software com IA

Competências

Desenvolvimento de software nativo de IA
Estratégia de agentes de programação
Ciclo de vida assistido por IA
Estratégia de testes automatizados
Revisão de código com IA
Automação de DevOps
Produtividade de engenharia

Casos de uso comuns

Estabelecer uma política de engenharia sobre assistência de IA ao código que os programadores realmente sigam.
Medir se o desenvolvimento assistido está a melhorar ou a piorar os resultados de entrega.
Reconduzir a adoção informal de ferramentas de programação a uma via autorizada e governada.
Tratar a exposição a licenças e proveniência do código gerado por IA antes de uma auditoria ou de uma operação.

Como trabalhamos

Definir o âmbito

Acordar o papel, a tecnologia, a senioridade e como o sucesso será avaliado.
Selecionar

É você que entrevista. Ninguém entra na equipa sem a sua concordância.
Integrar

Trabalham com as suas ferramentas, o seu processo e o seu ciclo de revisão, reportando ao seu responsável.
Sustentar

A capacidade ajusta-se ao roteiro; o conhecimento fica documentado e não numa só cabeça.

Tecnologia

TypeScript
Python
Go
React
Node.js
Kubernetes
GitHub Actions
Terraform

Segurança e governação

Os engenheiros trabalham sob o seu modelo de acesso e o seu código de conduta, na sua infraestrutura, com as mesmas revisões e aprovações do seu próprio pessoal. A propriedade intelectual do trabalho é sua. Quando se usa assistência de IA para programar, passa pela mesma revisão que qualquer outra coisa, e a proveniência do código gerado é registada.

Modelos de colaboração

Equipa de IA destacada

Uma equipa de IA multidisciplinar trabalha dentro da sua organização para encontrar e entregar oportunidades de forma contínua.

Equipa de IA dedicada

Capacidade de engenharia dedicada a longo prazo, construída em torno da sua tecnologia e do seu modelo de entrega.

IA gerida

Operamos, monitorizamos e melhoramos continuamente os sistemas de IA em produção.

Porquê a TeamExtension.ai

Usamos nós próprios estas ferramentas em produção

Entregamos software com assistência de IA sob revisão, em código de clientes e com as normas deles. Isso significa que a orientação vem da prática e não da redação de políticas, incluindo as partes honestas sobre onde não ajuda e onde cria trabalho em silêncio.

Clientes selecionados

Perguntas frequentes

Devemos proibir estas ferramentas?

As proibições não aguentam. Os programadores contornam-nas, o que transforma um problema de governação num problema invisível. Uma via autorizada com fronteiras claras dá melhores resultados do que uma proibição que ninguém faz cumprir.

Como medimos se está a resultar?

Por resultados de entrega e não por atividade: taxa de falha das alterações, defeitos que escapam, tempo de revisão e prazo de entrega. Linhas de código e taxa de aceitação medem uso, não valor, e otimizar por elas é ativamente prejudicial.

E a exposição a licenças do código gerado?

É real e é gerível. Registar a proveniência, procurar excertos conhecidos e definir que ferramentas podem ser usadas em que repositórios cobre a maior parte. A exposição costuma aparecer numa auditoria prévia a uma transação, que é o pior momento para a descobrir.

Isto vai atrasar as nossas equipas?

Em parte sim, e de propósito. A capacidade de revisão é a restrição, e a alternativa a investir tempo aí é investir mais tempo depois. Na prática o trabalho de política retira mais atrito do que acrescenta, porque a incerteza sobre o que é permitido já trava por si.

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