22.05.2025 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментЛегко попасть под влияние таких технологий, как искусственный интеллект, и сразу же начать экспериментировать, не заложив правильную основу, пишет на портале The New Stack Арпад Кун, руководитель направления инжиниринга и инфраструктуры компании Bitrise. Появление кода, генерируемого ИИ, и все более сложных агентов ИИ изменит игру для предприятий и стартапов, стремящихся делать больше с меньшими затратами. Но это не серебряная пуля. Использование ИИ в рамках жизненного цикла разработки ПО (SDLC) сопряжено с определенными трудностями. Если ваши инструменты, процессы и инфраструктура не рассчитаны на масштабирование, вы рискуете лишиться тех преимуществ, которые сулит ИИ. Это создает проблему для ИТ- и инженерных руководителей, которым необходимо найти способы максимизировать эффективность с помощью ИИ и одновременно снизить риски и узкие места, которые может создать ИИ. ИИ может стать следующей золотой лихорадкой для новаторов, но если у вас нет необходимых систем для анализа, тестирования и исправления ошибок в коде, создаваемом ИИ, вам будет сложно эффективно масштабироваться. Внедрение надежной системы непрерывной интеграции и непрерывной доставки (CI/CD) является ключевым фактором для того, чтобы ваши системы и инженеры-программисты могли идти в ногу с ИИ. Окупаемость инвестиций при внедрении ИИ остается труднодостижимой Несмотря на шумиху и ажиотаж вокруг ИИ, его внедрение все еще запаздывает. По данным недавнего опроса Techstrong Research «DevOps Next: 2024 and Beyond» ...
читать далее.
