DEBATT | Henri Terho, Eficode
Slik optimaliserer du IT-utvikling med AI
Generativ AI er overalt for tiden, og brukt korrekt kan kunstig intelligens være en game changer for utviklingsteam. Her er fem tips til AI-integrasjon i utviklingsmiljøer.
Tjenester basert på kunstig intelligens har tatt syvmilssteg i rekordfart. På få år har AI-tjenester gått fra å være en morsom gimmick til å være en aktiv del av millioner av brukeres hverdag – og det samme bør det være hos utviklere. Generativ AI (GenAI) kan hjelpe utviklere med å jobbe raskere, gjøre færre feil og samarbeide bedre – og kan til og med automatisere kjedelige og gjentatte oppgaver, identifisere og løse kodeproblemer og hjelpe til med å designe programvare raskere enn det tar å søke gjennom GitHub for løsninger.
Men det må implementeres korrekt i virksomheten og utviklingsmiljøet.
For å følge med den teknologiske utviklingen bør virksomheter derfor tenke AI inn i sine strategier og arbeidsmetoder for å forsøke å skape de beste forutsetningene for sine utviklere. For gjør ikke virksomhetene det, risikerer de at utviklerne bruker uautoriserte AI-er, noe som kan medføre en sikkerhets- og kvalitetsrisiko.
Der det gir mening
I Eficode har vi i flere år fulgt nøye med på AI-trenden og vært raske til å adaptere teknologien der det gir mening. Og vår holdning er klar: For å utnytte det fulle potensialet til AI er det nødvendig å integrere teknologien strategisk i utviklingsprosessen.
Generativ AI endrer måten vi lager programvare på. Den gjør arbeidet mer effektivt, reduserer feil og hjelper virksomheter med å levere bedre produkter raskere. Hvis man bruker AI riktig, kan det gi en stor konkurransefordel: Virksomheter som ikke integrerer AI, risikerer å bli forbikjørt av mer agile og innovative konkurrenter.
Hvis ikke virksomhetene allerede nå begynner å vurdere hvordan AI kan brukes som et redskap på nivå med Github, så vil utviklingsteamene begynne å gjøre det uregulert som skygge-IT – og det må ikke skje.
Derfor kommer jeg også med inspirasjon til hvordan AI kan integreres i virksomhetens utviklingsmiljø.
Automatisert kodegenerering og kvalitetsforbedring
Generativ AI har revolusjonert kodegenerering ved å redusere utviklerens manuelle arbeid og samtidig forbedre kodekvaliteten. Verktøy som GitHub Copilot, Gitlab Duo og OpenAI Codex kan generere funksjonelle kodeblokker, optimalisere eksisterende kode og foreslå mer effektive algoritmer.
Tilsvarende kan AI hjelpe til med å brainstorme andre løsninger, når man støter på en gordisk kodeknute.
Det fremskynder utviklingsprosessen og reduserer risikoen for menneskelige feil. AI-drevet kodeassistanse kan også identifisere potensielle sikkerhetshull og foreslå mer robuste løsninger, noe som er essensielt i en tid med økende cybersikkerhetstrusler.
Det skjer likevel ikke uten en menneskelig gjennomgang av koden. AI kan bistå utviklere med å spare uante mengder med tid, slik at de bare trenger å fokusere på kvalitetssikring av koden, noe som vil spare tid – og dermed kostnader.
Intelligent kravstyring og dokumentasjon
AI er perfekt til å automatisere oppgaver, og det er helt klart her teknologien utnyttes best – litt i stil med AIs teknologiske forgjenger, RPA-er.
AI kan forbedre kravstyringsprosessen ved å analysere eksisterende prosjektkrav og generere detaljerte tekniske spesifikasjoner. AI-baserte verktøy kan sikre at kravene er konsekvente, veldefinerte og fri for tvetydigheter, noe som reduserer risikoen for misforståelser i utviklingsteamet.
Dessuten kan AI generere automatisert dokumentasjon som oppdateres fortløpende, noe som sparer tid og sikrer at dokumentasjonen alltid gjenspeiler den aktuelle kodebasen.
AI-drevet testautomatisering og ressursforbruk
Tradisjonell programvaretesting krever betydelige ressurser, men AI kan optimalisere denne prosessen ved å generere testcaser basert på kodeanalyse og tidligere feilmønstre. AI-baserte testverktøy kan identifisere potensielle sårbarheter, foreslå rettelser og til og med simulere forskjellige scenarier for å teste programvaren i realistiske driftsmiljøer.
Ved å analysere systemets ytelse og belastningsmønstre kan AI anbefale justeringer i infrastrukturen, slik at ressurser allokeres mer effektivt.
Det resulterer både i færre feil i produksjonen og sikrer at programvareutgivelser skjer kjappere og med høyere kvalitet.
AI kan tilsvarende hjelpe virksomheter med å optimalisere ressursforbruk og forbedre skalerbarheten til programvareløsninger. Ved å analysere systemets ytelse og belastningsmønstre kan AI anbefale justeringer i infrastrukturen, slik at ressurser allokeres mer effektivt.
Det er spesielt verdifullt i sky-miljøer, der AI kan sikre optimal utnyttelse av CPU, RAM og lagringskapasitet, samtidig som at kostnadene holdes nede. AI-baserte verktøy kan også dynamisk justere skaleringsstrategier for å forebygge plutselige endringer i brukerbelastningen.
Intelligente AI-assisterte DevOps-workflows
Generativ AI kan forbedre DevOps-prosesser ved å automatisere oppgaver som incident management, kodeintegrasjon og utrulling. AI-drevne systemer kan analysere loggfiler, identifisere mønstre i systemavbrudd og foreslå preventive løsninger.
Generativ AI har blitt en avgjørende teknologi i programvareutvikling og DevOps.
AI-assistenter kan også strømlinje samarbeidet mellom utviklings- og driftsteam ved å generere handlingsplaner basert på tidligere tickets, feil og ytelsesproblemer. Dette skaper en mer effektiv programvareutviklingsprosess med større transparens.
Generativ AI har blitt en avgjørende teknologi i programvareutvikling og DevOps. Ved å integrere AI på strategiske områder kan utviklere og virksomheter redusere tidsforbruket, minimere feil og forbedre programvarekvaliteten og skalerbarheten. De organisasjonene som klarer å bruke AI optimalt, vil med andre ord stå sterkere i et konkurransepreget marked.
