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QUESTION & ANSWER

¿Pueden utilizarse códigos generados por AI directamente en sistemas de producción?

El código generado por AI puede ser utilizado como ayuda de investigación y desarrollo, pero no puede ser operado para entrar en producción directamente. Todavía requiere revisión estructurada, revisión manual de códigos, pruebas automáticas, exploración de seguridad, verificación de licencias, validación de rendimiento y publicación de vuelta. AI puede generar interfaces obsoletas, configuraciones predeterminadas inseguras o códigos de error fronterizos aparentemente razonables, y la responsabilidad de calidad final sigue con el equipo del proyecto.

Responde a la pregunta.

Primero, dé conclusiones que puedan utilizarse para la adopción de decisiones

El equipo debe documentar la responsabilidad de revisar el contenido de generación crítica e incorporar los módulos, integración, privilegios, anomalías, distribución simultánea y pruebas de migración de datos en la línea de corriente. Los ingenieros experimentados deben revisar los códigos que abordan los pagos, identidad, privacidad y reglas clave de negocio.

DECISION FACTORS

¿Qué condiciones deben determinarse antes de que se haga el juicio?

La misma pregunta puede tener diferentes respuestas en diferentes fases de negocios, datos y proyectos. Se sugiere que se revisen las siguientes condiciones y que los resultados comunes en la web se incorporen en sus propios proyectos.

El código aborda los riesgos de negocio y la sensibilidad de los datosDisponibilidad de pruebas de base, revisión de códigos y proceso de liberaciónConfianza en la seguridad de la versión, la licencia y la cadena de suministroRequisitos de rendimiento, observable, redondeo y mantenimiento a largo plazo
ACTION STEPS

Orden de anticipación propuesta

01

Primero, seremos claros sobre el objetivo y la frontera.

En primer lugar, el código de código, la prohibición y la responsabilidad de revisión manual son claras.

02

Dependencia de la clave de la validación

Código de validación a través de análisis estático, dependencia del escaneo y pruebas automáticas.

03

Desarrollo de resultados evaluables

Se realizan pruebas de escena seguras, de rendimiento y anormales en entornos aislados.

04

Asegúrese de decidir el siguiente paso con los resultados reales.

El grises libera y observa los indicadores de registro, y mantiene una versión de reenrollamiento rápido.

PRACTICAL EXAMPLE

¿Cómo lo entiendes en el negocio real?

Ejemplo utilizado para ilustrar el método de juicio

El código de retest de orden generado AI es correcto en las solicitudes normales, pero no hay claves como un tweak, y la red es probable que repita el orden cuando se mueve. La condición de producción sólo puede ser juzgado mediante la adición de pruebas duplicadas, de tiempo y desordenada y permitiendo a los ingenieros para comprobar la máquina de estado. Los ejemplos no representan el rendimiento de un cliente particular, y las conclusiones reales deben ser verificadas en conjunto con los límites de volumen de negocio

COMMON RISKS

El pozo más fácil de seguir.

Reemplazar el examen del código con un pase de compilación exitoso o demostración

Copia código fuente desconocido, licencia sin cheque

Los equipos confían en la generación AI pero no pueden explicar la lógica básica.

ACCEPTANCE

¿Cómo terminaremos recibiendo y confirmando?

La entrega debe proporcionar registros de revisión de códigos, cobertura de pruebas, informes de brecha y dependencia, declaraciones clave de diseño, pruebas de liberación y respaldo. El módulo de alto riesgo debe identificar ingenieros responsables para asegurar que el equipo de seguimiento entienda, revise y mantenga.

Al prepararse para comunicarse con proveedores o equipos internos, se recomienda que se introduzcan procesos actuales, muestras representativas, sistemas existentes, tiempo de planificación y niveles presupuestarios. En primer lugar, los elementos desconocidos están claramente marcados, y luego se toma la decisión de utilizar diagnósticos, PoC, proyectos de alcance fijo o investigación y desarrollo continuo, que generalmente es más fiable que una demanda directa de un precio y duración sin fronteras.

¿Sus condiciones de proyecto son diferentes de los ejemplos anteriores?

Los objetivos operacionales, los sistemas existentes, el tiempo de muestreo y el tiempo previsto podrían cotejarse antes de que los consultores pudieran emitir juicios preliminares en relación con los límites reales.

Consultores asociados en proyectos