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QUESTION & ANSWER

Les codes générés par AI peuvent-ils être utilisés directement dans les systèmes de production?

Le code généré par AI peut être utilisé comme aide à la recherche et au développement, mais ne peut être utilisé pour entrer directement dans la production. Il nécessite toujours un examen structuré, un examen manuel du code, des tests automatiques, des analyses de sécurité, la vérification de licence, la validation des performances et la délivrance de retour.

Répondez à la question.

Premièrement, donner des conclusions qui peuvent être utilisées pour la prise de décisions

L'équipe devrait documenter la responsabilité de l'examen du contenu de génération critique et intégrer les modules, l'intégration, les privilèges, les anomalies, la distribution simultanée et les tests de migration des données dans la ligne de flux.

DECISION FACTORS

Quelles conditions faut-il définir avant de porter un jugement?

La même question peut avoir des réponses différentes dans différentes phases d'activité, de données et de projet. Il est suggéré de vérifier les conditions suivantes et d'intégrer les conclusions communes sur le web dans leurs propres projets.

Le code traite des risques opérationnels et de la sensibilité aux donnéesDisponibilité des données de référence, examen des codes et processus de diffusionFidélité sur la sécurité de la version, de la licence et de la chaîne d'approvisionnementExigences en matière de performance, d'observation, de rétrogradation et d'entretien à long terme
ACTION STEPS

Ordre d ' avancement suggéré

01

Premièrement, nous serons clairs sur la cible et la frontière.

Premièrement, le code, l'interdiction et la responsabilité pour l'examen manuel sont clairs.

02

Validation Dépendance des clés

Code de validation par analyse statique, par l'utilisation de la numérisation et par des tests automatiques.

03

Élaboration de résultats évaluables

Des essais de sécurité, de performance et de scène anormales sont effectués dans des environnements isolés.

04

Assurez-vous de décider de la prochaine étape avec les résultats réels.

L'échelle grise libère et observe les indicateurs de log, et maintient une version rapide de retour en arrière.

PRACTICAL EXAMPLE

Comment le comprenez-vous dans le business réel?

Exemple utilisé pour illustrer la méthode de jugement

Le code de rétest d'ordre généré par AI est correct dans les requêtes normales, mais il n'y a pas de clés telles qu'un tweak, et le réseau est susceptible de répéter l'ordre quand il se déplace. L'état de production ne peut être jugé qu'en ajoutant du duplicata, temps d'arrêt et tests désordonnés et en permettant aux ingénieurs de vérifier la machine d'état. Les exemples ne représentent pas la performance d'un client particulier, et les conclusions réelles doivent être vérifiées en conjonction avec le volume d'affaires propre de l'entreprise, échantillon, système et limites de responsabilité.

COMMON RISKS

La fosse la plus facile à monter.

Remplacer l'examen du code par une note de passage ou une démonstration de compilation réussie

Copier le code source inconnu, licence non cochée

Les équipes comptent sur la génération AI mais ne peuvent pas expliquer la logique de base.

ACCEPTANCE

Comment devrions-nous finir par recevoir et confirmer?

Le module à haut risque devrait identifier les ingénieurs responsables pour s'assurer que l'équipe de suivi comprend, révise et maintient les données.

En se préparant à communiquer avec les fournisseurs ou les équipes internes, il est recommandé d'apporter les processus actuels, des échantillons représentatifs, des systèmes existants, des délais de planification et des niveaux budgétaires. Premièrement, les éléments inconnus sont clairement marqués, et la décision est alors prise d'utiliser des diagnostics, PoC, des projets à fourchette fixe ou des recherches et développements en cours, qui sont généralement plus fiables qu'une demande directe de prix et de durée sans frontières.

Les conditions de votre projet sont différentes des exemples ci-dessus?

Les objectifs opérationnels, les systèmes existants, les échantillons et le temps prévu pourraient être rassemblés avant que les consultants ne puissent rendre des jugements préliminaires en ce qui concerne les limites réelles.

Consultants associés pour les projets