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QUESTION & ANSWER

La revisione del codice AI può sostituire la revisione del codice manuale?

AI è adatto per identificare difetti duplicati, chiamate di pericolo, test mancanti, problemi normativi e cambiamenti di impatto conduce, e per i recensori; ma struttura trade-off, regole aziendali, confini di autorità e bisogni nascosti richiedono ancora responsabilità da coloro che conoscono il sistema. L'obiettivo più ragionevole è quello di avere AI intraprendere il primo giro di ispezioni, e di concentrarsi manualmente su giudizi ad alto rischio.

Rispondi alla domanda.

In primo luogo, dare conclusioni che possono essere utilizzate per il processo decisionale

La revisione del codice AI dovrebbe essere progettata come parte di un divieto di porta di ricerca e sviluppo, non come robot di approvazione automatico. Il sistema può leggere le differenze di richiesta di fusione, documenti rilevanti, risultati di prova, dipendenza da modifiche e specifiche del progetto, posizione del problema di uscita, dichiarazione di rischio, proposta di riparazione e fiducia.

DECISION FACTORS

Quali condizioni devono essere identificate prima che il giudizio sia fatto?

La stessa domanda può avere risposte diverse in diverse fasi di business, dati e progetti, e si suggerisce che le seguenti condizioni siano controllate e che i risultati comuni sul web siano incorporati nei propri progetti.

Se il codice permette di inviare a modelli esterni o deve essere distribuito privatamenteSono presenti chiare specifiche, test e dati di carenza storica per il progettoÈ errato fare in modo che gli sviluppatori ignorano il vero problema?Quali directory, lingue e rischi devono essere esaminati dalla persona designata
ACTION STEPS

Ordine consigliato di anticipo

01

Prima di tutto, saremo chiari sul bersaglio e sul confine.

Un magazzino non core e regole limitate sono state selezionate per stabilire una linea di base.

02

Validazione della dipendenza chiave

Vengono generate solo raccomandazioni e non vengono automaticamente bloccate o approvate richieste di consolidamento.

03

Sviluppo dei risultati valutabili

Rilevamento statistico, cattiva reputazione, accettazione e gravi carenze.

04

Assicurati di decidere il prossimo passo con i risultati reali.

La porta è chiusa alla regola di sicurezza delle minoranze quando la responsabilità matura e manuale è mantenuta.

PRACTICAL EXAMPLE

Come lo capisci nel vero affare?

Esempio usato per illustrare il metodo di giudizio

Nella modifica dell’interfaccia di pagamento, AI può indicare che il registro può registrare numeri di carta completi, mancanza di tiomeri, ecc. elaborazione e test di rami anormali, ecc., non coprono la ripetizione, ma non possono confermare le regole di regolamento dell’impresa da sole differenze di codice.

COMMON RISKS

Il pozzo più semplice da fare.

"Nessun problema" come prova del consolidamento automatico

Non c'è limite alla consegna di magazzino e codice sensibile.

Solo le statistiche generano alcuni commenti senza misurare l'accettazione e le mancanze

ACCEPTANCE

Come dovremmo finire per ricevere e confermare?

Il sistema dovrebbe mostrare feedback da parte degli sviluppatori in base alle carenze note, ai cambiamenti normali e ai cambiamenti ad alto rischio che accecano per registrare il richiamo, la mancata adozione, la raccomandazione esecutiva, il tempo di risposta e il costo di gravi problemi. Il sistema dovrebbe mostrare la base e il codice interessato, sostenere gli sviluppatori e chiarire la lingua, il catalogo e il tipo di rischio non coperti da AI.

In primo luogo, gli elementi sconosciuti sono chiaramente marcati, e poi la decisione è fatta per usare la diagnostica, PoC, progetti a banda fissa o la ricerca e lo sviluppo in corso, che è solitamente più affidabile di una domanda diretta per un prezzo e una durata senza frontiere.

Le condizioni del progetto sono diverse dagli esempi sopra indicati?

Gli obiettivi operativi, i sistemi esistenti, il tempo di campionamento e di programmazione potrebbero essere raccolti prima che i consulenti possano fare giudizi preliminari in relazione ai confini effettivi.

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