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QUESTION & ANSWER

AI 생성된 부호는 생산 체계에서 직접 사용될 수 있습니까?

AI에 의해 생성된 코드는 연구와 개발 원조로 사용될 수 있습니다, 그러나 직접 생산을 입력하기 위하여 운영될 수 없습니다. 그것은 아직도 구조상 검토, 수동 부호 검토, 자동적인 테스트, 안전 스캐닝, 면허 검증, 성과 검증 및 발급 후에 요구합니다. AI는 outdated 공용영역, 안전 기본 윤곽 또는 겉으로 적당한 국경 과실 부호를 생성하고, 마지막 질 책임은 프로젝트 팀과 남아 있습니다.

질문에 대한 답변

먼저 의사 결정에 사용될 수있는 결론을 제공합니다.

팀은 중요한 세대 콘텐츠를 검토하고 모듈, 통합, 권한, anomalies, 동시 배포 및 데이터 마이그레이션 테스트를 스트림 라인에 통합하는 책임을 문서해야합니다. 지불, 정체성, 개인 정보 보호 및 핵심 비즈니스 규칙을 해결하는 코드는 숙련 된 엔지니어가 검토해야합니다.

DECISION FACTORS

어떤 조건은 판단하기 전에 확인되어야합니까?

동일한 질문은 다른 사업, 자료 및 프로젝트 단계의 밑에 다른 대답이 있을지도 모릅니다. 그것은 뒤에 오는 조건이 검사되고 웹에 일반적인 발견은 그들의 자신의 프로젝트에 통합될 것이라는 점을 건의됩니다.

코드 주소 사업 위험 및 데이터 감도테스트 기본, 코드 검토 및 릴리스 프로세스의 가용성버전, 면허 및 공급망 보안에 대한 신뢰성성과, 관찰 가능, 롤백 및 장기 유지 보수 요구 사항
ACTION STEPS

사전 예약

01

첫째, 우리는 표적과 국경에 대해 명확하게 될 것입니다.

먼저, 코드 코드, 금지 및 설명서 검토의 책임은 명확합니다.

02

유효성 열쇠 의존

정적 분석, 스캔 및 자동 테스트에 대한 신뢰성을 통해 검증 코드.

03

평가 가능한 결과의 개발

안전, 성능 및 비정상적인 장면 테스트는 격리된 환경에서 실시됩니다.

04

실제 결과와 다음 단계를 결정하십시오.

회색의 릴리스와 로그 표시를 관찰하고 빠른 롤백 버전을 유지합니다.

PRACTICAL EXAMPLE

실제 사업에서 어떻게 이해합니까?

판단의 방법을 설명하는 데 사용되는 예

AI 생성된 순서 재시험 부호는 정상적인 요구에 정확하, 그러나 tweak와 같은 열쇠가 있고, 네트워크는 그것을 이동하는 때 순서를 반복할 가능성이 있습니다. 생산의 상태는 단지 중복, 시간 아웃 및 무질서 시험 및 상태를 검사하는 엔지니어를 허용해서 재판될 수 있습니다. 예를 들면 특정한 클라이언트의 성과를 나타내지 않으며, 기업의 자신의 사업량, 의무 및 경계표 체계와 함께 확인될 실제적인 결론 필요.

COMMON RISKS

가장 쉬운 피트에서 단계.

성공적인 컴파일 패스 또는 데모로 코드 검토를 대체

복사 알 수없는 소스 코드, unchecked 라이센스

AI 발생에 의존하지만 핵심 논리를 설명 할 수 없습니다.

ACCEPTANCE

우리는 수신 및 확인을 종료해야 하는 방법?

납품은 부호 검토 기록, 시험 적용, 간격 및 신뢰 보고, 중요한 디자인 문, 방출 및 뒤 증거를 제공해야 합니다. 높은risk 단위는 책임있는 엔지니어가 그 후속 팀 이해, 개정 및 유지한다는 것을 보증하기 위하여 확인해야 합니다.

공급자 또는 내부 팀과 통신 할 때, 현재 프로세스, 대표 샘플, 기존 시스템, 계획 시간 및 예산 수준이 가져 오는 것이 좋습니다. 우선, 알 수없는 항목은 명확하게 표시되고 그 결정은 진단, PoC, 고정 범위 프로젝트 또는 지속적인 연구 및 개발, 이는 일반적으로 국경없이 가격과 기간 동안 직접 수요보다 신뢰할 수있는 것보다 더 신뢰할 수 있습니다.

프로젝트 조건은 위의 예에서 다르습니까?

운영 목적, 기존 시스템, 샘플 및 계획된 시간은 컨설턴트가 실제 경계와 관련하여 예비 판단을 만들 수 있기 전에 충돌 할 수 있습니다.

Associate 프로젝트 컨설턴트