Home / FAQs / AI Outsourcing procement, kutipan dan penerimaan
QUESTION & ANSWER

Kode-kode yang dihasilkan AI dapat digunakan secara langsung dalam sistem produksi?

Kode code yang dihasilkan oleh AI dapat digunakan sebagai bantuan penelitian dan pengembangan, tetapi tidak dapat dioperasikan untuk memasuki produksi secara langsung. Ini masih memerlukan review terstruktur, review kode manual, pengujian otomatis, pemindaian keamanan, verifikasi lisensi, validasi kinerja dan issuance kembali. AI mungkin menghasilkan antarmuka yang ketinggalan zaman, konfigurasi baku yang tidak aman atau kode kesalahan perbatasan yang tampaknya masuk akal, dan tanggung jawab kualitas akhir tetap dengan tim proyek.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, berikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan

Tim harus mendokumentasikan tanggung jawab untuk meninjau konten generasi kritis dan menggabungkan modul, integrasi, kelayakan, anomali, distribusi yang serentak dan tes migrasi data ke dalam garis aliran Kode yang alamat pembayaran, identitas, privasi dan aturan bisnis kunci harus ditinjau oleh insinyur berpengalaman.

DECISION FACTORS

Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penilaian dibuat?

Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai fase bisnis, data, dan proyek. Disarankan bahwa kondisi berikut akan diperiksa dan bahwa temuan umum di web akan dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.

Kode alamat risiko bisnis dan kepekaan dataKEBUDAYAAN TERAKA bagi pengujian dasar, ulasan kode dan proses rilisKeandalan pada versi, lisensi dan jaminan rantai pasokanKinerja, kebolehpan, kembali dan persyaratan penyelenggaraan jangka panjang
ACTION STEPS

Cadangkan perintah dari awal

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Pertama, kode, larangan dan kewajiban untuk review manual jelas.

02

Ketergantungan Kunci Validasi

Kode pengesahan melalui analisis statis, ketergantungan pada pemindaian dan pengujian otomatis.

03

Pembangunan hasil yang dinilai

Pengujian adegan yang tidak normal, dan kinerja yang aman dilakukan di lingkungan terpencil.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Skala kelabu bercolor melepaskan dan mengamati indikator log, dan mempertahankan versi rollback yang cepat.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau bisa mengerti dalam bisnis sebenarnya?

Contoh ses Contoh digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Kode uji ulang urutan yang dihasilkan oleh AI ini benar dalam permintaan normal, tetapi tidak ada kunci seperti tweak, dan jaringan kemungkinan untuk mengulangi urutan ketika bergerak. Kondisi produksi hanya dapat dinilai dengan menambahkan duplikat, time-out dan uji gangguan dan memungkinkan insinyur untuk memeriksa mesin status. Contoh-contoh tidak mewakili kinerja klien tertentu, dan kesimpulan yang sebenarnya perlu diverifikasi sesuai dengan volume bisnis perusahaan sendiri, sampel, sistem dan batas-batas liabilitas.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Teampat kembali kode dengan sukses lolos atau demonstrasi kompilasi

Kode sumber tidak diketahui, lisensi belum diperiksa

Tim-tim ilmu besi mengandalkan AI generasi tetapi tidak dapat menjelaskan logika inti.

ACCEPTANCE

Bagaimana seharusnya kita akhirnya menerima dan mengkonfirmasi?

Kiriman harus menyediakan catatan review kode, liputan uji, laporan celah dan ketergantungan, pernyataan desain kunci, bukti pelepasan dan bukti kembali modul berisiko tinggi harus mengidentifikasi insinyur yang bertanggung jawab untuk memastikan bahwa tim tindak lanjut memahami, merevisi dan mempertahankan.

Saat melakukan persiapan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan agar proses saat ini, sampel perwakilan, sistem yang ada, perencanaan waktu dan tingkat anggaran yang dibawa Pertama, barang-barang yang tidak diketahui ditandai dengan jelas, kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnostik, PoC, proyek jarak tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.

Kondisi proyek Anda berbeda dengan contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan waktu yang direncanakan dapat dikolasikan sebelum konsultan dapat membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas yang sebenarnya.

Konsultan proyek Associate