Home / FAQs / AI Zamówienia, notowania i akceptacje Outsourcing
QUESTION & ANSWER

Czy kody generowane przez AI mogą być stosowane bezpośrednio w systemach produkcyjnych?

Kod wygenerowany przez AI może być stosowany jako pomoc w badaniach i rozwoju, ale nie może być obsługiwany do bezpośredniego wejścia do produkcji. Nadal wymaga on ustrukturyzowanego przeglądu, ręcznego przeglądu kodu, automatycznego testowania, skanowania bezpieczeństwa, weryfikacji licencji, weryfikacji wydajności i wydania z powrotem. AI może generować przestarzałe interfejsy, niebezpieczne konfiguracje domyślne lub pozornie rozsądne kody błędów granicznych, a ostateczna odpowiedzialność za jakość pozostaje w zespole projektu.

Odpowiedz na pytanie.

Po pierwsze, należy przedstawić wnioski, które mogą być wykorzystane do podejmowania decyzji.

Zespół powinien udokumentować odpowiedzialność za przegląd krytycznej zawartości generacji i włączyć moduły, integrację, przywileje, anomalie, równoczesne testy dystrybucji i migracji danych do linii strumienia. Kody, które dotyczą płatności, tożsamości, prywatności i kluczowych zasad biznesowych muszą być poddane przeglądowi przez doświadczonych inżynierów.

DECISION FACTORS

Jakie warunki należy określić przed podjęciem decyzji?

To samo pytanie może zawierać różne odpowiedzi w różnych fazach działalności, danych i projektów. Sugeruje się, aby sprawdzić następujące warunki i włączyć wspólne ustalenia w sieci do ich własnych projektów.

Kod dotyczy ryzyka biznesowego i wrażliwości danychDostępność testów podstawowych, przeglądu kodów i procesu wydawaniaReligia na rzecz bezpieczeństwa wersji, licencji i łańcucha dostawWymagania dotyczące konserwacji, zdatnej do obserwacji, cofania i długotrwałej konserwacji
ACTION STEPS

Sugerowana kolejność wyprzedzania

01

Najpierw wyjaśnimy cel i granicę.

Po pierwsze, kod, zakaz i odpowiedzialność za ręczną kontrolę są jasne.

02

Kluczowe zależności zatwierdzenia

Kod walidacji poprzez analizę statyczną, uzależnienie od skanowania i automatyczne badania.

03

Opracowanie wyników możliwych do oceny

Bezpieczne, wydajne i nieprawidłowe badania sceny są przeprowadzane w odizolowanych środowiskach.

04

Upewnij się, że zdecydujesz się na kolejny krok z prawdziwymi wynikami.

Szary scale uwalnia i obserwuje wskaźniki dziennika, i utrzymuje szybką wersję rollback.

PRACTICAL EXAMPLE

Jak to rozumiesz w prawdziwym biznesie?

Przykład stosowany do zilustrowania metody oceny

Wygenerowany kod zamówienia AI jest poprawny w zwykłych żądaniach, ale nie ma kluczy, takich jak pobieżność, a sieć może powtórzyć zamówienie, gdy się porusza. Stan produkcji można ocenić tylko poprzez dodanie duplikatu, time- out i nieregularnego testów i pozwala inżynierom sprawdzić maszynę statusu. Przykłady nie przedstawiają wydajności danego klienta, a rzeczywiste wnioski muszą być zweryfikowane w połączeniu z własną ilością działalności przedsiębiorstwa, próbki, systemu i granic odpowiedzialności.

COMMON RISKS

Najprostszy do przejścia.

Zastąp przegląd kodu pomyślnym arkuszem lub demonstracją

Kopiuj nieznany kod źródłowy, niesprawdzona licencja

Zespoły opierają się na generacji AI, ale nie mogą wyjaśnić zasadniczej logiki.

ACCEPTANCE

Jak mamy to potwierdzić?

Dostawa powinna dostarczyć zapisy przeglądu kodu, zakres testów, luka i sprawozdania polegania, kluczowe oświadczenia projektowe, wydania i back dowodów. Moduł wysokiego ryzyka powinien zidentyfikować odpowiedzialnych inżynierów, aby zapewnić, że zespół kontynuacyjny rozumie, zmienia i utrzymuje.

Przygotowując się do komunikacji z dostawcami lub zespołami wewnętrznymi, zaleca się, aby obecnie procesy, reprezentatywne próbki, istniejące systemy, czas planowania i poziomy budżetowe zostały wprowadzone. Po pierwsze, nieznane pozycje są wyraźnie oznaczone, a następnie podejmuje się decyzję o zastosowaniu diagnostyki, PoC, projektów o zasięgu stałym lub trwających badań i rozwoju, co jest zazwyczaj bardziej wiarygodne niż bezpośrednie zapotrzebowanie na cenę i czas trwania bez granic.

Warunki projektu różnią się od powyższych przykładów?

Cele operacyjne, istniejące systemy, próby i planowany czas można by zestawić, zanim konsultanci będą mogli dokonać wstępnych ocen w odniesieniu do rzeczywistych granic.

Doradcy ds. projektów stowarzyszonych