Home / FAQs / AI Outsourcing, alıntılar ve kabuller
QUESTION & ANSWER

AI-prodük kodlar doğrudan üretim sistemlerinde kullanılabilir mi?

AI tarafından üretilen kod, araştırma ve geliştirme yardımı olarak kullanılabilir, ancak doğrudan üretime girmek için işletilemez.Proje ekibiyle yapılandırılmış inceleme, manuel kod incelemesi, otomatik test, güvenlik tarama, lisans doğrulama, performans ve ihraç edilebilir AI'nin geri kazanılması, varsayılan yapılandırmalar veya görünüşte makul sınır hatası kodları oluşturabilir ve nihai kalite sorumluluğu hala proje ekibi ile kalır.

Soruyu cevaplayın.

İlk olarak, karar verme için kullanılabilir sonuçlar verin

Ekip, kritik nesil içeriği gözden geçirme ve modüller, entegrasyon, ayrıcalıklar, anomaliler, eşzamanlı dağıtım ve veri göç testleri akış çizgisine dahil etme sorumluluğunu belgelemeli.Bu adres ödemeleri, kimlik, gizlilik ve anahtar iş kuralları deneyimli mühendisler tarafından gözden geçirilmesi gerekir.

DECISION FACTORS

Yargılamadan önce hangi koşullar belirlenmelidir?

Aynı soru farklı iş, veri ve proje aşamaları altında farklı cevaplara sahip olabilir. Aşağıdaki koşulların kontrol edilmesi ve web'deki ortak bulguların kendi projelerine dahil edilmesi önerilir.

Kod iş risklerini ve veri duyarlılığını ele alırTest temelline, kod incelemesi ve serbest bırakma sürecine ilişkin erişilebilirlikVersiyonda yeniden ele alın, lisans ve tedarik zinciri güvenliğiPerformans, gözlemlenebilir, yuvarlanabilir ve uzun vadeli bakım gereksinimleri
ACTION STEPS

İleriye dönük bir emir

01

İlk olarak, hedef ve sınır hakkında net olacağız.

İlk olarak, kod kodu, manuel inceleme için yasak ve sorumluluk açıktır.

02

Geçerlilik Anahtar Bağımlılığı

Statik analiz yoluyla doğrulama kodu, tarama ve otomatik testlere güven.

03

Değerlendirme edilebilir sonuçları Geliştirme

Güvenli, performans ve anormal sahne testleri izole ortamlarda yapılır.

04

Gerçek sonuçlarla bir sonraki adıma karar verdiğinizden emin olun.

gri ölçekli yayınlar ve günlük göstergeleri gözlemler ve hızlı bir geri dönüş versiyonunu korur.

PRACTICAL EXAMPLE

Gerçek işte nasıl anlıyorsunuz?

Örnek, karar verme yöntemini göstermek için kullanılır

AI, normal taleplerde doğrulanmış, ancak belirli bir müşterinin performansını temsil etme ve gerçek sonuçların, işletmenin kendi iş hacmi, örnek, sistem ve sorumluluk sınırlarının durumunu tekrarlaması muhtemel.

COMMON RISKS

En kolay pit adım at.

Başarılı bir derleme geçişi veya gösteri ile kod incelemesi

Bilinmeyen kaynak kodu, kontrol edilmemiş lisans

Takımlar AI nesline güveniyor ancak temel mantığı açıklayamaz.

ACCEPTANCE

Nasıl alınır ve doğruyu doğrulayacağız?

Teslimat, kod inceleme kayıtları, test kapsamı, boşluk ve güven raporları, anahtar tasarım ifadeleri, salıverme ve geri kanıtlar sağlamalıdır. yüksek riskli modül, takip ekibinin anladığı, geri çekilmesi ve sürdürülmesini sağlamak için sorumlu mühendisler belirlemeli.

tedarikçiler veya iç takımlar ile iletişim kurmaya hazırlanırken, mevcut süreçlerin, temsilci örneklerin, mevcut sistemlerin, zaman ve bütçe seviyelerinin getirilmesini tavsiye edilir. İlk olarak, bilinmeyen öğeler açıkça işaretlenir ve sonra karar tanıları kullanmak için yapılır, PoC, sabit menzilli projeler veya devam eden araştırma ve geliştirme, bu genellikle sınırları olmayan bir fiyat ve süre için doğrudan talepten daha güvenilirdir.

Proje koşulları yukarıdaki örneklerden farklıdır?

Operasyonel hedefler, mevcut sistemler, örnek ve planlı zaman, danışmanlar gerçek sınırlarla ilgili ön yargılar yapabilmeden önce eşleştirilebilir.

Associate project danışmanlar