Nu för tiden finns generativ AI överallt. Och om den används på rätt sätt kan artificiell intelligens vara en game changer för utvecklingsteam. Eficodes expert ger fem tips om AI-integration i utvecklingsmiljöer.
Tjänster baserade på artificiell intelligens har tagit stora kliv framåt i rekordfart. På bara några år har AI-tjänster gått från att vara en kul gimmick till en aktiv del av vardagen för miljontals användare – och borde vara det för utvecklare också.
Generativ AI (GenAI) kan hjälpa utvecklare att arbeta snabbare, göra färre misstag och samarbeta bättre – det kan till och med automatisera tråkiga och repetitiva uppgifter, identifiera och lösa kodproblem och hjälpa till att designa mjukvara på kortare tid än det tar att leta igenom GitHub efter svar. 
Men det måste implementeras på rätt sätt i företaget och utvecklingsmiljön.
För att hänga med i den tekniska utvecklingen bör organisationer inkludera AI i sina strategier och arbetsmetoder och försöka skapa de bästa förutsättningarna för sina utvecklare. Om företagen inte gör det riskerar de att utvecklarna använder icke-auktoriserad AI, vilket kan medföra säkerhets- och kvalitetsrisker.
Eficode är en ledande expert inom mjukvaruutveckling och DevOps och har under flera år följt AI-trenden intensivt och varit snabba med att tillämpa tekniken där det är meningsfullt. Och Eficodes ståndpunkt är tydlig: För att utnyttja AI:s fulla potential är det nödvändigt att integrera tekniken strategiskt i utvecklingsprocessen.
”Generativ AI förändrar sättet vi gör mjukvara på. Det gör arbetet mer effektivt, minskar antalet fel och hjälper företag att leverera bättre produkter snabbare. Om AI används på rätt sätt kan det ge en stor konkurrensfördel: företag som inte integrerar AI riskerar att bli omkörda av mer flexibla och innovativa konkurrenter”, säger Henri Terho på Eficode och tillägger:
”Om företagen inte börjar fundera på hur AI kan användas som ett verktyg på samma nivå som GitHub så kommer utvecklingsteamen att börja göra det oreglerat, som skugg-IT – och det får inte hända.”
Henri Terho ger därför inspiration till hur AI kan integreras i företagets utvecklingsmiljö.
Automatiserad kodgenerering och kvalitetsförbättring
Generativ AI har revolutionerat kodgenereringen genom att minska utvecklarnas manuella arbete och samtidigt förbättra kodkvaliteten. Verktyg som GitHub Copilot, GitLab Duo och OpenAI Codex kan generera funktionella kodblock, optimera befintlig kod och föreslå effektivare algoritmer.
AI kan också hjälpa till att komma på andra lösningar när man stöter på en gordisk knut i koden.
Detta påskyndar utvecklingsprocessen och minskar risken för mänskliga misstag. AI-driven kodassistans kan också identifiera potentiella säkerhetsluckor och föreslå mer robusta lösningar, vilket är nödvändigt i en tid av växande cybersäkerhetshot.
Detta sker dock inte utan mänsklig granskning av koden. AI kan hjälpa utvecklare att spara otroligt mycket tid, så att de bara behöver fokusera på kvalitetssäkring av koden, vilket i sin tur sparar kostnader.
Intelligent kravhantering och dokumentation
AI är perfekt för automatiserade uppgifter och det är helt klart där tekniken utnyttjas bäst – ungefär som AI:s tekniska föregångare, RPA.
AI kan förbättra kravhanteringsprocessen genom att analysera befintliga projektkrav och generera detaljerade tekniska specifikationer. AI-baserade verktyg kan säkerställa att kraven är konsekventa, väldefinierade och fria från oklarheter, vilket minskar risken för missförstånd inom utvecklingsteamet.
Dessutom kan AI generera automatiserad dokumentation som uppdateras kontinuerligt, vilket sparar tid och säkerställer att dokumentationen alltid återspeglar den aktuella kodbasen.
AI-driven testautomatisering och resursanvändning
Traditionell mjukvarutestning kräver betydande resurser, men AI kan optimera processen genom att generera testfall baserade på kodanalys och tidigare felmönster. AI-baserade testverktyg kan identifiera potentiella sårbarheter, föreslå korrigeringar och till och med simulera olika scenarier som testar mjukvaran i realistiska driftsmiljöer.
Detta leder till färre fel i produktionen och säkerställer att mjukvarulanseringar görs snabbare och med högre kvalitet.
AI kan också hjälpa företag att optimera resursanvändningen och förbättra skalbarheten i mjukvarulösningar. Genom att analysera systemprestanda och belastningsmönster rekommenderar AI justeringar av infrastrukturen för att fördela resurserna mer effektivt.
Detta är särskilt värdefullt i molnmiljöer, där AI säkerställer optimalt utnyttjande av CPU, RAM och lagringskapacitet samtidigt som kostnaderna hålls nere. AI-baserade verktyg kan också dynamiskt justera skalningsstrategier för att förebygga plötsliga förändringar i användarbelastningen.
Intelligenta AI-assisterade DevOps-arbetsflöden
Generativ AI kan förbättra DevOps -processer genom att automatisera uppgifter som incidenthantering, kodintegration och driftsättning. AI-drivna system kan analysera loggfiler, identifiera mönster i systemkrascher och föreslå förebyggande lösningar.
AI-assistenter kan också effektivisera samarbetet mellan utvecklings- och driftteam genom att göra handlingsplaner baserade på tidigare ärenden, fel och prestandaproblem. Detta skapar en mer effektiv mjukvaruutvecklingsprocess med större transparens.
Slutsats
Generativ AI har blivit en avgörande teknik inom mjukvaruutveckling och DevOps. Genom att integrera AI på strategiska områden kan utvecklare och företag minska tidsåtgången, minimera antalet fel samt förbättra mjukvarans kvalitet och skalbarhet.
Med andra ord kommer organisationer som kan använda AI optimalt att vara starkare på en konkurrensutsatt marknad.
