遺傳AI有可能提高技術領域的基本部分的生產率，主要是在重複性和時間累積的職責中自動化，麥肯錫預計每年將增加2.6萬億美元至4.4萬億美元的經濟價值。
軟件開發是自動化和AI可以產生巨大變化的特定領域。由於目前缺乏數字技能和漫長而痛苦的DevOps流程，因此管道的自動化可能（如果正確完成）可以節省時間和商業資金。
但是，AI的應用通常並不簡單，如果不是，則有開發人員和客戶反應的風險。 亞馬遜展示了這是如何出錯的，最近由工程師的AE反應引起的改革。
壓力增加，標準和士氣下降。那隻是一個內部問題。當新技術發展客戶或引起監管機構的關注時，財務影響和聲譽可能會更糟。
Cloudbees總裁兼首席執行官。
大型企業的潛在利潤和風險增加。由於絕大多數人至少擁有一些技術堆棧，並且大多數創新都針對基於雲的服務軟件產品，因此管道通常仍然存在。更糟糕的是，由於有機體管道的規模和復雜性，現代化也更加困難，並且還有更多的聲譽風險和監管風險的風險。
為了避免這種動盪，在利用生產力利潤的同時，企業應避免廣泛的實施。專注，較低和明確定義的有問題領域是必不可少的 – 尤其是代碼測試的自動化和優先級別的層次結構，這也是開發人員摩擦和更簡單自動化的主要來源。
開發人員的處理
開發商的生產力和道德是業務IT組的最寶貴資源，也是面對最大高管的人。 AI有能力成為與此“開發人員”打交道的玩家。授予 更多的時間開發人員專注於創意任務，而不是世俗和重複的。
負責人和重複的任務和高工作負載，做得比他們令人失望的要多。隨著開發人員的放棄，Tok程序員正在導致項目延遲，性能差和不可持續的人員配備水平，這進一步促進了一個努力尋找和維護人才的行業。在2024年，提到了TOAL開發人員是團隊成員放棄一半以上（52％）的開發人員的原因。
在軟件開發中，創建這段時間的主要罪魁禍首，因此是自動化的優先級，是“生產後的象徵後”，也稱為票務創建。 AI可用於自動化分類過程 – 質量確保（QA），持續集成（CI）和脆弱性管理 – 與沒有人類幫助的情況下的分類，分組和層次結構。這會發布寶貴的時間，並確保這段時間用於軟件管道中最緊迫的問題。
AI採用的優先事項
大多數企業對AI的使用非常開放，在2024年PWC調查中，幾乎一半的技術領導者在其基本業務策略中“完全完整”。可以做到這一點，但是必須正確地完成，並且具有比您的胃更大的技術眼睛會引起人們對隱私和治理，疏遠員工和客戶的擔憂，並最終導致了阻礙的數字化轉型。
AI在DevOps中的未來
將來，AI具有具有更好的預測和重複能力的智能，自我娛樂系統的能力。但是，目前與其他所有領域一樣，它必須與人類的密切監督一致。
每次採用愛琴海的最重要部分仍然是，並且永遠是平行工作並監督它的人。與所有技術推廣一樣，員工需要足夠的培訓，並能夠以團隊或技術本身結構的任何問題為食，以支持士氣並使用新解決方案本身。
此外，如果僅將AI用作更努力地工作的藉口，則無法糾正開發計劃周圍的任何問題。
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