Miten tekoälyä hyödynnetään ohjelmistokehityksessä

Kuten kaiken kilpailuetuun liittyvän kohdalla, on hyvä tietää, mitkä ”säännöt” tai vakiintuneet käsitykset voi jättää huomiotta. Jos nojaat liikaa vanhoihin työtapoihin ja menetelmiin, et huomaa tekoälyn aikakaudella tarvittavia suuria muutoksia. Mitä siis kannattaa unohtaa tai pitää mielessä?

Ajattele V-malli uudelleen

Ohjelmistokehityksessä V-malli on aina ohjannut kahta asiaa:

1. Mitä pitäisi toteuttaa

2. Miten se pitäisi validoida.

Aiemmin mallin molemmat puolet vaativat yhtä paljon työtä – ehkä jopa niin, että V:n vasen puoli painottui enemmän. V-malli ei ole katoamassa, mutta sitä on muutettava.

Tulevaisuudessa GenAI tekee V-mallin vasemmasta puolesta vaivattomamman. Ohjelmistokehityksen ammattilaisten on siirrettävä huomionsa koodauksen tehokkuudesta oikeiden lopputulosten varmistamiseen tiukkojen, iteratiivisten validointisyklien avulla.

Kehittäjänä käytät siis enemmän aikaa työsi validointiin ja vähemmän aikaa koodin kirjoittamiseen.

GenAI sulkee V-mallin

Pahin mahdollinen tilanne myös automatisoitujen testien ja CI/CD:n kanssa

Hylkää perinteiset kustannusarviot

Ohjelmistomuutosten kustannusten arviointi on vaikeaa – etenkin uuden työn kohdalla. Generatiivinen tekoäly muuttaa tapaamme ajatella kustannuksia ja työmäärää. Et enää rajoitu siihen, kuinka nopeasti pystyt kirjoittamaan koodia. Voit nyt hyödyntää paljon helpommin uudelleen aiemmin rakentamaasi tai jonkun muun aiemmin kirjoittamaa. Näin voit luoda uutta nopeammin ja edullisemmin.

IDE:t ovat muutakin kuin koodia: ne ovat kontekstikeskuksia

Integroitu kehitysympäristösi (IDE) on muuttumassa pelkkää koodinkirjoituspaikkaa laajemmaksi. Siitä tulee kaiken työsi keskus. Se yhdistää koodisi käyttäjätarinoihin, liiketoimintatavoitteisiin ja asiakaspalautteeseen. Näin näet työsi vaikutukset. Platform Engineeringin tulevaisuus kattaa koko arvoketjun.

Tarvitset vahvan turvaverkon

Modernissa ohjelmistokehityksessä GenAI antaa kenelle tahansa mahdollisuuden aiheuttaa merkittävää vahinkoa murto-osassa ajasta, joten tarvitset vahvan DevOps-turvaverkon. Varmistaaksesi, että lopputuote on edelleen sellainen kuin sen pitääkin olla, tarvitset:

• Agile-palautesilmukat, jotta voit tehdä muutoksia nopeasti

• CI/CD-putkien jäljitettävyyden, jotta voit seurata työtäsi

• Automatisoidut tietoturvatarkistukset, jotta voit varmistaa koodisi tietoturvan

• Kattavan testiautomaation, jotta voit varmistaa koodisi toimivuuden

• Alustakeskeisen kehityksen, jotta koodisi kestää suuren käyttäjämäärän

• Tekoälyohjatut havainnot, joiden avulla voit parantaa koodiasi ajan myötä

Tämä turvaverkko auttaa sinua työskentelemään nopeasti ja välttämään virheitä. Se myös vähentää tiimisi riskejä.

Olemme todella uuden ohjelmistokehityksen aikakauden kynnyksellä. Tässä oppaassa käyn läpi tekoälyn käyttötapaukset, jotka jokaisen ohjelmistokehitysorganisaation kannattaa ottaa käyttöön sopeutuakseen ja menestyäkseen.

Jokainen käyttötapaus tarjoaa käytännönläheisiä havaintoja ja toimintatapoja, joiden avulla organisaatiosi voi siirtyä ohjelmistokehityksen uudelle aikakaudelle.

GenAI-työkaluista on nopeasti tulossa ohjelmistokehityksen standardi. Niitä käyttävillä tiimeillä on merkittävä etu. Ne, jotka eivät käytä niitä, voivat jäädä jälkeen. Tässä luvussa esittelemme tärkeimmän GenAI-pohjaisen ratkaisun, jolla voit parantaa tiimisi tuottavuutta ja ohjelmistosi laatua.

2.1 Koodin täydennys ja koodausavustajat

TL;DR: GenAI-työkalut, kuten GitHub Copilot ja GitLab Duo, auttavat kirjoittamaan koodia nopeammin ja vähentämään virheitä. Ne helpottavat myös koodin laadun ja yhdenmukaisuuden parantamista.

Nämä avustajat ovat ohjelmistokehityksen GenAI-työkalujen perustaso. Ne auttavat kirjoittamaan koodia. Ne ovat saatavilla jo nyt, joten niiden käyttö kannattaa aloittaa heti. Ne tarjoavat useita hyötyjä.

Ne voivat parantaa tuottavuutta ja koodin laatua. Ne hyödyntävät laajoja koodivarastoja ja antavat osuvia ehdotuksia. Voit välttää virheitä, kirjoittaa siistimpää koodia ja vähentää teknistä velkaa. Ne helpottavat myös tiimityötä ja uusien jäsenten perehdytystä.

GitHub Copilot ja GitLab Duo ovat kaksi suosittua työkalua, jotka auttavat toimittamaan ohjelmistoja nopeammin:

• GitHub Copilot ehdottaa koodia, luo dokumentaatiota ja kirjoittaa jopa testejä.

• GitLab Duo integroituu CI/CD-putkeesi. Se antaa reaaliaikaista palautetta koodisi parantamiseksi.

Lyhyesti tietosuojasta

Kun käytät näitä työkaluja, huomioi yrityksesi koodi. Et halua, että omistusoikeuden alainen koodisi päätyy julkisten mallien koulutusdataan. Tarkista käyttöehdot ja tietosuojakäytännöt, jotta ymmärrät, miten dataasi käsitellään.

Sekä GitHub että GitLab tarjoavat tapoja suojata koodiasi. Voit poistaa telemetrian käytöstä ja käyttää itse hallinnoituja ympäristöjä, jotta datasi pysyy yksityisenä.

Yhteenveto: Miksi nämä työkalut ovat hyödyllisiä

• Koodin täydennystyökalut auttavat kirjoittamaan koodia nopeammin ja vähentämään virheitä.

• Ne hyödyntävät laajoja koodivarastoja ehdottaakseen turvallista ja hyvin testattua koodia. Tämä auttaa välttämään virheitä ja kirjoittamaan yhdenmukaista koodia. Se auttaa myös pitämään koodin siistinä ja helposti muokattavana tulevaisuudessa.

• Kun käytät näitä työkaluja päivittäisessä työssä, tiimisi voi tottua tekoälyn käyttöön. Tämä voi johtaa tekoälyn laajempaan hyödyntämiseen ohjelmistokehityksessä.

2.2 GenAI vaatimustenhallinnassa

TL;DR: GenAI-työkalut voivat auttaa vaatimusten kirjoittamisessa, analysoinnissa ja jakamisessa. Tämä voi säästää aikaa ja vähentää virheitä. Ne voivat myös auttaa tiimiäsi muodostamaan yhteisen käsityksen työn kohteesta.

Voit käyttää GenAI:tä vaatimusten hallintaan – se on merkittävä askel kohti parempaa ohjelmistokehitystä. GenAI auttaa tallentamaan, analysoimaan ja viestimään vaatimuksista tehokkaammin.

Tuotteet, kuten Atlassian Rovo, ja teknologiat, kuten RAG-arkkitehtuurilla toteutettu ”Keskustele tietopankkisi kanssa”, hyödyntävät GenAI:tä vaatimusten dokumentoinnin automatisointiin. Ne voivat auttaa seuraavissa asioissa:

• Reaaliaikaiset näkemykset projektitavoitteiden tarkentamiseen

• Vaatimusten poimiminen keskusteluista

• Organisaation prioriteettien mukaisena pysyminen

• Käyttäjätarinoiden tai hyväksymiskriteerien luominen.

Nämä ominaisuudet säästävät aikaa ja vähentävät vaatimusten tulkinnanvaraisuutta, mikä auttaa välttämään kalliita virheitä myöhemmin kehitystyössä.

GenAI voi myös analysoida vaatimuksiasi ja löytää niistä epäjohdonmukaisuuksia ja päällekkäisyyksiä, mikä auttaa parantamaan projektin tuotosten laatua. Se helpottaa myös tiimisi yhteistyötä ja uusien jäsenten perehdytystä.

Vielä muutama sana tietosuojasta

Kuten edellisessä osiossa käsittelemiemme avustajien kohdalla, myös GenAI:n käytössä vaatimustenhallintaan on suojattava data.

Tarkista alustan tietoturvaominaisuudet ja varmista, että ne ovat organisaatiosi käytäntöjen mukaisia. Ota käyttöön pääsynhallinta arkaluonteisten tietojen suojaamiseksi. Salaa data sekä siirron että säilytyksen aikana. Auditoi säännöllisesti Rovo-kaltaisten työkalujen käyttöä riskien pienentämiseksi.

Lyhyesti: miksi nämä työkalut ovat hyödyllisiä

• Ne automatisoivat työläitä tehtäviä, kuten dokumentointia, säästävät aikaa ja vähentävät inhimillisiä virheitä

• Ne varmistavat, että sidosryhmät ovat samalla kartalla ja vaatimukset ovat selkeitä, kattavia ja projektin tavoitteiden mukaisia

• Ne auttavat toteuttamaan hankkeet onnistuneesti paremman viestinnän, perehdytyksen ja tiimin yhteisen suunnan avulla

2.3 Louhi testitapaukset ja spesifikaatiot legacy-koodista ja projektidokumentaatiosta

TL;DR: Hyödynnä GenAI:ta muuttaaksesi vanhan dokumentaation helposti kyseltäväksi tietolähteeksi. Sen avulla voit löytää puuttuvia tai vaikeasti ymmärrettäviä testitapauksia ja spesifikaatioita.

Jokaisella yrityksellä on legacy-koodia. Tästä koodista puuttuu usein asianmukainen dokumentaatio, spesifikaatiot ja testitapaukset. Ne ovat tärkeitä koodin ymmärtämisen ja ylläpidon kannalta. Valitettavasti monet yritykset eivät priorisoi näiden materiaalien luomista, mikä voi aiheuttaa ongelmia myöhemmin.

Suurissa projekteissa tiimit luottavat viestinnässään usein laajaan dokumentaatioon. Koska dokumentaatio kirjoitetaan usein luonnollisella kielellä, se voi olla tulkinnanvaraista eikä välttämättä vastaa ohjelmiston nykytilaa. Voi olla vaikeaa tietää, onko dokumentaatio ajan tasalla.

GenAI auttaa jäsentämään tätä dokumentaatiota ja jopa löytämään puuttuvia tietoja. AnythingLLM:n kaltaiset työkalut voivat poimia tietoa dokumentaatiostasi. Voit käyttää tätä työkalua omalla kannettavallasi. Näin voit luoda RAG-järjestelmän (Retrieval-Augmented Generation). Voit sitten kysellä dokumentaatiotasi chat-käyttöliittymän avulla.

Voit myös analysoida koodiasi edistyneillä koodausavustajilla ja tietograafeilla.

Nämä työkalut voivat auttaa ymmärtämään, miten käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa ohjelmistosi kanssa. Voit hyödyntää tätä tietoa kattavampien testien luomiseen. Voit esimerkiksi tunnistaa mahdollisia käyttäjäpolkuja ja reunatapauksia, jotka muuten olisivat voineet jäädä huomaamatta.

Näin otat RAGin käyttöön

1. Valitse sopiva LLM (Large Language Model) joko SaaS-toimittajalta tai paikallisesti ajettavana.

2. Upota datasi RAGiin. Varmista, että malli keskittyy vain olennaisiin dokumentteihin.

3. Ala kysellä dokumentaatiotasi. Voit esimerkiksi pyytää sitä:

• Luettele kaikki dokumentissa kuvatut toiminnalliset skenaariot

• Muotoile skenaariot Gherkin-syntaksilla

• Tunnista ei-toiminnalliset vaatimukset, kuten suorituskyky ja tietoturva

Näin staattisesta dokumentaatiostasi tulee vuorovaikutteinen tietolähde. Voit käyttää sitä sellaisten testitapausten luomiseen, joita sinulla ei aiemmin ollut.

Miksi tästä on hyötyä

• Tarvitset testitapauksia ja spesifikaatioita koodisi ymmärtämiseen ja refaktorointiin. GenAI voi auttaa luomaan niitä nykyisen dokumentaatiosi pohjalta.

• GenAI voi auttaa kuromaan umpeen liiketoiminnan tarpeiden ja teknisten spesifikaatioiden välistä kuilua, mikä helpottaa koodisi ymmärtämistä ja ylläpitoa.

2.4 Tuota designmateriaaleja kehityksen aikana

TL;DR: Tekoälytyökalut, kuten Stable Diffusion ja Flux, kaventavat ohjelmistokehityksen ja kuvien luomisen välistä kuilua. Hienosäädä niitä brändimateriaaleillasi, niin voit luoda nopeasti laadukkaita ja yhtenäisiä visuaalisia materiaaleja, säästää aikaa ja pitää kehityksen aikataulussa.  

Ohjelmistokehityksen ja designmateriaalien luomisen aikataulujen yhteensovittaminen on yleinen haaste.  

Laadukas ja visuaalisesti houkutteleva design on ratkaisevan tärkeää hyvän käyttäjäkokemuksen kannalta, mutta kehittäjät haluavat ajaa ohjelmistoaan ennen kuin lopulliset materiaalit ovat valmiita. Kehityksen keskeyttäminen väliaikaisten visuaalisten elementtien luomiseksi Gimpin kaltaisilla työkaluilla voi häiritä työnkulkua ja viedä aikaa parempien ohjelmistojen kehittämiseltä. 

Tekoälypohjaiset kuvagenerointityökalut, kuten Stable Diffusion ja Flux, voivat tuottaa nopeasti ja kustannustehokkaasti laadukkaita, brändisi mukaisia visuaalisia materiaaleja. Laajoilla tietoaineistoilla koulutetut mallit voivat luoda monipuolisia ja edistyneitä, tarpeisiisi räätälöityjä kuvia.  

Voit säilyttää kaikkien materiaalien visuaalisen yhtenäisyyden ja nopeuttaa luovaa prosessia hienosäätämällä nämä työkalut vastaamaan brändisi identiteettiä, kuten sen omaleimaista tyyliä, väripalettia ja designfilosofiaa.  

Kun olet hienosäätänyt nämä tekoälymallit, ne voivat luoda erilaisia visuaalisia materiaaleja eri tarpeisiin, kuten UI-elementtejä, markkinointimateriaaleja ja tuotemockupeja.

Näin pääset alkuun 

1. Ota käyttöön tekoälypohjainen kuvagenerointiympäristösi sopivalla mallilla 

2. Hienosäädä mallia brändimateriaaleillasi ja niihin liittyvillä tunnisteilla 

3. Luo väliaikaisia kuvia, jotka toimivat lopullisten designien korvikkeina 

Miksi nämä työkalut ovat hyödyllisiä 

Tekoälyohjattujen työkalujen avulla voit sujuvoittaa kehitysprosessiasi ja luoda brändisi mukaisia, laadukkaita kuvia lähes välittömästi, jotta voit keskittyä erinomaisten ohjelmistojen kehittämiseen. 

Nyt tiedät, miten generatiivista tekoälyä käytetään ohjelmistokehityksessäsi. Mutta miten otat nämä työkalut käytännössä käyttöön? Tässä osiossa opit ottamaan generatiivisen tekoälyn käyttöön organisaatiossasi ja hallitsemaan sitä.

Opit erilaisista käyttöönottostrategioista ja siitä, miten valitset tarpeisiisi sopivan vaihtoehdon. Opit myös hallitsemaan tekoälymallejasi ja pitämään ne toiminnassa sujuvasti, jotta saat tekoälyinvestoinneistasi kaiken irti.

Lyhyesti LLM-malleista

Generatiivinen tekoäly muuttaa tapaa, jolla luot ohjelmistoja. Käyttötapa riippuu kuitenkin siitä, mitä haluat saavuttaa. Kuten aiemmin käsittelimme, voit hyödyntää sitä kehitysprosessisi parantamiseen. Voit myös lisätä sen avulla ohjelmistoosi uusia ominaisuuksia.

Kun käytät LLM-malleja kehitysprosessissasi, ne auttavat tiimiäsi työskentelemään tehokkaammin. Voit esimerkiksi käyttää GitHub Copilotin tai ChatGPT:n kaltaisia työkaluja koodin luomiseen, virheiden korjaamiseen tai uusien frameworkien oppimiseen. Voit myös kouluttaa oman mallin koodipohjasi avulla. Tämä voi auttaa automatisoimaan tehtäviä ja keskittymään monimutkaisempiin ongelmiin. LLM auttaa sinua kirjoittamaan parempaa koodia nopeammin, mutta se ei ole osa lopputuotetta.

Voit myös upottaa LLM-malleja ohjelmistoosi. Näin tuotteeseesi saadaan uusia ominaisuuksia. Voit esimerkiksi hyödyntää LLM:ää asiakastukeen, kielten kääntämiseen tai käyttäjäkokemusten personointiin. LLM:stä tulee keskeinen osa tuotettasi.

Keskeinen ero on siinä, miten käytät LLM:ää. Voit käyttää sitä kehitysprosessisi parantamiseen tai uusien ominaisuuksien lisäämiseen tuotteeseesi. Molemmat tavat osoittavat, kuinka monipuolisia LLM-mallit ovat.

3.1 Ota LLM-mallit käyttöön strategisesti

TL;DR: Suurten kielimallien (LLM) käyttöönotto edellyttää huolellista harkintaa. Sinun on päätettävä, missä otat ne käyttöön (pilvessä vai omassa infrastruktuurissa), miten pidät datasi turvassa ja miten noudatat sääntelyvaatimuksia. Sinun on huomioitava myös suorituskyky ja skaalautuvuus.

Voit ottaa LLM-mallit käyttöön pilvessä tai omassa infrastruktuurissasi. Pilvikäyttöönotot sopivat hyvin skaalautuvuuteen ja joustavuuteen. Omassa infrastruktuurissa toteutetut käyttöönotot tukevat tietoturvaa ja pientä viivettä.

Hybridimalli voi olla paras ratkaisu. Voit käyttää omaa infrastruktuuriasi arkaluonteiseen dataan ja pilveä muihin tehtäviin. Näin saat molempien vaihtoehtojen parhaat puolet.

Voit haluta aloittaa paikallisella käsittelyllä. Näin pääset nopeasti alkuun. Tarpeidesi kasvaessa voit siirtyä hybridimalliin.

Tärkeimmät asiat

• Pidä datasi turvassa ottamalla LLM-mallit käyttöön omassa infrastruktuurissasi

• Omassa infrastruktuurissa toteutettavat käyttöönotot voivat auttaa täyttämään compliance-vaatimukset

• Vähennä viivettä ja paranna suorituskykyä ottamalla käyttöön omassa infrastruktuurissasi

• Ota käyttöön pilvessä, jos tarvitset joustavuutta ratkaisusi skaalaamiseen

3.2 Optimoi GenAI-kustannukset tasapainoisella hybridi-infrastruktuuristrategialla

TL;DR: Voit säästää GenAI-kustannuksissa käyttämällä yhdistelmää kolmannen osapuolen työkaluja ja omaa infrastruktuuria. Aloita kolmannen osapuolen työkaluilla ja siirry omaan infrastruktuuriin, kun olet valmis.

GenAI:n käyttö voi tulla kalliiksi, jos et ole tarkkana. Voit päätyä käyttämään paljon rahaa kolmansien osapuolten palveluihin. Nämä palvelut veloittavat usein jokaisesta käyttämästäsi tokenista ja mallien käytön yhteydessä käsiteltävän datan määrästä. Tämä voi rajoittaa joustavuuttasi ja sitä, mitä voit teknologialla tehdä.

Parempi lähestymistapa on hybridistrategia. Aloita kolmannen osapuolen alustoilla, jotta pääset nopeasti alkuun. Ne tarjoavat alkuvaiheessa tarvitsemasi nopeuden ja joustavuuden. Kun olet validoinut mallisi, voit siirtää ne omaan infrastruktuuriisi.

Vaikka siirtymä voi kuulostaa monimutkaiselta, se antaa sinulle enemmän hallintaa ja voi säästää rahaa pitkällä aikavälillä. Voit myös hyödyntää nykyisiä laitteisto- ja ohjelmistoresurssejasi.

Miksi tämä on tärkeää

• Tasapainota lyhyen aikavälin joustavuus ja pitkän aikavälin kustannussäästöt

• Vähennä riippuvuuttasi ulkoisista toimittajista ja niiden hinnoittelumalleista

• Skaalaa GenAI-ratkaisusi kustannustehokkaasti omalla infrastruktuurillasi

• Hallitse AI-toimintojasi kestävällä tavalla

3.3 Hienosäädä ja hallitse LLM-mallejasi

TL;DR: LLM-mallien hienosäätö omalla datallasi auttaa niitä ymmärtämään liiketoimintaasi ja tuottamaan parempia tuloksia. LLM-malleja on myös hallittava: niitä tulee uudelleenkouluttaa säännöllisesti sekä varmistaa niiden tietoturva ja tietosuojasäädösten noudattaminen.

Voit hienosäätää LLM-malleja, jotta ne toimivat paremmin juuri sinun tarpeissasi. Tämä tehdään kouluttamalla niitä omalla datallasi. Se auttaa malleja ymmärtämään liiketoimintaasi ja tavoitteitasi. Varo kuitenkin sisällyttämästä dataan henkilötietoja.

Jos et hienosäädä LLM-mallejasi, niistä ei välttämättä ole kovin paljon hyötyä. Ne eivät ehkä ymmärrä liiketoimintaasi tai dataasi, joten hienosäätö auttaa niitä tuottamaan parempia tuloksia.

LLM-malleja on myös hallittava. Tämä tarkoittaa niiden pitämistä ajan tasalla ja tietoturvallisina. Ne on koulutettava säännöllisesti uudelleen uudella datalla. Lisäksi on varmistettava, ettei niitä käytetä väärin.

Tärkeimmät muistettavat asiat

• Hienosäätö auttaa LLM-mallejasi ymmärtämään liiketoimintaasi ja tarjoamaan olennaista tietoa

• Hallitse LLM-mallejasi koko niiden elinkaaren ajan, jotta ne pysyvät ajan tasalla ja tietoturvallisina – ja saat investoinnistasi kaiken hyödyn irti

3.4 Laajenna GenAI-kyvykkyydet visio- ja multimodaalisiin sovelluksiin

TL;DR: Generatiivinen AI voi käsitellä tekstin lisäksi myös ääntä ja videota. Kokeile suuria visiomalleja (LVM) esimerkiksi monitorointiin. Jotta voit hyödyntää näitä malleja tuotteissasi, ne on integroitava edge cloudiin ja käyttöön tarvitaan tehokkaita GPU:ita.

Generatiivinen AI ei rajoitu tekstiin. Voit hyödyntää sitä myös äänen ja videon kanssa. Näin voit luoda uusia ja innovatiivisia tuotteita ja palveluita.

Voit aloittaa hyödyntämällä suuria visiomalleja (LVM). Nämä mallit pystyvät analysoimaan kuvia ja videoita. Voit käyttää niitä esimerkiksi monitorointiin ja hälytyksiin. Muista kuitenkin, että LVM-malleilla ei ole hyvää pitkäkestoista muistia. Keskity siksi käyttötapauksiin, joissa tarvitaan lyhyen aikavälin analyysia.

Jotta voit hyödyntää LVM-malleja tuotteissasi, harkitse niiden integrointia edge cloudiin. Näin voit käsitellä dataa lähempänä sen lähdettä. Työkuorman käsittelyyn tarvitaan myös tehokkaita GPU:ita. Edge cloudin ja LVM-mallien yhdistäminen voi mahdollistaa uusia ja kiinnostavia sovelluksia.

Miksi tämä on tärkeää

Voit hyödyntää generatiivista AI:ta muuhunkin kuin tekstiin. Tämä avaa uusia mahdollisuuksia tuotteillesi ja palveluillesi, sillä voit käsitellä ja analysoida monipuolisempia tietolähteitä reaaliaikaisesti.

Tämän osion lopuksi tarkastellaan erinomaista käyttötapausta, jossa kehittäjät voivat hyödyntää visuaalisia elementtejä:

3.5 Luo GitHub Action (YAML) CI/CD-putken visuaalisesta esityksestä

TL;DR: GitHub Actions -työnkulkujen luominen YAML-muodossa voi olla työlästä. Eficoden Online Pipeline Game -työkalun avulla tiimit voivat suunnitella putkia visuaalisesti ja muuntaa ne sitten YAML-muotoon tekoälytyökaluilla, kuten ChatGPT:llä. Jaa vain kuvakaappaus suunnitelmastasi kehotteen kanssa, niin tekoäly luo käyttövalmiit työnkulut puolestasi.

GitHub Actions käyttää YAML:ia yhden tai useamman automatisoidun työn sisältävien työnkulkujen määrityksiin. Työnkulun ensimmäisen version luominen voi kuitenkin tuntua haastavalta.

YAML-pohjaisten putkien suunnitteluun tarkoitetut visuaaliset työkalut ovat yleistyneet, sillä ne helpottavat tätä prosessia. Vaikka käytössäsi ei olisi kaupallisia työkaluja tai kolmannen osapuolen ratkaisuja tähän tarkoitukseen, voit käyttää LLM-malleja putkesi visuaalisen esityksen muuntamiseen YAML-muotoon.

Koska YAML on laajasti tunnettu merkintäkieli, suurten visiomallien ja kielimallien yhdistelmä voi tulkita visuaalisia putkisuunnitelmia ja muuntaa ne GitHub Actions -työnkulkujen tiedostoiksi.

Näin teet sen

Luo visuaalinen suunnitelma esimerkiksi Eficode Online Pipeline Game -palvelulla – yhteistyöalustalla, jossa ohjelmistokehitystiimit voivat suunnitella ja kehittää optimaalisia työnkulkuja.

Hyödynnä seuraavaksi GenAI:ta YAML-tiedostojen luomiseen. Ota kuvakaappaus pipeline-suunnitelmastasi ja anna se haluamallesi tekoälychatbotille (esim. OpenAI ChatGPT 4). Voit käyttää seuraavaa kehotetta (tai muokata sitä omiin tarpeisiisi): 

Olet osaava ohjelmistokehittäjä ja teknologia-arkkitehti. Tunnet Infrastructure as Code -periaatteet ja YAMLin erinomaisesti. Minun on luotava GitHub Actions -työnkulkuja YAML-muodossa CI/CD-putken visuaalisen kuvauksen perusteella. Tehtäväsi on analysoida tämä kuva ja tuottaa minulle GitHub Actions -pipeline-tiedostot YAML-muodossa. Varmista, että tulos on täsmällinen, virheetön ja heti käyttövalmis.

Lyhyesti: miksi tästä on hyötyä 

Kun suunnittelet CI/CD-työnkulkuja yhdessä visuaalisten työkalujen avulla sovitun testausstrategian mukaisesti ja täydennät niitä GenAI:lla, GitHub Actions -työnkulkujen suunnittelusta ja toteutuksesta tulee helppo, tehokas ja yhteistyöhön perustuva prosessi. 

Olemme jo nähneet, miten GenAI voi auttaa sinua kirjoittamaan koodia GitHub Copilotin kaltaisten avustajatyökalujen avulla. GenAI voi kuitenkin luoda myös yleiskäyttöisempiä avustajia ja agentteja.

Ne auttavat automatisoimaan tehtäviä ja tuottavat oivalluksia. Ne eivät kuitenkaan korvaa ihmisiä. Ihmiset säilyvät ohjaksissa ja ovat työn perusta.

Voit käyttää GenAI-avustajia moniin tehtäviin. Ne voivat hallita portfolioita, optimoida koodia ja automatisoida testausta. Ne voivat myös käyttää dataa reaaliajassa ja tehdä päätöksiä.

Voit luoda omia avustajia tiettyihin tehtäviin. Voit myös käyttää kolmansien osapuolten tai kollegoidesi valmiiksi rakentamia avustajia. Sinun on löydettävä tasapaino räätälöinnin ja skaalautuvuuden välillä.

Voit käyttää avustajia ratkaisemaan kehitysprosessisi tiettyjä haasteita. Voit esimerkiksi hallita niiden avulla portfoliotasi, refaktoroida koodia tai saada apua koodin kirjoittamiseen.

Jotta saisit GenAI-avustajista kaiken hyödyn irti, niitä on hallittava oikein. Tämä tarkoittaa niiden määrittelyä koodina, integrointia järjestelmiisi ja elinkaaren hallintaa.

Tässä osiossa näytän, miten käytät GenAI-avustajia tehokkaasti. Opit ottamaan ne käyttöön ja skaalaamaan ne koko organisaatioosi.

4.1 Standardoi ja skaalaa GenAI-avustajia mallien, RBAC:n ja markkinapaikkojen avulla

Tiivistetysti: Hallitse GenAI-avustajia tehokkaasti mallien ja käyttöoikeuksien avulla. Luo keskitetty avustajakirjasto, jota kaikki organisaatiossasi voivat käyttää. Se auttaa välttämään päällekkäistä työtä ja varmistaa, että kaikki noudattavat samoja standardeja.

GenAI-avustajien käyttö yksittäisissä tehtävissä voi olla helppoa. Niiden hyödyntäminen koko organisaatiossa voi kuitenkin olla vaikeampaa. Tarvitset niiden hallintaan jäsennellyn toimintamallin.

Avustajat kannattaa standardoida, ja siinä voit käyttää malleja. Se helpottaa niiden käyttöönottoa ja räätälöintiä. Käytä myös roolipohjaista käyttöoikeuksien hallintaa (RBAC), jotta voit hallita, kuka voi luoda ja muokata avustajia.

Voit myös luoda keskitetyn avustajakirjaston, jotta tiimisi voi jakaa ja käyttää avustajia uudelleen. Se auttaa välttämään päällekkäisyyksiä ja parantamaan tehokkuutta.

Avustajia on kahdenlaisia:

1. Paikalliset avustajat tiettyihin tehtäviin

2. Yhteiset avustajat yleiseen käyttöön koko organisaatiossa

Hallitse avustajiasi keskitetyllä järjestelmällä. Se auttaa seuraamaan niiden elinkaarta ja pitämään ne ajan tasalla.

Miksi tämä kaikki on tärkeää

• Avustajien uudelleenkäyttö ja kehittäminen säästää aikaa ja vaivaa

• Kun voit ottaa avustajat käyttöön koko organisaatiossasi, hyödynnät GenAI:tä tehokkaammin

• Voit räätälöidä avustajat vastaamaan omia tarpeitasi

• Tiimisi voi rakentaa ja kehittää avustajia yhdessä

4.2 Sujuvoita portfolion ja vaatimusten hallintaa

Tiivistetysti: Tekoälyavustajat voivat auttaa hallitsemaan portfoliota ja vaatimuksia. Ne voivat automatisoida tehtäviä, löytää ongelmia ja auttaa tiimiä sopimaan tavoitteista. Tämä säästää aikaa ja parantaa yhteistyötä.

Tekoälyavustajat voivat muuttaa tapaa, jolla hallitset portfoliotasi ja vaatimuksia. Ne voivat automatisoida dokumentointia, analysoida vaatimuksia ja parantaa viestintää. Ne voivat myös luoda käyttäjätarinoita, hyväksymiskriteerejä ja tilanneraportteja.

Ne auttavat näkemään, mitä projekteissasi tapahtuu, tekemään parempia päätöksiä ja välttämään virheitä.

Miksi nämä ovat tärkeitä

• Parannat tiimisi yhteistyötä ja läpinäkyvyyttä

• Dokumentaatiossasi on vähemmän virheitä

• Kaikki ovat yhtä mieltä tavoitteista ja siitä, miten ne saavutetaan

4.3 Modernisoi olemassa olevia ohjelmistoja ja koodikantoja refaktorointiavustajien avulla

TL;DR: GenAI-työkalut voivat auttaa modernisoimaan vanhoja järjestelmiäsi. Ne voivat automatisoida esimerkiksi dokumentaation luomista, tietokantojen päivittämistä ja koodin refaktorointia. Näin säästät aikaa ja rahaa sekä parannat järjestelmiesi luotettavuutta.

IT-järjestelmät on pidettävä ajan tasalla. Se voi kuitenkin olla vaikeaa, jos käytössäsi on vanhoja ohjelmistoja ja puutteellinen dokumentaatio. GenAI voi auttaa tässä. Se voi automatisoida esimerkiksi dokumentaation luomista ja järjestelmiesi analysointia, mikä säästää aikaa ja rahaa.

GenAI voi myös auttaa parantamaan koodiasi. Se voi löytää ongelmia ja ehdottaa parannuksia. Se voi jopa muuntaa vanhaa koodiasi uudemmille ohjelmointikielille.

Näin pidät koodisi ajan tasalla ja tietoturvallisena. Voit esimerkiksi käyttää GenAI:ta päivittämään koodisi vanhoja osia nykyaikaisemmilla ja tehokkaammilla ratkaisuilla. Koodiasi on helpompi työstää, ja siinä esiintyy vähemmän ongelmia.

GenAI voi auttaa ratkaisemaan IT-järjestelmien modernisointiin liittyviä haasteita. Se voi auttaa luomaan parempaa dokumentaatiota, parantamaan koodia ja tekemään järjestelmistäsi luotettavampia.

Miksi tämä on tärkeää

• Hyödynnä ja kehitä avustajiasi uudelleen säästääksesi aikaa ja vaivaa, aivan kuten koodimoduuleja

• Ota avustajat käyttöön koko organisaatiossasi, jotta voit hyödyntää GenAI:ta tehokkaasti samaan tapaan kuin ohjelmistopäivityksiä

• Mukauta avustajat tarpeisiisi, aivan kuten määrität kehitysympäristösi

• Rakenna parempia avustajia tiiminä, samaan tapaan kuin työskentelette yhdessä koodin parissa

4.4 Tehosta testausta QA- ja testitapaus-GenAI-avustajalla

TL;DR: Hyödynnä GenAI:ta ohjelmistosi testaamisessa. Tekoälytyökalut voivat luoda testitapauksia, automatisoida testausta ja löytää virheitä varhaisessa vaiheessa. Ne parantavat ohjelmistosi laatua ja auttavat julkaisemaan sen nopeammin.

Voit hyödyntää tekoälyä ohjelmistotestauksen parantamiseen. Tekoälypohjaiset työkalut voivat analysoida koodiasi ja dokumentaatiotasi, luoda testitapauksia ja automatisoida testausprosessisi, mikä vähentää huomattavasti manuaalista työtä.

Nämä työkalut voivat myös tunnistaa mahdollisia ongelmia varhaisessa vaiheessa, jolloin voit parantaa ohjelmistosi laatua ennen sen julkaisemista. Voit integroida ne CI/CD-putkeesi testataksesi koodiasi jatkuvasti.

Miksi nämä ovat tärkeitä

• Paranna ohjelmistosi luotettavuutta ja vähennä virheitä

• Säästä aikaa automatisoimalla testitapausten luonti

• Ota ohjelmistosi käyttöön nopeammin ja varmemmin

GenAI-agentit ovat kuin organisaatiosi digitaalisia työntekijöitä – nykyisen tiimisi jatkeita. Ne voivat hoitaa tiettyjä tehtäviä ja vapauttaa ihmistyöntekijäsi ratkaisemaan monimutkaisempia ongelmia.

Tarvitset toimivan tavan hallita näitä agentteja. Voimme kutsua sitä AgentOpsiksi.

AgentOps auttaa sinua integroimaan tekoälyagentit kehitysprosessiisi. Se auttaa myös automatisoimaan tehtäviä ja parantamaan työnkulkujasi, mikä vähentää toistuvaan työhön kuluvaa aikaa. Voit esimerkiksi käyttää agentteja testauksen, käyttöönoton ja monitoroinnin automatisointiin.

Hyvä AgentOps-strategia sisältää:

1. Selkeät vastuut, jotta tiedät, kuka vastaa kunkin agentin toiminnasta, ylläpidosta ja suorituskyvystä

2. Hallintamallin ja säännöt agenttien käytölle, jotka varmistavat tekoälyn eettisen käytön, tietoturvan ja vaatimustenmukaisuuden

3. Agenttipohjaiset työnkulut, joissa upotat agentit CI/CD-putkeesi hoitamaan esimerkiksi testausta, käyttöönottoa tai monitorointia

4. Skaalautuvuuden, jotta voit lisätä agentteja tarpeen mukaan ja mukauttaa ne tehokkaasti uusiin tehtäviin ja projekteihin

5.1 Kehitä arviointikehys (validaattorit, oraakkelit) tekoälyagenttien ja -prosessien validointiin

TL;DR: Validoi tekoälyagenttiesi syötteet ja tulokset varmistaaksesi, että ne toimivat oikein ja noudattavat sääntöjä.

Sinun on varmistettava, että tekoälyagenttisi toimivat oikein. Voit tehdä tämän validoimalla niiden syötteet ja tulokset. Toisin sanoen tarkistamalla niiden vastaanottaman datan ja tuottamat tulokset.

Voit hyödyntää tässä esimerkiksi LLamaIndex- ja RAG-kehyksiä. Niiden avulla voit rakentaa arviointimoottorin, joka kommunikoi järjestelmiesi kanssa validoidakseen vastaukset ja tulokset.

Validaattorien (tai oraakkelien) integrointi kehitysprosessiisi voi olla haastavaa. Sinun on varmistettava, että agenttisi täyttävät toiminnalliset ja ei-toiminnalliset vaatimukset. Toiminnallisia vaatimuksia ovat esimerkiksi testitapaukset. Ei-toiminnallisia vaatimuksia ovat esimerkiksi suorituskyky ja tietoturva.

Näin pääset alkuun validaattorien kehittämisessä

1. Yhdistä agenttisi regression testauskokonaisuuteesi toiminnallisten määrittelyjen validointia varten

2. Yhdistä CI/CD-työnkulkusi tuote- ja palveludokumentaatioon sekä ei-toiminnallisten että toiminnallisten vaatimusten validointia varten

3. Integroi ITSM-järjestelmäsi käyttäjiin liittyvien prosessien validointia varten

4. Hyödynnä CRM-järjestelmiäsi asiakasvuorovaikutusten varmentamiseen

Tekoälyagenttien validointi auttaa vähentämään riskejä ja varmistamaan, että ne toimivat odotetusti.

Miksi käyttää arviointikehyksiä

• Varmista, että tekoälyagenttisi tuottavat tarkkoja ja luotettavia tuloksia

• Helpota eettisten ja sääntelyyn liittyvien vaatimusten noudattamista

• Laajenna tekoälyohjattuja työnkulkujasi ilman virheiden lisääntymistä

• Käytä avustajia uudelleen ja kehitä niitä edelleen säästääksesi aikaa ja vaivaa, aivan kuten koodimoduuleja käytetään uudelleen

• Ota avustajia käyttöön koko organisaatiossasi hyödyntääksesi GenAI:ta tehokkaasti, samaan tapaan kuin ohjelmistopäivityksiä otetaan käyttöön

• Mukauta avustajat tarpeisiisi, aivan kuten kehitysympäristösi asetukset

• Kehittäkää tiiminä parempia avustajia samaan tapaan kuin työskentelette yhdessä koodin parissa

5.2 Rakenna ja hallinnoi tekoälyagenttitehtaita

TL;DR: Tarvitset toimivan tavan hallita tekoälyagenttejasi. Agenttitehdas auttaa sinua luomaan, ottamaan käyttöön ja ylläpitämään agenttejasi. Se auttaa myös pitämään ne liiketoimintatavoitteidesi mukaisina.

Yhä useammat yritykset käyttävät tekoälyagentteja. Ne voivat automatisoida tehtäviä ja parantaa päätöksentekoa. Niiden hallintaan tarvitaan kuitenkin toimiva tapa. Muuten kokonaisuus voi muuttua sekavaksi.

Agenttitehdas on järjestelmä tekoälyagenttien hallintaan. Se tukee agenttien koko elinkaarta luomisesta käytöstä poistamiseen. Se hyödyntää standardoituja prosesseja ja työkaluja agenttien suunnitteluun, kehittämiseen, käyttöönottoon, päivittämiseen ja käytöstä poistamiseen.

Näiden elinkaarien hallintaan kuuluu monenlaisia tehtäviä:

• Hallintamalli eli sääntöjen määrittäminen agenttien käytölle

• Niiden suorituskyvyn seuranta suhteessa tavoitteisiisi

• Versionhallinta eli agentteihin tehtyjen muutosten seuranta

• Sen varmistaminen, että agentit ovat vaatimustenmukaisia

• Häiriöiden hallinta

Tarvitset tätä järjestelmällistä lähestymistapaa, jotta pysyt perillä agenteistasi, saat niistä eniten hyötyä ja hallitset niiden käyttöön liittyviä riskejä.

Lyhyesti: siksi agenttitehtaita kannattaa käyttää:

• Luo ja ota käyttöön uusia agentteja nopeasti ja helposti

• Varmista, että agenttisi tukevat liiketoimintatavoitteitasi ja täyttävät eettiset vaatimukset

• Lyhennä kehitysaikaa ja vähennä tehottomuutta

• Hyödynnä komponentteja uudelleen säästääksesi aikaa ja rahaa

5.3 Luo turvalliset runtime-ympäristöt agenteille

TL;DR: Tarvitset turvallisen ympäristön tekoälyagenttiesi suorittamiseen. Sinun on myös hallittava sitä, kenellä on pääsy niihin. Näin suojaat tietosi ja järjestelmäsi.

Tarvitset erityisen ympäristön tekoälyagenttiesi suorittamiseen. Tämä ympäristö tarjoaa agenteillesi niiden tarvitsemat resurssit, kuten laskentatehoa, muistia ja pääsyn tietolähteisiin.

Se sisältää myös työkaluja agenttiesi monitorointiin ja niiden sujuvan toiminnan varmistamiseen. Työkaluihin voi kuulua suorituskyvyn seuranta, lokitus ja hälytysominaisuudet, joiden avulla havaitset mahdolliset pullonkaulat.

Sinun on myös hallittava sitä, kenellä on pääsy agentteihisi. Tämä onnistuu roolipohjaisella pääsynhallinnalla (RBAC). Sen avulla voit antaa eri henkilöille eri tasoiset käyttöoikeudet heidän rooliensa ja vastuidensa perusteella. Voit esimerkiksi antaa kehittäjille oikeuden muokata agentteja, mutta sallia vain ylläpitäjien ottaa ne käyttöön tuotannossa.

Voit käyttää RBAC:ia myös rajoittamaan pääsyä arkaluonteisiin tietoihin ja työnkulkuihin, jolloin vain valtuutetut henkilöt voivat käsitellä niitä.

Miksi runtime-ympäristöt ovat tärkeitä

• Estä luvaton pääsy agentteihisi ja suojaa arkaluonteiset työnkulut

• Määritä tiimillesi selkeät roolit ja käyttöoikeudet vastuullisuuden varmistamiseksi

• Laajenna tekoälyagenttien käyttöä turvallisesti ja tehokkaasti

• Varmista, että agenttisi toimivat tehokkaasti hallitussa ja monitoroidussa ympäristössä

Nyt on aika toimia. Tässä muutama asia, joilla pääset alkuun.

Lue lisää tekoälyagenteista ja -avustajista

Näistä työkaluista on tulossa olennainen osa თანამედროვე ohjelmistokehitystä. Sinun on ymmärrettävä, miten ne toimivat ja miten voit käyttää niitä työnkuluissasi. Varmista, että ymmärrät, miten ne toimivat yhdessä ja miten voit hyödyntää niitä tehtävien automatisointiin tai parempien päätösten tekemiseen.

Saatat esimerkiksi joutua käyttämään agentteja eri ympäristöissä, kuten liiketoimintajärjestelmissäsi tai tutkimus- ja kehitysprosesseissasi. Avustajat voit kuitenkin usein pitää keskitetysti omassa IT-infrastruktuurissasi.

Arvioi tarpeesi

Tarkastele nykyistä kehitysprosessiasi. Tunnista alueet, joilla GenAI voi auttaa sinua kehittymään. Tämä voi tarkoittaa esimerkiksi dokumentaation kirjoittamisen tai testitapausten luomisen automatisointia. Se voi myös tarkoittaa koodin laadun parantamista tai vaatimusten tehokkaampaa hallintaa.

Valitse sinulle sopivat työkalut ja alustat

Kun valitset työkaluja tiimillesi, huomioi muutama asia:

Varmista, että työkalut toimivat nykyisten järjestelmiesi kanssa. Monet tekoälyratkaisut tarjoavat API-rajapintoja ja integraatioita eri työkaluihin ja alustoihin yhdistämistä varten. Voit yhdistää esimerkiksi GitHub Copilotin eri koodivarastoihin tai käyttää GitLab Duoa multi-cloud-ympäristöissä.

Säilytä joustavuus tekoälytyökalujen kehittyessä. Tämän päivän parhaat työkalut eivät välttämättä ole parhaita huomenna, joten varmista, että voit ottaa uusia teknologioita käyttöön sujuvasti.

Priorisoi työkaluja, jotka noudattavat alan standardeja ja tukevat open source -viitekehyksiä. Näillä työkaluilla on usein parempi yhteisön tuki, ja ne toimivat eri ympäristöissä.

Auta kehittäjiäsi työskentelemään tehokkaammin ja innovatiivisemmin. Anna heidän valita työkalut, joita he haluavat käyttää. Näin he voivat tehdä parhaansa.

Kun sovellat näitä periaatteita, organisaatiosi voi ottaa ohjelmistosuunnittelun tulevaisuuden haltuunsa – käytössään työkalut, menetelmät ja ajattelutapa, joita tarvitaan nopeasti muuttuvassa ympäristössä menestymiseen.

Olkoon tämä opas lähtökohtasi seuraaviin askeliin.