Så använder du AI i mjukvaruutveckling

Som med allt som handlar om att skapa konkurrensfördelar är det bra att veta vilka ”regler” eller vedertagna sanningar du kan bortse från. Om du är alltför beroende av gamla arbetssätt och metoder riskerar du att missa de övergripande förändringar som krävs i AI-eran. Så vad är värt att glömma – och vad är värt att komma ihåg?

Tänk om kring V-modellen

Inom mjukvaruutveckling har V-modellen alltid väglett två aspekter:

1. Vad ska vi implementera?

2. Hur ska vi validera det?

Förr i tiden innebar detta lika mycket arbete på båda sidor av modellen – kanske till och med mer på V:ets vänstra sida. V-modellen försvinner inte, men den behöver förändras.

I framtiden kommer GenAI att göra den vänstra sidan enklare. Människor inom mjukvaruutveckling behöver flytta fokus från effektiv kodning till att säkerställa rätt resultat genom noggranna, iterativa valideringsloopar.

Som utvecklare innebär det att du lägger mer tid på att validera ditt arbete och mindre tid på att skriva kod.

GenAI sluter V-modellen

Värsta tänkbara scenario – även med automatiserade tester och CI/CD

Släpp klassiska kostnadsuppskattningar

Det är svårt att uppskatta kostnaden för förändringar i mjukvara – särskilt för nytt arbete. Generativ AI förändrar hur vi ser på kostnad och arbetsinsats. Du begränsas inte längre av hur snabbt du kan skriva kod. Nu kan du mycket enklare återanvända det du har byggt tidigare – eller det som någon annan har skrivit tidigare. Det innebär att du kan skapa nya lösningar snabbare och till lägre kostnad.

IDE:er är mer än bara kod: De är nav för kontext

Din integrerade utvecklingsmiljö (IDE) blir mer än en plats för att skriva kod. Den blir ett centralt nav för allt ditt arbete. Den kopplar samman din kod med user stories, affärsmål och kundfeedback. Det hjälper dig att se effekten av ditt arbete. Framtidens Platform Engineering omfattar hela värdekedjan.

Du behöver ett starkt skyddsnät

I modern mjukvaruutveckling kan GenAI göra vem som helst otroligt destruktiv på en bråkdel av tiden, och därför behöver du ett starkt DevOps-skyddsnät. För att säkerställa att slutprodukten fortfarande blir som den ska behöver du:

• Agile feedbackloopar så att du kan göra förändringar snabbt

• Spårbarhet från CI/CD-pipelines så att du kan följa ditt arbete

• Automatiserade säkerhetskontroller som säkerställer att din kod är säker

• Omfattande testautomatisering som säkerställer att din kod fungerar

• Plattformscentrerad utveckling så att din kod kan hantera många användare

• AI-drivna insikter så att du kan förbättra din kod över tid

Det här skyddsnätet hjälper dig att arbeta snabbt och undvika misstag. Det minskar också riskerna för ditt team.

Vi ser verkligen gryningen av en ny era inom mjukvaruutveckling. I den här guiden går jag igenom de AI-användningsfall som varje organisation för mjukvaruutveckling bör implementera för att anpassa sig och lyckas.

Varje användningsfall ger dig konkreta insikter och metoder som hjälper din organisation att träda in i den nya eran av mjukvaruutveckling.

GenAI-verktyg håller snabbt på att bli standard inom mjukvaruutveckling. Team som använder de här verktygen kommer att ha en betydande fördel. De som inte gör det riskerar att hamna efter. I det här kapitlet visar vi den viktigaste GenAI-baserade lösningen som kan öka teamets produktivitet och förbättra kvaliteten på er mjukvara.

2.1 Kodkomplettering och kodningsassistenter

TL;DR: GenAI-verktyg som GitHub Copilot och GitLab Duo hjälper dig att skriva kod snabbare och med färre fel. De gör det också enklare att förbättra kodens kvalitet och enhetlighet.

De här assistenterna är instegsverktygen för GenAI inom mjukvaruutveckling. De hjälper dig att skriva kod. De finns tillgängliga redan nu, och du bör börja använda dem direkt. De ger flera fördelar.

De kan öka produktiviteten och förbättra kodkvaliteten. De använder omfattande kodarkiv för att ge relevanta förslag. Du kan undvika fel, skriva renare kod och minska den tekniska skulden. De gör det också enklare för teamet att samarbeta och introducera nya medlemmar.

GitHub Copilot och GitLab Duo är två populära exempel på verktyg som hjälper dig att leverera mjukvara snabbare:

• GitHub Copilot föreslår kod, skapar dokumentation och skriver till och med tester.

• GitLab Duo integreras med din CI/CD-pipeline. Det ger dig återkoppling i realtid så att du kan förbättra din kod.

Några ord om integritet

När du använder de här verktygen bör du tänka på företagets kod. Du vill inte att din egenutvecklade kod används för att träna publika modeller. Läs användarvillkoren och integritetspolicyerna för att förstå hur dina data hanteras.

Både GitHub och GitLab erbjuder sätt att skydda din kod. Du kan stänga av telemetri och använda self-managed-miljöer för att hålla dina data privata.

Kort sagt: Därför är de här verktygen användbara

• Verktyg för kodkomplettering hjälper dig att skriva kod snabbare och med färre fel.

• De använder stora kodarkiv för att föreslå säker och vältestad kod. Det hjälper dig att undvika fel och skriva enhetlig kod. Det hjälper dig också att hålla koden ren och enkel att ändra i framtiden.

• När du använder de här verktygen i ditt dagliga arbete kan teamet bli mer bekvämt med AI. Det kan i sin tur leda till att ni använder AI på fler sätt i er mjukvaruutveckling.

2.2 GenAI för kravhantering

TL;DR: GenAI-verktyg kan hjälpa dig att skriva, analysera och dela krav. Det kan spara tid och minska antalet fel. Det kan också hjälpa teamet att enas om vad ni arbetar med.

Du kan använda GenAI för att hantera dina krav – ett stort steg mot att förbättra mjukvaruutvecklingen. GenAI hjälper dig att samla in, analysera och kommunicera dina krav mer effektivt.

Produkter som Atlassian Rovo och tekniker som ”Prata med din kunskapsbas”, implementerade som RAG-arkitektur, använder GenAI för att automatisera kravdokumentation. De kan hjälpa till med:

• Insikter i realtid som hjälper dig att förfina projektets mål

• Att extrahera krav från diskussioner

• Att hålla dig i linje med organisationens prioriteringar

• Att generera user stories eller acceptanskriterier.

De här funktionerna sparar tid och minskar otydligheten i dina krav, vilket hjälper dig att undvika kostsamma misstag senare i utvecklingen.

GenAI kan också analysera dina krav för att hitta inkonsekvenser och överlappningar, vilket hjälper dig att förbättra kvaliteten på projektets leveranser. Det gör det också enklare för teamet att samarbeta och introducera nya medlemmar.

Ett snabbt ord om integritet – igen

Precis som med assistenterna vi tog upp i föregående avsnitt måste du skydda dina data när du använder GenAI för kravhantering.

Granska plattformens säkerhetsfunktioner för att säkerställa att de följer organisationens policyer. Inför åtkomstkontroller för att skydda känslig information. Kryptera dina data både under överföring och när de lagras. Granska regelbundet användningen av verktyg som Rovo för att minska riskerna.

Kort sagt: Därför är de här verktygen användbara

• De automatiserar tidskrävande uppgifter som dokumentation, vilket sparar tid och minskar risken för mänskliga fel

• De håller intressenter samordnade och kraven tydliga och kompletta i linje med projektets mål

• De hjälper dig att genomföra arbetet framgångsrikt genom bättre kommunikation, onboarding och samordning i teamet

2.3 Hämta testfall och specifikationer från din äldre kod och projektdokumentation

TL;DR: Använd GenAI för att omvandla din gamla dokumentation till en resurs som du enkelt kan söka i. Det kan hjälpa dig att hitta testfall och specifikationer som saknas eller är svåra att förstå.

Alla företag har äldre kod. Den saknar ofta korrekt dokumentation, specifikationer och testfall. De är viktiga för att förstå och underhålla din kod. Tyvärr prioriterar många företag inte att skapa dessa underlag, vilket kan orsaka problem längre fram.

I stora projekt förlitar sig team ofta på omfattande dokumentation för att kommunicera. Eftersom dokumentationen ofta skrivs på naturligt språk kan den vara tvetydig och kanske inte återspegla programvarans nuvarande status. Det kan vara svårt att veta om dokumentationen är uppdaterad.

GenAI kan hjälpa dig att förstå den här dokumentationen – och till och med hitta information som saknas. Verktyg som AnythingLLM kan extrahera information från din dokumentation. Du kan köra verktyget på din egen laptop. Då kan du skapa ett RAG-system (Retrieval-Augmented Generation). Sedan kan du söka i din dokumentation via ett chattgränssnitt.

Du kan också använda avancerade kodassistenter och kunskapsgrafer för att analysera din kod.

De här verktygen kan hjälpa dig att förstå hur användare interagerar med din programvara. Du kan sedan använda den informationen för att skapa mer heltäckande tester. Du kan till exempel identifiera möjliga användarflöden och gränsfall som du annars hade kunnat missa.

Så sätter du upp din RAG

1. Välj en lämplig LLM (Large Language Model), antingen från en SaaS-leverantör eller som körs lokalt.

2. Bädda in dina data i RAG-systemet. Se till att modellen endast fokuserar på relevanta dokument.

3. Börja söka i din dokumentation. Du kan till exempel be den att:

• Lista alla funktionella scenarier som beskrivs i dokumentet

• Formatera scenarierna i Gherkin-syntax

• Identifiera icke-funktionella krav, som prestanda och säkerhet

Det gör din statiska dokumentation till en interaktiv resurs. Du kan använda den för att generera testfall som du inte hade tidigare.

Därför är detta användbart

• Du behöver testfall och specifikationer för att förstå och refaktorera din kod. GenAI kan hjälpa dig att generera dem från din befintliga dokumentation.

• GenAI kan hjälpa dig att överbrygga klyftan mellan verksamhetens behov och tekniska specifikationer, vilket gör det enklare att förstå och underhålla din kod.

2.4 Ta fram designresurser under utvecklingen

Kort sagt: AI-verktyg som Stable Diffusion och Flux överbryggar klyftan mellan mjukvaruutveckling och bildskapande. Finjustera dem med era grafiska resurser för att snabbt skapa högkvalitativa och konsekventa visuella element, spara tid och hålla utvecklingen på rätt spår.

Bristande synkronisering mellan mjukvaruutveckling och framtagningen av designresurser är en vanlig utmaning.

Även om högkvalitativ och visuellt tilltalande design är avgörande för en bra användarupplevelse vill utvecklare köra sin mjukvara innan de slutliga resurserna är klara. Att avbryta utvecklingen för att skapa tillfälliga visuella element med verktyg som Gimp kan störa arbetsflödet och ta tid från arbetet med att bygga bättre mjukvara.

AI-verktyg för bildgenerering, som Stable Diffusion och Flux, kan snabbt och kostnadseffektivt skapa högkvalitativa visuella element som följer ert varumärke. Dessa modeller tränas på omfattande datamängder och kan skapa varierade och avancerade bilder anpassade efter era behov.

Genom att finjustera verktygen så att de följer ert varumärkes identitet – som er unika stil, färgpalett och designfilosofi – kan ni behålla en enhetlig visuell stil i alla resurser och samtidigt snabba upp den kreativa processen.

När ni har finjusterat dessa AI-modeller kan de skapa en mängd visuella element för olika behov, inklusive UI-element, marknadsföringsmaterial och produktmockups.

Så kommer du igång

1. Konfigurera din miljö för AI-bildgenerering med rätt modell

2. Finjustera modellen med era grafiska resurser och tillhörande etiketter

3. Skapa platshållarbilder som används tills de slutliga designerna är klara

Varför de här verktygen är användbara

Med AI-drivna verktyg kan du göra utvecklingsprocessen smidigare genom att generera högkvalitativa bilder som följer ert varumärke nästan direkt, så att du kan fokusera på att skapa enastående mjukvara.

Nu vet du hur du använder generativ AI i din mjukvaruutveckling. Men hur omsätter du egentligen dessa verktyg i praktiken? I det här avsnittet får du lära dig hur du driftsätter och hanterar generativ AI i din organisation.  

Du får lära dig om olika driftsättningsstrategier och hur du väljer rätt strategi för dina behov. Du får också lära dig hur du hanterar dina AI-modeller och ser till att de fungerar smidigt, så att du får ut mesta möjliga av dina AI-investeringar.

Kort om LLM:er

Generativ AI förändrar hur du skapar mjukvara. Men hur du använder den beror på vad du vill uppnå. Som vi tidigare har sett kan du använda den för att förbättra din utvecklingsprocess. Du kan också använda den för att lägga till nya funktioner i din mjukvara. 

När du använder LLM:er i din utvecklingsprocess hjälper de teamet att arbeta bättre. Du kan till exempel använda verktyg som GitHub Copilot eller ChatGPT för att generera kod, åtgärda buggar eller lära dig nya ramverk. Du kan också träna din egen modell på din kodbas. Det kan hjälpa dig att automatisera uppgifter och fokusera på mer komplexa problem. LLM:en hjälper dig att skriva bättre kod snabbare. Men den är inte en del av slutprodukten. 

Du kan också bygga in LLM:er i din mjukvara. Det ger din produkt nya funktioner. Du kan till exempel använda en LLM för kundsupport, översättning eller för att anpassa användarupplevelser. LLM:en blir en central del av din produkt. 

Den största skillnaden är hur du använder LLM:en. Du kan använda den för att förbättra din utvecklingsprocess eller för att lägga till nya funktioner i din produkt. Båda sätten visar hur mångsidiga LLM:er är. 

3.1 Driftsätt LLM:er strategiskt

TL;DR: Att driftsätta stora språkmodeller (LLM:er) kräver noggranna överväganden. Du behöver tänka på var du driftsätter dem (i molnet eller on-premise), hur du skyddar din data och hur du följer regelverk. Du behöver också tänka på prestanda och skalbarhet.  

Du kan driftsätta LLM:er i molnet eller på din egen infrastruktur. Driftsättning i molnet är bra för skalbarhet och flexibilitet. On-premise-driftsättning är bra för säkerhet och låg latens. 

En hybridstrategi kan vara den bästa lösningen. Du kan använda din egen infrastruktur för känslig data och molnet för andra uppgifter. Det ger dig det bästa av två världar. 

Du kanske vill börja med lokal bearbetning. Det kan hjälpa dig att komma igång snabbt. När dina behov växer kan du sedan gå över till en hybridstrategi. 

Viktigt att känna till 

• Skydda din data genom att driftsätta LLM:er på din egen infrastruktur 

• On-premise-driftsättning kan hjälpa dig att uppfylla krav på regelefterlevnad 

• Minska latensen och förbättra prestandan med on-premise-driftsättning 

• Driftsätt i molnet om du behöver flexibilitet för att skala din lösning  

3.2 Optimera kostnaderna för GenAI med en balanserad hybrid infrastrukturstrategi

TL;DR: Du kan spara pengar på GenAI genom att använda en kombination av tredjepartsverktyg och din egen infrastruktur. Börja med tredjepartsverktyg och gå sedan över till din egen infrastruktur när du är redo.  

Att använda GenAI kan bli dyrt om du inte är försiktig. Du kan i slutändan lägga mycket pengar på tredjepartstjänster. De här tjänsterna tar ofta betalt för varje token du använder och mängden data som bearbetas när du använder modellerna. Det kan begränsa din flexibilitet och vad du kan göra med tekniken.

En bättre metod är att använda en hybridstrategi. Börja med tredjepartsplattformar för att komma igång snabbt. De här plattformarna ger dig den snabbhet och flexibilitet du behöver i ett tidigt skede. När du har validerat dina modeller kan du flytta dem till din egen infrastruktur.  

Även om det här steget kan låta komplicerat ger det dig mer kontroll och kan spara pengar på lång sikt. Du kan också använda din befintliga hårdvara och mjukvara. 

Varför det här är viktigt 

• Balansera flexibilitet på kort sikt med kostnadsbesparingar på lång sikt 

• Minska ditt beroende av externa leverantörer och deras prismodeller 

• Skala dina GenAI-lösningar kostnadseffektivt med din egen infrastruktur

• Hantera din AI-verksamhet på ett hållbart sätt

3.3 Finjustera och hantera dina LLM:er

Kort sagt: Genom att finjustera LLM:er med din egen data hjälper du dem att förstå din verksamhet och ge bättre resultat. Du behöver också hantera dina LLM:er, vilket innebär att regelbundet träna om dem och säkerställa att de är säkra och följer dataskyddsregler.

Du kan finjustera LLM:er så att de fungerar bättre för dina specifika behov. Det gör du genom att träna dem med din egen data. Det hjälper dem att förstå din verksamhet och dina mål. Var bara noga med att inte inkludera personuppgifter.

Om du inte finjusterar dina LLM:er kanske de inte blir särskilt användbara. De kanske inte förstår din verksamhet eller din data, så finjustering hjälper dem att ge bättre resultat.

Du behöver också hantera dina LLM:er. Det innebär att hålla dem uppdaterade och säkra. Du behöver regelbundet träna om dem med ny data. Du behöver också säkerställa att de inte missbrukas.

Viktigt att komma ihåg

• Finjustering hjälper dina LLM:er att förstå din verksamhet och ge relevant information

• Hantera dina LLM:er under hela deras livscykel för att hålla dem uppdaterade och säkra – och få ut mesta möjliga av din investering

3.4 Utöka GenAI-funktionerna till visuella och multimodala tillämpningar

Kort sagt: Generativ AI kan hantera mer än bara text. Du kan även använda den för ljud och video. Prova stora visuella modeller (LVM:er) för uppgifter som övervakning. För att använda dessa modeller i dina produkter behöver du integrera dem med edge cloud och använda kraftfulla GPU:er.

Generativ AI är inte begränsad till text. Du kan även använda den med ljud och video. Det gör att du kan skapa nya och innovativa produkter och tjänster.

Du kan börja med att använda stora visuella modeller (LVM:er). Dessa modeller kan analysera bilder och videor. Du kan använda dem för uppgifter som övervakning och aviseringar. Tänk dock på att LVM:er inte har något bra långtidsminne. Fokusera därför på användningsfall som kräver kortsiktig analys.

För att använda LVM:er i dina produkter bör du överväga att integrera dem med edge cloud. Det gör att du kan bearbeta data närmare källan. Du behöver också investera i kraftfulla GPU:er för att hantera arbetsbelastningen. Kombinationen av edge cloud och LVM:er kan leda till nya och spännande tillämpningar.

Varför detta är viktigt

Du kan använda generativ AI till mer än bara text. Det öppnar nya möjligheter för dina produkter och tjänster eftersom du kan bearbeta och analysera mer omfattande datakällor i realtid.

För att avsluta det här avsnittet tittar vi på ett bra användningsfall där utvecklare kan använda visuellt innehåll:

3.5 Skapa en GitHub Action (YAML) från en visuell illustration av en CI/CD-pipeline

Kort sagt: Att skapa GitHub Actions-workflows i YAML kan vara tidskrävande. Verktyg som Eficodes Online Pipeline Game låter team visuellt utforma pipelines, som sedan kan konverteras till YAML med AI-verktyg som ChatGPT. Dela bara en skärmbild av din design tillsammans med en prompt och låt AI generera färdiga workflows åt dig.

GitHub Actions använder YAML för att definiera workflow-konfigurationer som består av ett eller flera automatiserade jobb. Men att skapa den första versionen av ett workflow kan ofta kännas svårt.

Visuella verktyg för att utforma YAML-baserade pipelines har blivit allt populärare för att göra processen enklare. Även om du inte har tillgång till kommersiella verktyg eller tredjepartslösningar för detta kan du använda LLM:er för att omvandla en visuell representation av din pipeline till YAML-format.

Eftersom YAML är ett välkänt märkspråk kan en kombination av stora visuella modeller och stora språkmodeller tolka och sedan konvertera visuella pipelinedesigner till GitHub Actions-workflowfiler.

Så gör du

För att skapa en visuell design kan du till exempel använda Eficode Online Pipeline Game – en samarbetsplattform där mjukvaruutvecklingsteam kan utforma och förfina optimala workflows.

Använd sedan GenAI för att generera YAML. Ta en skärmbild av din pipelinedesign och ge den till den AI-chattbot du föredrar (t.ex. OpenAI ChatGPT 4). Du kan använda följande prompt (eller anpassa den efter dina specifika behov): 

Du är en kompetent mjukvaruutvecklare och teknikarkitekt. Du har mycket god kunskap om Infrastructure as Code-koncept och YAML. Jag behöver skapa GitHub Actions-workflows i YAML baserat på den visuella beskrivningen av en CI/CD-pipeline. Din uppgift är att analysera den här bilden och skapa GitHub Actions-pipelinefiler i YAML åt mig. Säkerställ att resultatet är korrekt, precist och kan användas direkt.

Kort sagt: Därför hjälper det här 

Genom att använda visuella verktyg för att gemensamt utforma CI/CD-workflows i linje med den överenskomna teststrategin och komplettera dem med GenAI blir det enkelt, effektivt och smidigt att utforma och implementera GitHub Actions-workflows.

Vi har redan sett hur GenAI kan hjälpa dig att skriva kod med assistentverktyg som GitHub Copilot. Men GenAI kan också skapa mer generella assistenter och agenter.

De hjälper till att automatisera uppgifter och ge insikter. Men de ersätter inte människor. Människor har fortfarande kontrollen och är den grundläggande drivkraften bakom arbetet.

Du kan använda GenAI-assistenter för många uppgifter. De kan hantera portföljer, optimera kod och automatisera testning. De kan också få tillgång till data i realtid och fatta beslut.

Du kan skapa egna assistenter för specifika uppgifter. Du kan också använda assistenter som har byggts i förväg av tredje parter eller dina kollegor. Du behöver hitta en balans mellan anpassning och skalbarhet.

Du kan använda assistenter för att lösa specifika utmaningar i din utvecklingsprocess. Använd dem till exempel för att hantera din portfölj, refaktorera din kod eller få hjälp att skriva kod.

För att få ut mesta möjliga av GenAI-assistenter behöver de hanteras på rätt sätt. Det innebär att kodifiera dem, integrera dem i dina system och hantera deras livscykel.

I det här avsnittet visar jag hur du använder GenAI-assistenter effektivt. Du får lära dig hur du driftsätter dem och skalar upp dem i hela organisationen.

4.1 Standardisera och skala GenAI-assistenter med mallar, RBAC och marknadsplatser

Kort sagt: Använd mallar och åtkomstkontroller för att hantera dina GenAI-assistenter effektivt. Skapa ett centralt bibliotek med assistenter som alla i organisationen kan använda. Det kan hjälpa dig att undvika dubbelarbete och säkerställa att alla använder samma standarder.

Det kan vara enkelt att använda GenAI-assistenter för enskilda uppgifter. Men det kan vara svårare att använda dem i hela organisationen. Du behöver ett strukturerat sätt att hantera dem.

Du bör standardisera dina assistenter. Du kan använda mallar för att göra det. Det gör dem enklare att driftsätta och anpassa. Du bör också använda rollbaserad åtkomstkontroll (RBAC) så att du kan styra vem som får skapa och ändra assistenter.

Du kan också skapa ett centralt bibliotek med assistenter så att teamet kan dela och återanvända dem. Det hjälper dig även att undvika dubbelarbete och förbättra effektiviteten.

Det finns olika typer av assistenter:

1. Lokala assistenter för specifika uppgifter

2. Gemensamma assistenter för allmän användning i hela organisationen

Använd ett centraliserat system för att hantera dina assistenter. Det hjälper dig att följa deras livscykel och hålla dem uppdaterade.

Därför är allt detta viktigt

• Genom att återanvända och förbättra dina assistenter sparar du tid och arbete

• När du kan driftsätta dina assistenter i hela organisationen använder du GenAI mer effektivt

• Du kan anpassa dina assistenter efter dina specifika behov

• Ditt team kan samarbeta för att bygga och förbättra assistenter

4.2 Förenkla hanteringen av portföljer och krav

Kort sagt: AI-assistenter kan hjälpa dig att hantera din portfölj och dina krav. De kan automatisera uppgifter, hitta problem och hjälpa teamet att enas om mål. Det sparar tid och förbättrar samarbetet.

AI-assistenter kan förändra hur du hanterar din portfölj och dina krav. De kan automatisera dokumentation, analysera krav och förbättra kommunikationen. De kan också skapa user stories, acceptanskriterier och statusrapporter.

De hjälper dig att få en överblick över vad som händer i dina projekt, fatta bättre beslut och undvika fel.

Varför detta är viktigt

• Du förbättrar samarbetet och transparensen i teamet

• Det blir färre fel i din dokumentation

• Alla är överens om målen och hur de ska nås

4.3 Modernisera befintlig mjukvara och kodbaser med refaktoreringsassistenter

TL;DR: GenAI-verktyg kan hjälpa dig att modernisera dina äldre system. De kan automatisera uppgifter som att skapa dokumentation, uppdatera databaser och refaktorera kod. Det kan spara tid och pengar samtidigt som dina system blir mer tillförlitliga.

Du behöver hålla dina IT-system uppdaterade. Men det kan vara svårt om du har äldre mjukvara och bristfällig dokumentation. GenAI kan hjälpa dig med detta. Det kan automatisera uppgifter som att skapa dokumentation och analysera dina system, vilket sparar tid och pengar.

GenAI kan också hjälpa dig att förbättra din kod. Det kan hitta problem och föreslå förbättringar. Det kan till och med översätta din äldre kod till nyare språk.

Det hjälper dig att hålla koden uppdaterad och säker. Du kan till exempel använda GenAI för att uppdatera äldre delar av koden med modernare och mer effektiva metoder. Koden blir enklare att arbeta med och mindre benägen att orsaka problem.

GenAI kan hjälpa dig att övervinna utmaningarna med att modernisera dina IT-system. Det kan hjälpa dig att skapa bättre dokumentation, förbättra din kod och göra dina system mer tillförlitliga.

Varför detta är viktigt

• Återanvänd och förbättra dina assistenter för att spara tid och arbete, precis som när du återanvänder kodmoduler

• Driftsätt assistenter i hela organisationen för att använda GenAI effektivt, på samma sätt som du driftsätter mjukvaruuppdateringar

• Anpassa assistenter efter dina behov, precis som när du konfigurerar din utvecklingsmiljö

• Samarbeta i teamet för att skapa bättre assistenter, på samma sätt som ni arbetar tillsammans med kod

4.4 Gör testningen effektivare med GenAI-assistent för QA och testfall

TL;DR: Använd GenAI för att hjälpa dig testa din mjukvara. AI-verktyg kan skapa testfall, automatisera testning och hitta buggar tidigt. De förbättrar kvaliteten på din mjukvara och hjälper dig att göra releaser snabbare.

Du kan använda AI för att förbättra testningen av din mjukvara. AI-drivna verktyg kan analysera din kod och dokumentation för att skapa testfall och automatisera testprocessen, vilket minskar mycket manuellt arbete.

Verktygen kan också hitta potentiella problem tidigt, vilket hjälper dig att förbättra kvaliteten på din mjukvara innan du gör en release. Du kan integrera dem med din CI/CD-pipeline för att testa koden kontinuerligt.

Varför detta är viktigt

• Förbättra tillförlitligheten i din mjukvara och minska antalet buggar

• Spara tid genom att automatisera skapandet av testfall

• Driftsätt din mjukvara snabbare och med större trygghet

GenAI-agenter är som digitala medarbetare i din organisation – en förlängning av ditt befintliga team. De kan utföra specifika uppgifter och frigör därmed dina medarbetare för mer komplexa problem.

Du behöver ett bra sätt att hantera dessa agenter. Vi kan kalla det "AgentOps".

AgentOps hjälper dig att integrera AI-agenter i din utvecklingsprocess. Det hjälper dig också att automatisera uppgifter och förbättra dina arbetsflöden, så att tiden som krävs för repetitivt arbete minskar. Du kan till exempel använda agenter för att automatisera testning, driftsättning och övervakning.

En bra AgentOps-strategi omfattar:

1. Tydligt ägarskap, så att du vet vem som ansvarar för varje agents beteende, underhåll och prestanda

2. Styrning, med regler för hur agenter används för att säkerställa etisk användning av AI, säkerhet och regelefterlevnad

3. Agentdrivna arbetsflöden, där du bäddar in agenter i din CI/CD-pipeline för att hantera uppgifter som testning, driftsättning eller övervakning

4. Skalbarhet, så att du kan lägga till fler agenter vid behov och effektivt anpassa dem till nya uppgifter och projekt

5.1 Utveckla ett utvärderingsramverk (validerare, orakel) för att validera AI-agenter och processer

Kort sagt: Validera dina AI-agenters indata och utdata för att säkerställa att de fungerar korrekt och följer reglerna.

Du behöver säkerställa att dina AI-agenter fungerar korrekt. Det kan du göra genom att validera deras indata och utdata. Med andra ord: kontrollera vilka data de tar emot och vilka resultat de producerar.

Du kan använda ramverk som LLamaIndex och RAG för att få hjälp med detta. De gör det möjligt att bygga en utvärderingsmotor som interagerar med dina system för att validera svar och utdata.

Att integrera validerare (eller orakel) i din utvecklingsprocess kan vara utmanande. Du behöver säkerställa att dina agenter uppfyller funktionella och icke-funktionella krav. Funktionella krav är till exempel testfall. Icke-funktionella krav handlar till exempel om prestanda och säkerhet.

Så kommer du igång med att utveckla validerare

1. Koppla dina agenter till din regressionstestsvit för funktionella specifikationer

2. Koppla dina CI/CD-arbetsflöden till din produkt- och tjänstedokumentation för både icke-funktionella och funktionella krav

3. Integrera med dina ITSM-system för att validera användarrelaterade processer

4. Inkludera dina CRM-system för att verifiera kundinteraktioner

Genom att validera dina AI-agenter kan du minska riskerna och säkerställa att de fungerar som förväntat.

Varför använda utvärderingsramverk

• Säkerställ att dina AI-agenter producerar korrekta och tillförlitliga resultat

• Gör det enklare att följa etiska och regulatoriska krav

• Utöka dina AI-drivna arbetsflöden utan att införa fel

• Återanvänd och förbättra dina assistenter för att spara tid och arbete, precis som när du återanvänder kodmoduler

• Driftsätt assistenter i hela organisationen för att använda GenAI effektivt, på samma sätt som du driftsätter mjukvaruuppdateringar

• Anpassa assistenter efter dina behov, precis som du konfigurerar din utvecklingsmiljö

• Samarbeta som ett team för att skapa bättre assistenter, på samma sätt som ni samarbetar kring kod

5.2 Bygg och hantera AI-agentfabriker

TL;DR: Du behöver ett bra sätt att hantera dina AI-agenter. En agentfabrik kan hjälpa dig att skapa, driftsätta och underhålla dina agenter. Den hjälper dig också att se till att de är i linje med dina affärsmål.     

Allt fler företag använder AI-agenter. De kan automatisera uppgifter och förbättra beslutsfattandet. Men du behöver ett bra sätt att hantera dem. Annars kan det snabbt bli rörigt. 

En agentfabrik är ett system för att hantera dina AI-agenter. Den hjälper dig genom hela agenternas livscykel, från skapande till avveckling. Den använder standardiserade processer och verktyg för att utforma, utveckla, driftsätta, uppdatera och avveckla agenter. 

Att hantera dessa livscykler omfattar en rad uppgifter: 

• Styrning – att fastställa regler för hur agenterna används   

• Övervakning av deras prestanda i förhållande till dina mål 

• Versionshantering – att spåra ändringar i dina agenter 

• Att säkerställa att agenterna uppfyller gällande krav 

• Incidenthantering 

Du behöver detta systematiska arbetssätt för att ha kontroll över dina agenter, få ut mesta möjliga av dem och hantera riskerna med att använda dem.   

Kort sagt, därför bör du använda agentfabriker: 

• Skapa och driftsätt nya agenter snabbt och enkelt 

• Säkerställ att dina agenter uppfyller dina affärsmål och etiska standarder 

• Minska utvecklingstiden och ineffektiviteten 

• Återanvänd komponenter för att spara tid och pengar 

5.3 Skapa säkra runtime-miljöer för agenter

TL;DR: Du behöver en säker miljö för att köra dina AI-agenter. Du behöver också kontrollera vem som har åtkomst till dem. Det hjälper dig att skydda dina data och system.     

Du behöver en särskild miljö för att köra dina AI-agenter. Den här miljön ger agenterna de resurser de behöver, som beräkningskapacitet, minne och åtkomst till datakällor.   

Den innehåller också verktyg för att övervaka dina agenter och säkerställa att de fungerar som de ska. Verktygen kan till exempel omfatta prestandaövervakning, loggning och varningsfunktioner, som hjälper dig att upptäcka flaskhalsar som uppstår. 

Du behöver också kontrollera vem som har åtkomst till dina agenter. Det kan du göra med rollbaserad åtkomstkontroll (RBAC). Då kan du ge olika personer olika åtkomstnivåer utifrån deras roller och ansvarsområden. Du kan till exempel ge utvecklare åtkomst för att ändra agenter, men bara låta administratörer driftsätta dem i produktion.   

Du kan också använda RBAC för att begränsa åtkomsten till känsliga data och arbetsflöden, så att endast behörig personal kan interagera med dem. 

Varför runtime-miljöer är viktiga

• Förhindra obehörig åtkomst till dina agenter och skydda känsliga arbetsflöden

• Definiera tydliga roller och behörigheter för ditt team för att säkerställa ansvarstagande

• Utöka användningen av AI-agenter på ett säkert och effektivt sätt

• Säkerställ att dina agenter fungerar effektivt i en kontrollerad och övervakad miljö

Nu är det dags att agera. Här är några saker du kan göra för att komma igång.

Läs mer om AI-agenter och assistenter

De här verktygen blir allt viktigare för modern mjukvaruutveckling. Du behöver förstå hur de fungerar och hur du kan använda dem i dina arbetsflöden. Se till att du förstår hur de samverkar och hur du kan använda dem för att automatisera uppgifter eller fatta bättre beslut.

Du kan till exempel behöva köra agenter på olika platser, som i dina verksamhetssystem eller i dina forsknings- och utvecklingsprocesser. Assistenter kan du däremot ofta hålla centraliserade på din IT-hårdvara.

Bedöm dina behov

Se över din nuvarande utvecklingsprocess. Identifiera områden där GenAI kan hjälpa dig att förbättra. Det kan handla om att automatisera uppgifter som att skriva dokumentation eller skapa testfall. Det kan också handla om att förbättra kodkvaliteten eller hantera dina krav mer effektivt.

Välj rätt verktyg och plattformar för dig

När du väljer verktyg för ditt team bör du tänka på några saker:

Se till att verktygen fungerar med dina befintliga system. Många AI-lösningar erbjuder API:er och integrationer för att ansluta till olika verktyg och plattformar. Du kan ansluta verktyg som GitHub Copilot till olika kodarkiv, eller använda GitLab Duo i multi-cloud-miljöer.

Behåll flexibiliteten när AI-verktygen utvecklas. De bästa verktygen i dag är kanske inte de bästa i morgon, så se till att du kan ta till dig ny teknik utan problem.

Prioritera verktyg som följer branschstandarder och har stöd för ramverk med öppen källkod. De här verktygen har ofta bättre stöd från communityn och fungerar i olika miljöer.

Hjälp dina utvecklare att bli mer effektiva och innovativa. Låt dem välja de verktyg de föredrar att använda. Det hjälper dem att göra sitt bästa arbete.

Genom att tillämpa de här principerna kan din organisation ta kontroll över framtidens mjukvaruutveckling – med verktygen, metoderna och inställningen som krävs för att lyckas i ett snabbt föränderligt landskap.

Låt den här guiden bli din utgångspunkt för nästa steg.