AI normaliseerumisega ilmneb 4 DevSecOpsi suundumust

AI roll tarkvaraarenduses on jõudmas otsustavasse hetke, mis sunnib organisatsioone ja nende juhte DevSecOps olla aktiivsem tehisintellekti tõhusa ja vastutustundliku kasutamise edendamisel.

Samal ajal peavad arendajad ja laiem DevSecOpsi kogukond valmistuma tegelema vähemalt nelja globaalse tehisintellekti suundumusega: tehisintellekti suurenenud kasutamine koodi testimisel, jätkuvad ohud intellektuaalomandile ja privaatsusele, tehisintellekti eelarvamuste suurenemine ja vaatamata kõigele neist. väljakutseid, suurenenud sõltuvust tehisintellekti tehnoloogiatest. Nende suundumustega edukas ühtlustamine seab organisatsioonid ja DevSecOpsi meeskonnad edu saavutama. Nende eiramine võib innovatsiooni aeglustada või, mis veelgi hullem, äristrateegia rööpast välja lüüa.

Luksusest standardini: organisatsioonid võtavad tehisintellekti kasutusele kõikjal

Tehisintellekti integreerimisest saab toote- ja teenustetööstuses standard, mitte luksus, kasutades võimendust DevSecOps AI-funktsioonide loomiseks koos seda kasutava tarkvaraga. Tehisintellekti ärakasutamine innovatsiooni edendamiseks ja suurema kliendiväärtuse pakkumiseks on selle tehnoloogia juhitaval turul konkurentsis püsimiseks hädavajalik.

Tuginedes minu vestlustele GitLabi klientidega ja tööstuse suundumuste jälgimisele ning organisatsioonidele, kes nihutavad tehisintellekti kasutuselevõtuga tõhususe piire, lisab enam kui kaks kolmandikku ettevõtetest 2024. aasta lõpuks tehisintellekti võimalused oma pakkumistesse. Organisatsioonid arenevad tehisintellektiga eksperimenteerimisest. keskenduda tehisintellektile.

Tehisintellekti võimendamine innovatsiooni edendamiseks ja suurema kliendiväärtuse pakkumiseks on AI-põhisel turul konkurentsis püsimiseks ülioluline.

Ettevalmistumiseks peaksid organisatsioonid investeerima tarkvaraarenduse juhtimise ülevaatamisse ning rõhutama AI-tehnoloogiate pidevat õppimist ja kohandamist. See nõuab kultuurilisi ja strateegilisi muutusi. See nõuab äriprotsesside, tootearenduse ja klientide kaasamise strateegiate ümbermõtestamist. Ja see nõuab koolitust, mida DevSecOpsi meeskonnad soovivad ja vajavad. Viimases DevSecOpsi globaalne aruanne 81% vastanutest ütles, et sooviksid rohkem koolitust tehisintellekti tõhusa kasutamise kohta.

Kuna tehisintellekt muutub keerukamaks ja äritegevuse lahutamatuks osaks, peavad ettevõtted tegelema oma tehisintellektil põhinevate lahenduste eetiliste ja sotsiaalsete mõjudega, tagades, et need annavad oma klientidele ja kogukondadele positiivse panuse.

AI hakkab domineerima koodi testimise töövoogudes

AI areng DevSecOpsis muudab juba kooditestimist ja suundumus peaks eeldatavasti kiirenema. GitLabi uuringud näitasid, et ainult 41% DevSecOpsi meeskondadest kasutab praegu tarkvaraarenduse osana tehisintellekti automatiseeritud testide genereerimiseks, kuid 80. aasta lõpuks peaks see arv jõudma 2024%ni ja kahe aasta jooksul lähenema 100%le.

Kuna organisatsioonid integreerivad tehisintellekti tööriistu oma töövoogudesse, seisavad nad silmitsi väljakutsega viia oma praegused protsessid vastavusse tehisintellekti pakutavate tõhususe ja mastaapsuse eelistega. See muudatus lubab radikaalset tootlikkuse ja täpsuse kasvu, kuid nõuab ka traditsiooniliste testimisfunktsioonide ja -tavade olulist kohandamist. AI-põhiste töövoogudega kohanemine eeldab DevSecOpsi meeskondade koolitamist tehisintellekti jälgimise ja AI-süsteemide peenhäälestamise alal, et hõlbustada nende integreerimist kooditestimisse, et parandada tarkvaratoodete üldist kvaliteeti ja töökindlust.

Lisaks määratleb see suundumus uuesti QA spetsialistide rolli, nõudes neilt oma oskuste arendamist tehisintellektil põhinevate testimissüsteemide jälgimiseks ja täiustamiseks. Inimliku järelevalve olulisust on võimatu üle tähtsustada, kuna tehisintellektisüsteemid vajavad pidevat jälgimist ja juhendamist, et olla väga tõhusad.

AI oht tarkvaraturbe intellektuaalomandile ja privaatsusele kiireneb

Tehisintellektil põhineva koodi loomise kasvav kasutuselevõtt suurendab tehisintellekti poolt tekitatud haavatavuste ohtu ning laialdaste intellektuaalomandi lekete ja andmete privaatsuse rikkumiste võimalust, mis mõjutavad tarkvara turvalisust, ettevõtte konfidentsiaalsust ja kliendiandmete kaitset.

Nende riskide maandamiseks peavad ettevõtted oma tehisintellekti kasutuselevõtu strateegiates seadma esikohale tugeva intellektuaalomandi ja privaatsuse kaitse ning tagama, et tehisintellekti rakendatakse selle kasutamise osas täiesti läbipaistvalt. Tehisintellektiga seotud riskide tuvastamisel ja nendega tegelemisel on ülioluline range andmehalduspoliitika rakendamine ja täiustatud tuvastamissüsteemide kasutamine. Intellektuaalomandi ja andmete privaatsuse kaitsmiseks on oluline tõsta nendest probleemidest teadlikkust töötajate koolitamise ja ennetava riskijuhtimiskultuuri edendamise kaudu.

Tehisintellekti turvaprobleemid rõhutavad ka pidevat vajadust rakendada DevSecOpsi tavasid kogu tarkvaraarenduse elutsükli jooksul, kus turvalisus ja privaatsus ei ole tagantjärele, vaid on arendusprotsessi lahutamatud osad algusest peale. Lühidalt öeldes peavad ettevõtted tehisintellekti kasutusele võtmisel hoidma turvalisust esiplaanil, tagamaks, et tehisintellekti võimendavad uuendused ei langeks turvalisuse ja privaatsuse arvelt.

Valmistuge tehisintellekti kallutatuse suurenemiseks isegi teatud aja jooksul

Kuigi 2023. aasta oli tehisintellekti jaoks läbimurdeaasta, tõi selle tõus esile algoritmide kallutatuse. Tehisintellekti tööriistad, mis põhinevad treenimisel Interneti-andmetel, pärivad kõik võrgusisus väljendatud eelarvamused. See areng esitab kahekordse väljakutse: olemasolevate eelarvamuste süvendamine ja uute esilekerkimine, mis mõjutavad tehisintellekti õiglust ja erapooletust DevSecOpsis.

Laialdase kallutatuse vastu võitlemiseks peaksid arendajad keskenduma oma koolitusandmete kogumite mitmekesistamisele, õigluse mõõdikute lisamisele ja eelarvamuste tuvastamise tööriistade rakendamisele tehisintellekti mudelites, samuti AI mudelid, mis on loodud konkreetseteks kasutusjuhtudeks. Üks paljutõotav võimalus uurida on kasutada tehisintellekti tagasisidet, et hinnata tehisintellekti mudeleid, mis põhinevad selgetel põhimõtetel või „põhiseadusel”, mis kehtestab kindlad juhised selle kohta, mida AI teeb ja mida mitte. Eetiliste juhiste ja koolitussekkumiste kehtestamine on erapooletute tehisintellekti tulemuste tagamiseks ülioluline.

Organisatsioonid peavad looma tugeva andmehaldusraamistiku, et tagada oma tehisintellektisüsteemides andmete kvaliteet ja usaldusväärsus. AI-süsteemid on täpselt nii head, kui head on nende poolt töödeldud andmed ning halvad andmed võivad põhjustada ebatäpseid tulemusi ja halbu otsuseid.

Arendajad ja laiem tehnoloogiakogukond peaksid nõudma ja hõlbustama erapooletu tehisintellekti arendamist põhiseadusliku tehisintellekti või inimliku tagasisidega õppimise tugevdamise kaudu, mille eesmärk on vähendada eelarvamusi. See nõuab tehisintellekti pakkujate ja kasutajate kooskõlastatud jõupingutusi, et tagada vastutustundlik tehisintellekti arendamine, mis seab esikohale õigluse ja läbipaistvuse.

DevSecOpsis tehisintellekti revolutsiooniks valmistumine

Kuna organisatsioonid kiirendavad üleminekut tehisintellekti-kesksete ärimudelite poole, ei ole see ainult konkurentsis püsimine, vaid ka ellujäämine. Ettevõtete juhid ja DevSecOpsi meeskonnad peavad tegelema eeldatavate väljakutsetega, mida AI kasutamine võimendab, olgu need siis ohud privaatsusele, usaldusele tehisintellekti toodetava vastu või kultuurilise vastupanu probleemid.

Üheskoos esindavad need arengud tarkvaraarenduse ja turvalisuse uut ajastut. Nendes muudatustes navigeerimiseks on vaja terviklikku lähenemist, mis hõlmab tehisintellekti eetilist arendamist ja kasutamist, valvsaid turva- ja juhtimismeetmeid ning pühendumust privaatsuse säilitamisele. Tegevused, mida DevSecOpsi organisatsioonid ja meeskonnad praegu võtavad, seavad kursi AI pikaajalisele tulevikule DevSecOpsis, tagades selle eetilise, ohutu ja kasuliku rakendamise.