4 avantages cachés de l’IA générative dans DevOps

Les modèles d’IA génératifs à grande échelle ouvrent la possibilité de tout faire, de la création d’applications à la conception d’expériences d’interface utilisateur révolutionnaires. Et tandis que l’IA générative continue de faire des vagues, sa promesse de révolutionner le développement et les tests ouvrira la voie à une nouvelle ère de DevOps.

Mais l’IA générative s’accompagne d’incertitudes et de doutes, qui jettent une ombre sur le potentiel de ce que l’IA peut apporter aux équipes de développement et de test de votre entreprise. Pour vous aider à mieux comprendre la valeur potentielle de l’IA, voici quatre avantages cachés que l’IA générative apporte au DevOps.

Accueillez une nouvelle ère de DevOps.

Bénéficiez dès maintenant des avantages de l’IA générative.

1. Gagnez du temps

La méthode traditionnelle de création de tests se limite généralement à la capacité humaine et à la compréhension des exigences des tests. Cela a souvent des conséquences inattendues.

Generative Al adapte le contenu spécifique en recommandant diverses idées de tests et en générant des scripts de test. Cela aide les développeurs et les testeurs réduire les erreurs humaines. Dans les cas où les logiciels doivent être testés sur plusieurs plates-formes, appareils et configurations, la génération automatique de tests aidera les développeurs et les testeurs. Réduisez les déchets, les temps d’arrêt et les retouches. Le résultat sera d’innombrables heures de temps gagnées.

2. Réduisez les coûts

Réduire les coûts dans DevOps nécessite généralement de prendre des décisions qui réduisent la complexité et atténuent les risques. Mais le manque d’informations de bout en bout entrave le processus de prise de décision, depuis le niveau du code jusqu’au niveau du PDG.

L’IA générative aide votre entreprise à prendre des décisions plus éclairées et basées sur les données en obtenant des informations de grande valeur et des résultats rapides dans des domaines qui vous permettent de atténuer les risques de grande valeur. Génératif Al également réduit la complexité en générant automatiquement des tests, des scripts de test et des cas de test, ce qui rend votre flux de valeur plus efficace.

3. Améliorer la qualité

Les défauts échappés ont tendance à se retrouver dans les versions et entre les mains des clients. Cela conduit souvent à un flot de tickets d’assistance provenant de clients mécontents et à plusieurs correctifs pour corriger la version.

Avec l’Al générative, les développeurs et les testeurs peuvent trouver plus de défauts tôt pour garantir que chaque version répond aux normes de qualité élevées de votre entreprise. La découverte et la résolution précoce des problèmes grâce à l’IA vous offrent la possibilité de aller sur le marché plus rapidement tout en aidant vos équipes maximiser la couverture des tests.

4. Améliorer la productivité

Le processus manuel répétitif de création de tests peut, sans le savoir, rendre les tests longs et fragiles. Une syntaxe brisée, des données aléatoires et des dépendances externes sont autant de causes qui rendent les tests inefficaces.

L’IA générative améliore l’étendue et la profondeur des tests avec des modèles d’IA capables de briser les silos avec des tests à grand volume, diversifiés et réalistes. Il permet aux équipes DevOps de automatiser les tâches répétitiveset leur donne plus de temps pour se concentrer sur un travail générateur de valeur cela améliorera leur productivité globale.

Surmonter l’influence de l’IA générative

La meilleure façon de surmonter l’incertitude et les doutes concernant l’IA générative est de se concentrer sur les éléments existants qui doivent être abordés dans votre entreprise et de considérer :

• La réduction des erreurs humaines, du gaspillage, des temps d’arrêt et des retouches vous aiderait-elle à gagner du temps ?
• L’atténuation des risques de grande valeur et la réduction de la complexité contribueraient-elles à réduire les dépenses et les coûts excessifs ?
• La détection précoce des défauts, la mise sur le marché plus rapide et l’optimisation de la couverture des tests contribueraient-elles à améliorer votre qualité globale ?
• L’automatisation des tâches répétitives et la possibilité pour les développeurs et les testeurs de se concentrer sur le travail générateur de valeur contribueraient-elles à améliorer la productivité ?

Si vous avez répondu oui à l’une de ces questions, il est temps de réimaginer le travail avec l’IA.

Chez OpenText, nous sommes pionniers dans cette nouvelle ère de possibilités où l’IA générative complète la créativité humaine pour devenir les solutions de demain. Nous avons récemment lancé opentext.ai et utilisent l’IA pour prédire les délais de livraison, identifier les risques et les lacunes, et générer des scripts de test générés par l’IA qui fournissent des applications logicielles de haute qualité avec une rapidité et une efficacité sans précédent.

Soutenu par le LLM de nouvelle génération, OpenText donne aux organisations la possibilité d’exploiter la puissance de l’IA générative sans perdre le contrôle de leurs données sensibles et propriétaires.

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