- ‘Super-Opt’ toolsの開発が進んでおり、適用範囲も拡大している。
- Super-Optは、高度なアプリケーション最適化向けのツールであり、ソフトウェアツールを最大限活用することを目指している。
- 最適化は、コードレベルでの作業を意味しており、開発チームが直接制御できない広範な手続きと運用慣行も含まれる。
- Gen AIは、コードの連続検証を提供するAIモデルを活用しており、コード変更の影響を予測する能力を持っている。
- Test Intelligenceは、特定の変更に必要なテストを特定し、効果的に正しいテストを実行することで開発者の時間を節約する。
- AIDAは、開発プロセス周辺の手続きを改善し、遅延やボトルネックを特定するためのツールを提供している。
- AI Copilotsは、コード生成の生産性を向上させる可能性があるが、段階的な投資が必要であり、チェックとバランスが重要。
- デベロッパーの生産性を測定する際は、エンジニアリングプロセス全体の生産性に焦点を当てるべきである。
私の考え：AIを活用したツールやAI Copilotsは、開発プロセスの生産性を向上させる可能性がある一方で、適切な投資やバランスが必要であることが示唆されています。開発者の生産性を測定する際は、エンジニアリングプロセス全体に焦点を当て、効果的な改善を行うことが重要であると感じます。
元記事: https://diginomica.com/bringing-ai-world-devops-jyoti-bansai-explains-how