발전기 AI의 자본 군중에서 소프트웨어는 개발 및 배포 오버 드라이브로 이전되었습니다. 당사자는 빠르게 이동하여 더 많은 코드를 공급하고 테스트에서 배포로 자동으로 자동으로 자동으로 제공하고 있습니다. 다른 방식으로 소프트웨어 생산성의 황금 시대입니다. 그러나 표면 아래에서 점점 커지는 문제는 이러한 이익을 취소하는 것을 위협합니다. 소프트웨어는 품질이 아닙니다.
‘AI Speed Trap’이라고 부릅니다. 노력없이 자율 코드 운송에 대한 AI를 더 많이 신뢰할수록 품질 격차가 더 넓습니다. 그리고 결과는 이미 보입니다. 충돌, 보안 위반, 기술 부채가 발생한 수백만 개의 연간 손실 및 경우에 따라 사업 중단.
실제로 최근의 연구에 따르면 내년에는 3 분의 2가 방해가 발생할 위험이 있으며 약 절반은 약한 소프트웨어 품질이 연간 백만 명 이상이라고 생각합니다. AI 기반 소프트웨어 개발에는 속도 대 내구성이 발전하는 데 새로운 긴장이 있습니다.
Trivalis의 영국과 아일랜드 책임자.
빠른 것이 항상 잘하는 것은 아닙니다
현대의 divop 및 연속 통합/연속 분포 (CI/CD) 파이프 라인이 속도를 우선시하기 위해 만들어졌습니다. Genny는 그것을 더 터보 칭하여 그 어느 때보 다 더 많은 코드를 만들었습니다.
그러나 AI는 품질을 보장하지 않습니다. 출력을 확인합니다. 우리는 모두 AI가 잘못 될 수 있다는 것을 알고 있습니다. 적절한 유지 보수가 없으면 AI 중심 개발은 책임없이 코드를 휘젓는 고속 공장처럼됩니다. 그렇다면 왜 많은 팀이 코드를 완전히 검토하지 않고 살고 있습니까? 공급에 대한 압력은 적절한 작업에 대한 의무를 신속하게 배제하기 때문입니다.
이것은 단순한 이야기가 아닙니다. 2025 품질 전환 보고서에 따르면 대행사의 약 3 분의 2가 마감일을 충족시키기 위해 정의되지 않은 코드를 게시하는 것을 인정합니다. 이것은 훌륭한 인물이며 완전한 경고입니다.
‘품질’의 새로운 정의
Tidy Metrics는 테스트 범위, 오류율 또는 시스템 안정성의 품질을 정의하는 데 사용됩니다. 오늘날 속도는 품질을지지하기 시작했지만 위험한 대체품입니다. 빠른 배송은 배송이 훨씬 나아지지 않음을 의미합니다.
품질이 속도와 동의어가되면 당사자는 탄력성, 유지 보수 및 고객 경험을 포함한 깊은 지표를 무시할 위험이 있습니다. 그리고 이러한 것들이 실패하면 결과가 주된 일이 될 수 있습니다 : 소득 손실, 동의 실패 또는 서비스 교란은 신앙을 손상시킵니다.
소프트웨어 품질은 AI-Fist 세계를 위해 다시 정의되어야합니다. 그것은 단지 버그를 찾는 것이 아니라 장기 성능, 사용자 만족도 및 비즈니스 연속성에 관한 것입니다. 이 환경에서 품질의 품질의 품질은 자신감의 존재에 대해 낮고 더 많습니다.
자신감이 빠질 때
역설은 여기에 있습니다. 회사가 릴리스를 가속화함에 따라 많은 당사자들이 내부적으로 주저합니다. EMEA IT 팀의 10 명 (83%) 중 8 명 이상 (미국에서 73%)이 테스트 범위에 대해 확신이 없기 때문에 출시를 지연한다고 말합니다. 제품 안정성과 내부 불확실성을 제거하기 위해 외부 응력으로 분리하는 루프 및 불완전한 가시성.
최악의 상황, 리더십 및 유통 팀은 혼란이 무엇인지에 대한 혼란을 야기합니다. C- 소스 리더가 속도와 혁신을 압박 할 때 엔지니어링 팀은 축소 마감일과 예산에 따라 테스트의 강성을 유지하기 위해 싸우고 있습니다.
이 고장은 단순한 기술적 문제가 아닙니다. 이것은 문화적입니다. 이를 해결하기 위해 회사는 작업을 가속화 할뿐만 아니라이를 향상시키는 스마트 자동화를 둘러싼 목표,보다 깨끗한 품질 메트릭 및 스마트 자동화가 필요합니다.
AI는 책임을 져야합니다
AI에 대한 자신감이 증가하고 있으며 좋은 이유가 있습니다. 잘 사용되는 반복적 인 작업을 오프로드하고 개발자가 신속하게 배송하며 자율 릴리스를 결정할 수 있습니다. 기술 리더는 판단을지지합니다. 그러나 고삐를 AI로 옮기는 것이 사람들이 감독해야한다는 의미는 아닙니다.
자율 AI 에이전트는 릴리스의 생산성을 높일 수 있지만 투명성, 해석 및 추적 성이 없으면 규모에 위험을 초래할 수 있습니다. 자동화에 관리를 포함시키는 것은 개발을 담당하는 AI의 사용을 의미합니다. 이것은 AI가 한 일과 모니터링 방법이있는 이유를 의미합니다.
그것은 AI-Litreate 당사자로 시작합니다. 개발자와 심사관은 AI-노출 된 출력의 논리를 맹목적으로 받아들이는 것이 아니라 이해해야합니다. AI 분야에서 진정한 파트너 역할을하는 경우 도덕적 인식, 시스템 사고 및 관련 판단은 각 팀의 툴킷의 일부 여야합니다.
멈추다
소프트웨어 엔지니어가 AI로부터 지속 가능한 이익을 원한다면, 리더는 당사자의 품질이 무엇인지, 비즈니스에서 허용되는 위험 수준, 그리고 첫날부터 시험 전략에서 이루어져야합니다.
품질 격차는 더 많은 속도로 멈추지 않고 스마트 시스템으로 멈출 것입니다. 이는 자율 소프트웨어 테스트 및 품질 인텔리전스에 투자하는 것이 생각이 아니라 전략적 기능이라는 것을 의미합니다.
AI 기반 통찰력과 실시간 자동화에 도움이되면 소프트웨어 개발의 수명주기 동안 위험을 적극적으로 식별하고 장애물을 제거하며 임베드를 포함시킬 수 있습니다. 이를 통해 팀은 신뢰성을 손상시키지 않고 속도로 공급할 수 있습니다.
깨끗한 요구 사항, 지속적인 반응 및 교차 기능 책임과 같은 기본 사항으로 반환해야합니다. 이것들은 오래된 아이디어가 아니며, 이들은 탄력있는 개발 관행의 기초입니다. 요컨대 : AI 엔진이 품질 인 경우 품질은 브레이크와 스티어링 여야합니다.
똑똑하고 균형 잡힌 미래
AI는 전례없는 속도로 소프트웨어를 생성하고 배포 할 수있는 기능을 제공했습니다. 그러나 지능형 품질 엔지니어링으로 그 속도를 지불하지 않으면 위험이 보상을 능가 할 것입니다. 미래는 빠르게 움직이고 탄력적 인 회사에 속합니다.
이것은 소프트웨어 수명의 모든 단계에서 AI-Prophetic 테스트를 만드는 것을 의미합니다. 이것은 당신이 얼마나 빨리하는지를 의미하는 것이 아니라, 당신의 소프트웨어가 직조에서 수행 할 수 있다는 확신을 가지고 있습니다.
이것은 AI가 바로 가기가 아닌 도구로 간주됨을 의미합니다. 배포로 인해 실제 우승자는 결승선을 넘지 않습니다. 그들은 길을 짓밟지 않는 사람들이 될 것입니다.
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