Çalışma, dünya çapındaki şirketlerin 68%'sinin süreçlerinde zaten üretken yapay zekayı kullandığını gösteriyor

Yazılım mühendisliğinde yapay zekanın (AI) ilerlemesi, deneysel söylemden kurumsal süreçlerde yapılandırılmış benimsemeye geçişin damgasını vurduğu yeni bir aşamaya girdi. Başlangıçta güçlü bir coşku döneminin ardından şirketler, yapay zekayı entegre etmenin pratik zorluklarıyla uğraşmaya başlıyor. Özellikle kritik ve düzenlenmiş ortamlarda sistemlerin gerçek geliştirme, test etme ve çalıştırma döngüsüne dahil edilmesi Uluslararası Veri Şirketi (IDC), Dünya çapındaki şirketlerin 68%'si, operasyonlarında zaten üretken yapay zeka kullanıyor ve bu da teknolojinin kurumsal ortamda konsolidasyonuna işaret ediyor.

Brezilya'da bu hareket ağırlıklı olarak finans sektöründe gözlemleniyor Banco Bradesco gibi kurumlar süreç otomasyonu ve operasyonel verimlilik kazanımları için entegre yapay zeka platformlarını kullanırken, Nubank gibi fintech'ler dijital ürün ve operasyonlarda teknolojinin stratejik uygulaması için uluslararası alanda öne çıkıyor. Bu ilerleme sistemlerin karmaşıklığını genişletiyor ve yapay zekanın teknik olgunluk, yönetişim ve mevcut yazılım mühendisliği akışlarına entegrasyonu ihtiyacını güçlendiriyor.

İle Marcelo Marchi, Vericode'un CEO'su, yazılım kalitesi, test otomasyonu ve gözlemlenebilirlik konusunda uzmanlaşmış şirket, “kavramın benimsenmesi“AI İlk“yapay zekayı gerçek yazılım mühendisliği süreçlerine entegre etmenin pratik zorluğu, yeni araçların dahil edilmesinden daha fazlasını gerektirir. “Yapay zeka yalnızca mühendislik akışına entegre edildiğinde, yönetişim ve öngörülebilirlikle değer üretir” diyor. Ona göre izole girişimler, birleştirilmiş süreçlere, kontrollere ve uygulamalara bağlı olmadıklarında etkinliğini kaybetme eğilimindedir.

Deloitte'un küresel araştırması “Siberin Geleceği”, Brezilya'da yapay zeka/bilişsel bilişimin siber güvenlik yatırımları sıralamasında 6. sırada yer alırken, üretken yapay zekanın 13. sırada yer aldığına dikkat çekiyor. Veriler, kuruluşların kontrolleri, model envanterlerini yapılandırma çabalarını yansıtıyor. Özellikle otomasyonun büyümesi ve finans gibi sektörlerde düzenleyici ve operasyonel risklerin genişlemesi karşısında kullanım kayıtları ve erişim politikaları.

Bununla yapay zekayı yazılım mühendisliğine entegre bir şekilde uygulayan platformlar önem kazanıyor Marcelo Marchi, test otomasyonu, API doğrulaması ve teknik kanıt oluşturmayı amaçlayan çözümler, yapay zekanın kademeli olarak dahil edilmesine ve ekiplerin günlük yaşamına kontrol edilmesine olanak tanıyor. “se yolu ölçeklenebilirliği, güvenliği ve öngörülebilirliği destekliyor, yapay zekayı yazılım mühendisliğinin yapısal bir unsuruna dönüştürüyor ve sadece teknolojik bir vaat değil” diye vurguluyor.