Beneficios que la IA generativa aporta a DevOps

Los modelos de IA generativa a gran escala están abriendo la posibilidad de hacer cualquier cosa, desde la creación de aplicaciones hasta el diseño de experiencias de interfaz de usuario que cambian las reglas del juego. Y a medida que la IA generativa continúa avanzando, su promesa de revolucionar el desarrollo y las pruebas marcará el comienzo de una nueva era de DevOps.

Pero con la IA generativa viene la incertidumbre y la duda, lo que arroja una sombra sobre el potencial de lo que la IA puede aportar a los equipos de desarrollo y pruebas de su empresa. He aquí cuatro beneficios ocultos que la IA generativa aporta a DevOps:

1. Ahorrar tiempo

El método tradicional de creación de pruebas generalmente se limita a la capacidad humana y la comprensión de los requisitos de las pruebas, lo que a menudo tiene consecuencias no deseadas.

La IA generativa adapta contenido específico recomendando diversas ideas de prueba y generando scripts de prueba. Esto ayuda tanto a los desarrolladores como a los evaluadores a reducir los errores humanos. En los casos en los que el software deba probarse en múltiples plataformas, dispositivos y configuraciones, las pruebas de generación automática ayudarán a los desarrolladores y evaluadores a reducir el desperdicio, el tiempo de inactividad y la repetición del trabajo. El resultado serán incontables horas de ahorro de tiempo.

2. Reducir costes

La reducción de costes en DevOps generalmente requiere tomar decisiones que reduzcan la complejidad y mitiguen los riesgos. Pero la falta de información de principio a fin dificulta el proceso de toma de decisiones, desde el nivel de código hasta el nivel de CEO.

La IA generativa ayuda a la empresa a tomar decisiones mejor informadas y basadas en datos al obtener información de alto valor y resultados rápidos en áreas que le permiten mitigar los riesgos de alto valor. La IA generativa también reduce la complejidad mediante la generación automática de pruebas, scripts de prueba y casos de prueba, lo que hace que su flujo de valor fluya de manera más eficiente.

3. Mejorar la calidad

Los fallos a menudo conducen a una avalancha de tickets de soporte de clientes molestos y múltiples parches para corregirlos.

Con la inteligencia artificial generativa, los desarrolladores y evaluadores pueden encontrar más defectos de forma temprana para garantizar que cada versión cumpla con los altos estándares de calidad de su empresa. Encontrar y resolver problemas de forma temprana con IA le brinda el potencial de salir al mercado más rápido y, al mismo tiempo, ayudar a sus equipos a maximizar la cobertura de las pruebas.

4. Aumentar la productividad

El proceso manual repetitivo de creación de pruebas puede, sin saberlo, hacer que las pruebas consuman mucho tiempo y sean frágiles. La sintaxis rota, los datos aleatorios y las dependencias externas son los culpables de que las pruebas sean ineficientes.

La IA generativa mejora la amplitud y profundidad de las pruebas con modelos de IA capaces de romper los silos con pruebas de gran volumen, diversas y realistas. Permite a los equipos de DevOps automatizar tareas repetitivas y les da más tiempo para centrarse en el trabajo de generación de valor que mejorará su productividad general.

Con sus capacidades de IA generativa de vanguardia y su LLM de próxima generación, OpenText™ DevOps Aviator empodera a los desarrolladores, potencia la entrega de aplicaciones y desbloquea conocimientos profundos sobre los KPI de su flujo de valor digital. El resultado es software de alta calidad, que se entrega con una velocidad y eficiencia sin precedentes, dejando atrás riesgos y contratiempos.

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