Harness proporciona un asistente de IA generativo para ayudar a aumentar la productividad de los desarrolladores

No es ningún secreto que no hay suficientes desarrolladores para esa cantidad de trabajo, por lo que cualquier cosa que ayude a reducir su carga de trabajo será bienvenida. De Aprovechar lanzado hace cinco años, se centró en la creación de un conjunto de herramientas para desarrolladores para ayudar a los desarrolladores a trabajar de manera más eficiente durante todo el ciclo de vida del software.

Al menos en parte, esto implicó el uso de modelos de aprendizaje automático para identificar áreas de mejora, y hoy la compañía anunció el lanzamiento de AI Development Assistant, o AIDA para abreviar, el asistente de IA generativo de Harness.

El CEO y fundador de la empresa, Jyoti Bansal, dice que AIDA es una extensión de gran parte del trabajo que ha realizado la startup a lo largo de los años. “Cuando observamos la IA generativa, observamos cómo Harness tiene un historial tan probado de llevar la IA a DevOps, CI/CD e implementación, verificación y todas las demás cosas que hemos hecho”, dijo Bansal a TechCrunch.

Bansal ve que muchas empresas tratan la generación de código como una ventaja clave de la IA generativa, pero ve un conjunto mucho más amplio de casos de uso, uno que podría mejorar la productividad de los desarrolladores hasta en un 30% -50%.

“Todo el ciclo de vida del software (SDLC) tiene muchas fases, incluida la escritura del código, la creación del código, la prueba del código, la garantía de la seguridad y la confiabilidad, la implementación de cambios, la verificación de los cambios, la garantía de que los costos sean los correctos, y esto es lo que buscamos al traer IA generativa a todos estos elementos SDLC para aumentar la productividad y la eficiencia en cada una de estas diferentes etapas”, dijo Bansal.

Él dice que el objetivo es llevar la IA generativa a cada parte de la plataforma Harness. Si bien el asistente de IA es un trabajo en progreso, cubre tres elementos clave para comenzar. Para empezar, ofrecen resolución automática de errores de compilación e implementación.

Bansal dice que los cambios realizados por los desarrolladores pueden afectar muchos de los sistemas con los que entra en contacto un programa típico, que podría incluir una cuenta de AWS, el administrador secreto de Hashicorp, un clúster de Kubernetes, etc. Él dice que los cambios pueden hacer que cualquiera de estas muchas interacciones falle, lo que obliga al desarrollador a rastrear la causa de la falla. En su lugar, puede preguntar el motivo de la falla y solucionarlo. El desarrollador controla si implementar el parche o no, manteniendo a las personas en control estricto del proceso.

El segundo elemento es encontrar vulnerabilidades y corregirlas automáticamente una vez que el desarrollador apruebe el parche y, finalmente, buscar ayudarlo a controlar los costos de la nube con lenguaje natural para ayudarlo a encontrar ahorros.

La compañía llamó deliberadamente a la nueva herramienta un asistente de inteligencia artificial porque el objetivo es acelerar el flujo de trabajo, no reemplazar a los programadores. La gente mantiene el control porque Bansal dice que los ajustes no necesariamente siempre serán buenos.

“Apoyamos el proceso de desarrollo. No nos hacemos cargo del proceso de desarrollo. Los desarrolladores están involucrados en esto. Todavía tienen que hacer el trabajo que estaban haciendo antes, pero puede ser más eficiente, tal vez haciéndolos un 30%, 40% o 50% más eficientes en lo que están haciendo”, dijo Bansal.

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