AI generativa: gli strumenti e le strategie per l’automazione dell’IT
L’adozione di strumenti GenAI-based può sgravare il carico di lavoro dei team DevOps, SRE e platform engineering, sia nella produzione del codice, sia nell’automazione del provisioning dell’infrastruttura. I tool che integrano la generative AI vanno comunque utilizzati senza dimenticare le loro limitazioni, e il ruolo della supervisione umana
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Da mesi la AI generativa (GenAI) sta attraendo, oltre al grande pubblico, anche il mondo delle imprese: la promessa è innovare i modelli di business in molti ambiti industriali, e rendere più efficienti i processi. In primo piano, per le organizzazioni IT, che hanno la responsabilità di governare con agilità la sempre più complessa infrastruttura da cui ormai dipende qualunque attività imprenditoriale, c’è l’opportunità, attraverso la GenAI, di accelerare ulteriormente sia i processi di sviluppo e distribuzione del software, sia l’automazione delle operazioni IT, come abbiamo già avuto occasione di illustrare in questo articolo.
Sul piano delle attività di sviluppo software, la GenAI può aiutare in vari modi gli sviluppatori a scrivere e migliorare il codice applicativo: soprattutto, gli strumenti di AI generativa sono in grado di generare codice a partire da descrizioni in linguaggio naturale, possono completare parti di codice, o revisionarlo. Per quanto riguarda invece l’implementazione dell’infrastruttura, la AI generativa può, ad esempio, creare, sulla base di query in linguaggio naturale, codice IaC (Infrastructure as Code). L’approccio IaC si fonda sulla definizione di moduli e file di configurazione che permettono di automatizzare il provisioning delle risorse informatiche richieste per l’esecuzione del software nei diversi ambienti: piattaforme e servizi cloud, infrastrutture on-premise.
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