Skip to main content Sök
Kontakt

Hur man förbättrar mjukvaruutveckling med hjälp av verktyg och best practices

Användning av GenAI inom mjukvaruutveckling

Illustration av säkerhet och efterlevnad

Den ultimata guiden till hur du använder GenAI i programvaruutveckling: Verktyg och bästa praxis

GenAI förändrar mjukvaruutvecklingen – och det gäller att veta hur och när man ska använda den. Tricket är att välja rätt verktyg och metoder i rätt tid. Du vill inte vara för tidig och slösa resurser – eller för sen och hamna på efterkälken.

Utbudet av nya tekniker och metoder växer snabbt – och det kan vara svårt att navigera. Den goda nyheten? Vi på Eficode har hållit ett vakande öga på utvecklingen. Och vi hejar på dig! Nu är det dags att dela med oss av viktiga insikter.

Läs vidare för att upptäcka de GenAI-användningsområden som kan ge störst värde för din mjukvaruutvecklingsorganisation – möjligheter som väntar på att bli utnyttjade.

I den här guiden går vi igenom:

  • De viktigaste verktygen för att integrera GenAI i mjukvaruutveckling
  • Hur du distribuerar och hanterar GenAI effektivt
  • Vilka GenAI-assistenter och -agenter som kan göra störst skillnad

Så låt oss sätta igång!

Användningsområden för Gen AI - innehållsförteckning

Beroende på din roll kanske du är intresserad av ett specifikt användningsområde. Om du redan vet vad som intresserar dig kan du hoppa direkt till ämnet.

1. Glöm gamla regler - AI förändrar spelplanen

2. De allra första GenAI-baserade lösningarna som dina utvecklare kan använda

2.1 Kodkomplettering och kodningsassistenter
2.2 GenAI för kravhantering
2.3 Ta fram testfall och specifikationer från äldre kod och projektdokumentation
2.4 Producera designtillgångar under utvecklingen

3. Distribuera och hantera GenAI

3.1 Distribuera LLM:er på ett strategiskt sätt
3.2 Optimera GenAI-kostnaderna med en balanserad hybridinfrastrukturstrategi
3.3 Finjustera och hantera dina LLM:er
3.4 Utöka GenAI-funktionerna till vision och multimodala applikationer
3.5 Generera en GitHub-åtgärd (YAML) från en visuell illustration av en CI/CD-pipeline

4. GenAI-assistenter kan bli dina bästa vänner

4.1 Standardisera och skala GenAI-assistenter med mallar, RBAC och marknadsplatser
4.2 Förenkla portfölj- och kravhantering
4.3 Modernisera befintlig programvara och kodbaser med refactoring-assistenter
4.4 Effektivisera testning med QA & testcase-assistenter

5. GenAI-agenter i mjukvaruutveckling

5.1 Utveckla orakel för att validera AI-agenter och processer
5.2 Bygga och hantera fabriker för GenAI-agenter
5.3 Etablera säkra runtime-miljöer för agenter

6 Vart ska vi ta vägen nu?

1. Glöm gamla reglar - AI förändrar spelplanen

För att behålla din konkurrensfördel måste du veta vilka gamla sanningar du kan släppa. Om du håller fast vid gamla arbetssätt riskerar du att halka efter i AI-eran.

Så vilka regler är värda att glömma – och vilka är viktigare än någonsin?

V-modellen förändras – fokus skiftar från kodning till validering

V-modellen har länge styrt två aspekter av mjukvaruutveckling:

  • Vad vi ska implementera
  • Hur vi ska validera det

Tidigare krävde både implementation och validering lika mycket arbete – ibland till och med mer fokus på vänstersidan av V:et. V-modellen kommer inte att försvinna, men fördelningen måste förändras.

GenAI gör vänstersidan av V-modellen mer lätthanterlig. Det betyder att utvecklare kan lägga mindre tid på att skriva kod och mer tid på att säkerställa att resultatet blir rätt – genom rigorös och iterativ validering.

GenAI stänger V-modellen
Värsta tänkbara scenario även med automatiserade tester och CI/CD

Släpp de klassiska kostnadsberäkningarna

Att uppskatta kostnaden för programvaruändringar har alltid varit en utmaning – särskilt för nya initiativ. Men Generativ AI förändrar hur vi ser på både kostnader och insatser. Du är inte längre begränsad av hur snabbt du kan skriva kod. Nu kan du återanvända tidigare lösningar – både dina egna och andras – vilket gör att du kan skapa nya saker snabbare och billigare.

IDE:er är mer än bara kod – de är nav för sammanhang

Din integrerade utvecklingsmiljö (IDE) är inte längre bara en plats för kod. Den har blivit ett centralt nav som kopplar samman ditt arbete med användarberättelser, affärsmål och kundfeedback. Det ger dig en tydligare bild av hur din kod påverkar helheten. Framtiden för plattformsteknik handlar om att förstå och optimera hela värdekedjan.

Du behöver ett starkt skyddsnät

GenAI gör det möjligt att utveckla mjukvara snabbare än någonsin – men det innebär också att fel kan uppstå i en helt ny skala. För att säkerställa att slutprodukten håller hög kvalitet behöver du:

 

  • Agila återkopplingsslingor – så att du snabbt kan göra ändringar
  • Spårbarhet från CI/CD-pipelines – så att du alltid har koll på ditt arbete
  • Automatiserade säkerhetskontroller – så att din kod är säker från start
  • Omfattande testautomatisering – så att du vet att din kod fungerar
  • Plattformscentrerad utveckling – så att din kod kan skalas för många användare
  • AI-drivna insikter – så att du kontinuerligt kan förbättra din kod

Det här skyddsnätet gör att du kan arbeta snabbt utan att kompromissa med kvaliteten. Det minskar också riskerna för ditt team.

Vi är bara i början av en ny era inom mjukvaruutveckling. I den här guiden går vi igenom de viktigaste GenAI-användningsfallen – insikter och metoder som hjälper din organisation att anpassa sig och utvecklas i en AI-driven framtid.

2. De första GenAI-baserade lösningarna dina utvecklare kan börja använda

GenAI-verktyg håller snabbt på att bli standard inom mjukvaruutveckling. Team som tar till sig dessa verktyg får en betydande fördel – medan de som avstår riskerar att hamna på efterkälken. I det här kapitlet går vi igenom de mest grundläggande GenAI-lösningarna som kan hjälpa ditt team att arbeta mer effektivt och leverera mjukvara av högre kvalitet.

2.1 Kodkomplettering och kodningsassistenter

Generativa AI-verktyg som GitHub Copilot och GitLab Duo hjälper dig att skriva kod snabbare och med färre fel. De förbättrar också kvaliteten och konsekvensen i din kod.

Dessa AI-assistenter är den första nivån av GenAI för mjukvaruutveckling – och de är tillgängliga nu. Genom att använda dem kan du:

  • Öka produktiviteten och kodkvaliteten
  • Få relevanta kodförslag baserade på stora kodarkiv
  • Undvika vanliga fel och minska teknisk skuld
  • Underlätta samarbetet och onboarding av nya teammedlemmar

Exempel på verktyg:

  • GitHub Copilot- föreslår kod, skapar dokumentation och skriver tester.
  • GitLab Duo – integreras med din CI/CD-pipeline och ger realtidsfeedback för bättre kod.

Om du inte redan använder dessa verktyg är det dags att börja nu.

Ett kort ord om integritet

När du använder GenAI-verktyg bör du tänka på hur de hanterar din kod. Du vill inte att din egen kod används för att träna offentliga modeller. Kontrollera därför alltid användarvillkor och sekretesspolicy för att förstå hur dina data lagras och används.

Både GitHub och GitLab erbjuder sätt att skydda din kod. Du kan stänga av telemetri och använda självhanterade miljöer för att hålla dina data privata.

Varför dessa verktyg är värdefulla

Verktyg för kodkomplettering hjälper dig att:

  • Skriva kod snabbare och med färre fel
  • Få förslag baserade på säker och vältestad kod
  • Hålla din kod ren och lätt att underhålla

Genom att använda AI-assistenter i ditt dagliga arbete blir ditt team mer bekvämt med AI, vilket kan bana väg för fler AI-drivna förbättringar i er mjukvaruutveckling.

2.2 GenAI för kravhantering

TL;DR: GenAI-verktyg hjälper dig att skriva, analysera och dela krav – vilket sparar tid, minskar fel och förbättrar samarbetet i ditt team.

Genom att använda GenAI för kravhantering kan du effektivisera dokumentation och säkerställa att alla är på samma sida. Verktyg som Atlassian Rovo och tekniker som "Talk to your knowledge base" (RAG-arkitektur) automatiserar processen och hjälper dig att:

  • Få realtidsinsikter för att förfina projektmål
  • Extrahera krav direkt från diskussioner
  • Säkerställa att kraven följer organisationens prioriteringar
  • Generera användarberättelser och acceptanskriterier

GenAI kan även identifiera inkonsekvenser och överlappningar i dina krav, vilket leder till bättre projektleveranser och enklare onboarding av nya teammedlemmar.

Ett kort ord om integritet - igen

När du använder GenAI för kravhantering är det avgörande att skydda dina data.

  • Granska säkerhetsfunktioner – Se till att plattformen följer din organisations policyer.
  • Implementera åtkomstkontroller – Skydda känslig information med rätt behörigheter.
  • Kryptera dina data – Både under transport och i vila.
  • Övervaka användningen – Granska regelbundet verktyg som Rovo för att minska risker.

 

Varför dessa verktyg är värdefulla

  • Automatiserar dokumentation, vilket sparar tid och minskar fel
  • Säkerställer att intressenterna är överens och att kraven är tydliga
  • Förbättrar projektframgång genom bättre kommunikation och onboarding

2.3 Ta fram testfall och specifikationer från din äldre kod och projektdokumentation

TL;DR: Använd GenAI för att förvandla din gamla dokumentation till en resurs som du enkelt kan söka i. Detta kan hjälpa dig att hitta testfall och specifikationer som saknas eller är svåra att förstå.

GenAI kan omvandla din gamla dokumentation till en sökbar resurs, vilket hjälper dig att hitta saknade testfall och specifikationer.

I många företag saknar äldre kod korrekt dokumentation, vilket gör den svår att förstå och underhålla. Dokumentation skriven på naturligt språk kan också vara tvetydig eller inaktuell, vilket skapar osäkerhet i stora projekt.

GenAI kan hjälpa dig att:

  • Extrahera information – Verktyg som AnythingLLM gör din dokumentation sökbar via ett RAG-systems (Retreival-Augmented Generation) chatgränssnitt.
  • Analysera kod och dokumentation – Med kodningsassistenter och kunskapsgrafer kan du identifiera brister.
  • Skapa bättre tester – Förstå användarflöden och kantfall du annars kan ha missat.

Genom att använda GenAI får du en mer tillförlitlig kodbas och effektivare testning.

Så här sätter du upp din RAG

    1. Välj en LLM – Använd en SaaS-leverantör eller träna en modell lokalt.
    2. Bädda in dina data – Se till att modellen fokuserar på relevanta dokument.
    3. Ställ frågor – Använd modellen för att:
      • Lista funktionella scenarier i dokumentationen
      • Formatera scenarier i Gherkin-syntax
      • Identifiera icke-funktionella krav som prestanda och säkerhet

    Detta förvandlar din statiska dokumentation till en interaktiv resurs, vilket gör det enklare att generera saknade testfall.

Varför detta är värdefullt

  • Genererar testfall och specifikationer automatiskt – sparar tid och minskar fel.
  • Överbryggar klyftan mellan affärsbehov och tekniska krav – gör koden lättare att förstå och underhålla.

2.4 Producera designtillgångar under utvecklingen

TL;DR: AI-verktyg som Stable Diffusion och Flux överbryggar klyftan mellan mjukvaruutveckling och bildskapande. Genom att finjustera dem med dina varumärkestillgångar kan du snabbt generera högkvalitativa och konsekventa bilder – vilket sparar tid och håller utvecklingen på rätt spår.

En vanlig utmaning är att designtillgångar och mjukvaruutveckling inte alltid går i takt. Utvecklare vill testa sin kod innan den slutliga designen är klar, men att manuellt skapa platshållarbilder stör arbetsflödet och tar tid från viktig utveckling.

AI-bildgenereringsverktyg som Stable Diffusion och Flux kan lösa detta genom att:
  • Snabbt skapa varumärkeskonsistenta bilder baserade på din unika stil, färgpalett och designfilosofi.
  • Generera UI-element, marknadsföringsmaterial och produktmockuper på begäran.
  • Påskynda den kreativa processen utan att kompromissa med kvaliteten.

Genom att använda AI-drivna bildgenereringsverktyg kan du säkerställa en smidig och effektiv utvecklingsprocess utan flaskhalsar i designfasen.

Så här kommer du igång

  1. Konfigurera din AI-miljö – Välj rätt modell för bildgenerering.
  2. Finjustera modellen – Använd dina varumärkestillgångar och etiketter för att säkerställa konsekvens.
  3. Generera platshållarbilder – Skapa tillfälliga bilder som matchar den slutliga designen

Varför dessa verktyg är värdefulla

  • Snabbare utvecklingsprocess – Slipp manuella platshållarbilder och arbeta mer effektivt.
    Varumärkeskonsistens – AI skapar bilder som följer din designidentitet.
  • Fokus på innovation – Lägg mer tid på att bygga fantastisk programvara istället för att vänta på design.

3. Driftsättning och hantering av GenAI

Nu vet du hur generativ AI kan förbättra din programvaruutveckling. Men hur implementerar du den i praktiken?

I det här avsnittet går vi igenom:
  • Olika implementeringsstrategier – Hur du väljer rätt strategi för dina behov.
  • Effektiv hantering av AI-modeller – Hur du säkerställer att de fungerar smidigt.
  • Maximering av din AI-investering – Så att du får ut största möjliga värde.

Ett kort ord om LLM

Generativ AI håller på att förändra hur man skapar programvara. Men hur du använder det beror på vad du vill uppnå. Som vi har beskrivit tidigare kan du använda det för att förbättra din utvecklingsprocess. Men du kan också använda det för att lägga till nya funktioner i din programvara.

När du använder LLM:er i din utvecklingsprocess hjälper de ditt team att arbeta bättre. Du kan till exempel använda verktyg som GitHub Copilot eller ChatGPT för att generera kod, åtgärda buggar eller lära dig nya ramverk. Du kan också träna din egen modell på din kodbas. Detta kan hjälpa dig att automatisera uppgifter och fokusera på mer komplexa problem. LLM hjälper dig att skriva bättre kod, snabbare. Men den är inte en del av slutprodukten.

 

Du kan också integrera LLM:er i din programvara. Detta ger nya funktioner till din produkt. Du kan till exempel använda en LLM för att ge kundsupport, översätta språk eller anpassa användarupplevelsen. LLM:n blir en central del av din produkt.

Den största skillnaden ligger i hur du använder LLM. Du kan använda den för att förbättra din utvecklingsprocess eller för att lägga till nya funktioner i din produkt. Båda sätten visar hur mångsidiga LLM:er är.

3.1 Strategisk utplacering av LLM:er

TL;DR: Att distribuera stora språkmodeller (LLM) kräver strategiska val kring säkerhet, prestanda och skalbarhet.

  • Molnlösningar – Ger flexibilitet och enkel skalbarhet.
  • Lokala lösningar – Bättre för säkerhet, låg latens och efterlevnadskrav.
  • Hybridlösningar – Använd lokal infrastruktur för känsliga data och molnet för skalbara uppgifter.

Om du är osäker, börja med lokal bearbetning för snabb uppstart och utöka sedan till en hybridlösning när behoven växer.

Viktiga saker att veta

  • Säkerhet – Skydda känsliga data genom att använda egen infrastruktur.
    Efterlevnad – Lokala distributioner kan hjälpa dig att uppfylla regelkrav.
    Prestanda – Lokala lösningar minskar latens och ökar hastigheten.
    Skalbarhet – Molnet gör det enkelt att expandera när behovet ökar.

3.2 Optimera GenAI-kostnaderna med en balanserad strategi för hybridinfrastruktur

TL;DR: Du kan spara pengar på GenAI genom att använda en blandning av verktyg från tredje part och din egen infrastruktur. Börja med verktyg från tredje part och gå sedan över till din egen infrastruktur när du är redo.

Att använda GenAI kan vara dyrt om du inte är försiktig. Det kan sluta med att du spenderar mycket pengar på tjänster från tredje part. Dessa tjänster tar ofta betalt för varje token du använder och för den mängd data som bearbetas när du använder modellerna. Detta kan begränsa din flexibilitet och vad du kan göra med tekniken.

Ett bättre tillvägagångssätt är att använda en hybridstrategi. Börja med tredjepartsplattformar för att komma igång snabbt. Dessa plattformar ger dig den snabbhet och flexibilitet som du behöver i ett tidigt skede. När du har validerat dina modeller kan du flytta dem till din egen infrastruktur.

Det kan låta komplicerat, men det ger dig mer kontroll och kan spara pengar i det långa loppet. Du kan också använda din befintliga hårdvara och mjukvara.

Varför detta är viktigt

  • Balansera kortsiktig flexibilitet med långsiktiga kostnadsbesparingar
  • Minska ert beroende av externa leverantörer och deras prissättningsmodeller
  • Skala upp dina GenAI-lösningar kostnadseffektivt med hjälp av din egen infrastruktur
  • Hantera din AI-verksamhet på ett hållbart sätt

3.3 Finjustera och hantera din LLM-utbildning

TL;DR: Genom att finjustera LLM:erna med dina egna data kan de förstå din verksamhet och ge dig bättre resultat. Du måste också hantera dina LLM:er, vilket innebär att du måste omskola dem regelbundet och se till att de är säkra och följer dataskyddsbestämmelserna.

Du kan finjustera LLM:erna så att de fungerar bättre för dina specifika behov. Det gör du genom att utbilda dem med dina egna data. Det hjälper dem att förstå din verksamhet och dina mål. Var bara försiktig så att du inte inkluderar personlig information.

Om du inte finjusterar dina LLM:er kanske de inte är särskilt användbara. De kanske inte förstår ditt företag eller dina data, så finjustering hjälper dem att ge dig bättre resultat.

Du måste också hantera dina LLM:er. Det innebär att hålla dem uppdaterade och säkra. Du måste omskola dem regelbundet med nya data. Du måste också se till att de inte används på fel sätt.

Viktiga saker att komma ihåg

  • Finjustering hjälper dina LLM:er att förstå ditt företag och tillhandahålla relevant information
  • Hantera dina LLM:er under hela deras livscykel för att hålla dem uppdaterade och säkra - och få ut mesta möjliga av din investering

3.4 Utöka GenAI-funktionerna till vision och multimodala tillämpningar

TL;DR: Generativ AI kan fungera med mer än bara text. Du kan använda det för ljud och video också. Prova att använda stora visionsmodeller (LVM) för uppgifter som övervakning. Om du vill använda dessa modeller i dina produkter måste du integrera dem med edge cloud och använda kraftfulla GPU:er.

Generativ AI är inte begränsat till text. Du kan använda det med ljud och video också. Detta gör att du kan skapa nya och innovativa produkter och tjänster.

Du kan börja med att använda stora visionsmodeller (LVM). Dessa modeller kan analysera bilder och videor. Du kan använda dem för uppgifter som övervakning och varning. Men kom ihåg att LVM:er inte har något bra långtidsminne. Så fokusera på användningsfall som behöver kortsiktig analys.

Om du vill använda LVM:er i dina produkter bör du överväga att integrera dem med edge cloud. Detta gör att du kan bearbeta data närmare källan. Du behöver också investera i kraftfulla GPU:er för att hantera arbetsbelastningen. Att kombinera edge cloud och LVM:er kan leda till nya och spännande tillämpningar.

Varför detta är viktigt

Du kan använda generativ AI för mer än bara text. Det öppnar upp för nya möjligheter för dina produkter och tjänster eftersom du kan bearbeta och analysera rikare datakällor i realtid.

Som avslutning på det här avsnittet ska vi ta en titt på ett bra användningsfall där utvecklare kan integrera visuella element:

3.5 Generera en GitHub Action (YAML) från en visuell illustration av en CI/CD-pipeline

TL;DR: Att skapa GitHub Actions-arbetsflöden i YAML kan vara tråkigt. Verktyg som Eficodes Online Pipeline Game låter team visuellt designa pipelines, som sedan kan konverteras till YAML med hjälp av AI-verktyg som ChatGPT. Dela bara en skärmdump av din design med en uppmaning och låt AI generera färdiga arbetsflöden åt dig.

GitHub Actions använder YAML för att definiera arbetsflödeskonfigurationer som består av ett eller flera automatiserade jobb. Men att skapa den första versionen av ett arbetsflöde kan ofta kännas skrämmande.

Visuella verktyg för att utforma YAML-baserade pipelines har blivit alltmer populära för att göra denna process enklare. Även om du inte har tillgång till kommersiella verktyg eller tredjepartslösningar för detta ändamål kan du använda LLM:er för att omvandla ett visuellt uttryck av din pipeline till ett YAML-format.

Eftersom YAML är ett allmänt erkänt markeringsspråk kan en kombination av stora visuella modeller och stora språkmodeller tolka och sedan konvertera visuella pipeline-design till GitHub Actions-arbetsflödesfiler.

Så här gör du

För att skapa en visuell design kan du till exempel använda Eficode Online Pipeline Game - en samarbetsplattform där programvaruutvecklingsteam kan utforma och förfina optimala arbetsflöden.

Använd sedan GenAI för YAML-generering. Ta en skärmdump av din pipeline-design och lämna den till din föredragna AI-chatbot (t.ex. OpenAI ChatGPT 4). Du kan använda följande uppmaning (eller skräddarsy den efter dina specifika behov):

"Du är en kompetent mjukvaruutvecklare och teknikarkitekt. Du känner mycket väl till Infrastructure as Code-koncept och YAML. Jag behöver skapa GitHub Actions-arbetsflöden i YAML baserat på den visuella beskrivningen av en CI/CD-pipeline. Din roll är att analysera den här bilden och producera GitHub Actions-pipelinefiler i YAML åt mig. Se till att resultatet är exakt, korrekt och användbart direkt."

Kort sagt: Varför detta hjälper

Genom att använda visuella verktyg för att tillsammans utforma CI/CD-arbetsflöden, i linje med den överenskomna teststrategin, och komplettera dem med GenAI, blir utformningen och implementeringen av GitHub Actions-arbetsflöden en enkel, effektiv och samarbetsinriktad process.

4. GenAI-assistenter kan bli dina bästa vänner

Vi har redan sett hur GenAI kan hjälpa dig att skriva kod med hjälp av assistentverktyg som GitHub Copilot. Men GenAI kan också skapa mer allmänna assistenter och agenter.

De hjälper till att automatisera uppgifter och ge insikter. Men de ersätter inte människor. Människan har fortfarande kontrollen och är den underliggande källan till arbetet.

Du kan använda GenAI-assistenter för många uppgifter. De kan hantera portföljer, optimera kod och automatisera tester. De kan också få tillgång till data i realtid och fatta beslut.

Du kan skapa dina egna assistenter för specifika uppgifter. Du kan också använda assistenter som är färdigbyggda av tredje part eller dina kollegor. Du måste hitta en balans mellan anpassning och skalbarhet.

Du kan använda assistenter för att lösa specifika utmaningar i din utvecklingsprocess. Du kan t.ex. använda dem för att hantera din portfölj, refaktorisera din kod eller hjälpa dig att skriva kod.

För att få ut mesta möjliga av GenAI-assistenterna måste de hanteras på rätt sätt. Det innebär bland annat att de måste kodas, integreras i dina system och att deras livscykel måste hanteras.

I det här avsnittet visar jag hur du använder GenAI-assistenter på ett effektivt sätt. Du får lära dig hur du distribuerar dem och skalar upp dem i hela organisationen.

AI-assistenter

Förbättrar människors produktivitet och beslutsfattande


Viktiga egenskaper:
  • Kräver mänsklig interaktion.
  • Ökar produktiviteten och kreativiteten.

Några exempel:
  • Kodningsassistent: Skriver kod tillsammans
  • med mänskliga utvecklare.
  • Assistent för projektledning:
  • Effektivisering av projektledningsuppgifter.

AI-agenter

Automatiserar uppgifter och agerar självständigt för att effektivisera processer


Viktiga egenskaper:
  • Arbetar självständigt.
  • Automatiserar repetitiva uppgifter och möjliggör skalning.

Några exempel:
  • Testagenter för att köra kontinuerliga integrationstester.
  • Säkerhetsagenter för övervakning av sårbarheter.

4.1 Standardisera och skala upp GenAI-assistenter med mallar, RBAC och marknadsplatser

TL;DR: Använd mallar och åtkomstkontroller för att hantera dina GenAI-assistenter på ett effektivt sätt. Skapa ett centralt bibliotek med assistenter som alla i organisationen kan använda. Det kan hjälpa dig att undvika överflödigt arbete och säkerställa att alla använder samma standarder.

Det kan vara enkelt att använda GenAI-assistenter för enskilda uppgifter. Men det kan vara svårare att använda dem i hela organisationen. Du behöver ett strukturerat tillvägagångssätt för att hantera dem.

Du bör standardisera dina assistenter. Du kan använda mallar för att göra detta. Det gör det enklare att distribuera och anpassa dem. Du bör också använda rollbaserad åtkomstkontroll (RBAC) så att du kan kontrollera vem som kan skapa och ändra assistenter.

Du kan också skapa ett centralt bibliotek med assistenter så att ditt team kan dela och återanvända assistenter. Det hjälper dig också att undvika dubblering och förbättra effektiviteten.

Det finns olika typer av assistenter:

  1. Lokala assistenter, för specifika uppgifter
  2. Gemensamma assistenter, för allmän användning i hela organisationen

Använd ett centraliserat system för att hantera dina assistenter. Det hjälper dig att spåra deras livscykel och hålla dem uppdaterade.

Varför allt detta är viktigt

  • Genom att återanvända och förbättra dina assistenter sparar du tid och ansträngning
  • När du kan distribuera dina assistenter över hela organisationen kommer du att använda GenAI mer effektivt
  • Du kan anpassa dina assistenter för att möta dina specifika behov
  • Ditt team kan arbeta tillsammans för att bygga och förbättra assistenter

4.2 Förenkla portfölj- och kravhantering

TL;DR: AI-assistenter kan hjälpa dig att hantera din portfölj och dina krav. De kan automatisera uppgifter, hitta problem och hjälpa ditt team att komma överens om mål. Det sparar tid och förbättrar samarbetet.

AI-assistenter kan förändra hur du hanterar din portfölj och dina krav. De kan automatisera dokumentation, analysera krav och förbättra kommunikationen. De kan också skapa användarberättelser, acceptanskriterier och statusrapporter.

De hjälper dig att se vad som händer i dina projekt och hjälper dig också att fatta bättre beslut och undvika fel.

Varför dessa är viktiga

  • Du förbättrar samarbetet och transparensen inom ditt team
  • Det blir färre fel i din dokumentation
  • Alla är överens om målen och hur de ska uppnås

4.3 Modernisera befintlig programvara och kodbaser med hjälp av refaktoriseringsassistenter

TL;DR: GenAI kan hjälpa dig att modernisera dina gamla system. Det kan automatisera uppgifter som att skapa dokumentation, uppdatera databaser och refaktorisera kod. Det kan spara tid och pengar samtidigt som det gör systemen mer tillförlitliga.

Du måste hålla dina IT-system uppdaterade. Men det kan vara svårt om du har gammal programvara och dålig dokumentation. GenAI kan hjälpa dig med detta. Det kan automatisera uppgifter som att skapa dokumentation och analysera dina system, vilket sparar tid och pengar.

GenAI kan också hjälpa dig att förbättra din kod. Det kan hitta problem och föreslå förbättringar. Det kan till och med översätta din gamla kod till nyare språk.

Detta hjälper dig att hålla din kod uppdaterad och säker. Du kan till exempel använda GenAI för att uppdatera gamla delar av din kod med mer moderna och effektiva metoder. Koden blir lättare att arbeta med och risken för problem minskar.

GenAI kan hjälpa dig att övervinna utmaningarna med att modernisera dina IT-system. Det kan hjälpa dig att skapa bättre dokumentation, förbättra din kod och göra dina system mer tillförlitliga.

Varför detta är viktigt

  • Återanvänd och förbättra dina assistenter för att spara tid och ansträngning, precis som när du återanvänder kodmoduler
  • Distribuera assistenter i hela organisationen för att använda GenAI effektivt, på samma sätt som du distribuerar programuppdateringar
  • Anpassa assistenter för att uppfylla dina behov, precis som du konfigurerar din utvecklingsmiljö
  • Samarbeta som ett team för att bygga bättre assistenter, på samma sätt som du arbetar tillsammans med kod

4.4 Effektivisera testningen med QA & testcase assistant

TL;DR: Använd AI för att hjälpa dig att testa din programvara. AI-verktyg kan skapa testfall, automatisera testning och hitta buggar tidigt. De förbättrar kvaliteten på din programvara och hjälper dig att släppa den snabbare.

Du kan använda AI för att förbättra din programvarutestning. AI-drivna verktyg kan analysera din kod och dokumentation för att generera testfall och automatisera din testprocess, vilket tar bort mycket manuellt arbete.

De här verktygen kan också hitta potentiella problem tidigt, vilket hjälper dig att förbättra kvaliteten på din programvara innan du släpper den. Du kan integrera dem med din CI/CD-pipeline för att testa din kod kontinuerligt.

Varför dessa är viktiga

  • Förbättra tillförlitligheten i din programvara och minska antalet buggar
  • Spara tid genom att automatisera genereringen av testfall
  • Distribuera din programvara snabbare och med större säkerhet

5. GenAI-agenter i mjukvaruutveckling

GenAI-agenter är som digitala medarbetare i din organisation - en utökning av ditt befintliga team. De kan utföra specifika uppgifter och frigör på så sätt mänskliga medarbetare för mer komplexa problem.

Du behöver ett bra sätt att hantera dessa agenter. Vi kan kalla detta för "AgentOps".

AgentOps hjälper dig att integrera AI-agenter i din utvecklingsprocess. Det hjälper dig också att automatisera uppgifter och förbättra dina arbetsflöden, vilket minskar tidsåtgången för repetitivt arbete. Du kan t.ex. använda agenter för att automatisera testning, driftsättning och övervakning.

En bra AgentOps-strategi inkluderar:

  1. Tydligt ägarskap, så att du vet vem som är ansvarig för varje agents beteende, underhåll och prestanda
  2. Styrning, med regler för hur agenter används, för att säkerställa etisk AI-användning, säkerhet och efterlevnad
  3. Agentdrivna arbetsflöden där du bäddar in agenter i din CI/CD-pipeline för att hantera uppgifter som testning, driftsättning eller övervakning
  4. Skalbarhet, så att du kan lägga till fler agenter efter behov och anpassa dem till nya uppgifter och projekt på ett effektivt sätt

5.1 Utveckla utvärderingsramverk (validerare) för att validera AI-agenter och -processer

TL;DR: Validera in- och utdata för dina AI-agenter och se till att de fungerar korrekt och följer reglerna.

Du måste se till att dina AI-agenter fungerar korrekt. Det kan du göra genom att validera deras in- och utdata. Med andra ord: kontrollera de data som de tar emot och de resultat som de producerar.

Du kan använda ramverk som LLamaIndex och RAG för att hjälpa dig med detta. De låter dig bygga utvärderingsmotorn som interagerar med dina system för att validera svaren och utdata.

Att integrera validerare i utvecklingsprocessen kan vara en utmaning. Du måste se till att dina agenter uppfyller funktionella och icke-funktionella krav. Funktionella krav är saker som testfall. Icke-funktionella krav är saker som prestanda och säkerhet.

Så här kommer du igång med att utveckla validatorer

  1. Koppla dina agenter till din regressionssvit för funktionella specifikationer
  2. Anslut dina CI/CD-arbetsflöden till din produkt- och tjänstedokumentation för både icke-funktionella och funktionella krav
  3. Integrera med era ITSM-system för att validera användarrelaterade processer
  4. Inkorporera era CRM-system för att verifiera kundinteraktioner

Att validera dina AI-agenter hjälper dig att minska riskerna och säkerställa att de fungerar som förväntat.

Varför använda ramverk för utvärdering

  • Säkerställ att dina AI-agenter producerar korrekta och tillförlitliga resultat
  • Gör det enklare att följa etiska och regulatoriska krav
  • Utöka dina AI-drivna arbetsflöden utan att införa fel
  • Återanvänd och förbättra dina assistenter för att spara tid och ansträngning, precis som när du återanvänder kodmoduler
  • Distribuera assistenter i hela organisationen för att använda GenAI effektivt, på samma sätt som du distribuerar programuppdateringar
  • Anpassa assistenter för att uppfylla dina behov, precis som du konfigurerar din utvecklingsmiljö
  • Samarbeta som ett team för att bygga bättre assistenter, på samma sätt som du arbetar tillsammans med kod

5.2 Bygga och hantera GenAI-agentfabriker

TL;DR: Du behöver ett bra sätt att hantera dina AI-agenter. En "agentfabrik" kan hjälpa dig att skapa, distribuera och underhålla dina agenter. Det hjälper dig också att hålla dem i linje med dina affärsmål.

Allt fler företag använder sig av AI-agenter. Dessa agenter kan automatisera arbetsuppgifter och förbättra beslutsfattandet. Men du behöver ett bra sätt att hantera dem. Annars kan det bli rörigt.

En agentfabrik är ett system för att hantera dina AI-agenter. Det hjälper dig med agenternas hela livscykel, från skapande till pensionering. Den använder standardiserade processer och verktyg för att designa, utveckla, distribuera, uppdatera och avveckla agenter.

Att hantera dessa livscykler innebär en rad olika uppgifter:

  • Styrning - eller att fastställa regler för hur agenterna ska användas
  • Övervakning av deras prestanda i förhållande till dina mål
  • Versionskontroll - spåra ändringar i dina agenter
  • Se till att agenterna är kompatibla
  • Hantering av incidenter

Du behöver detta systematiska tillvägagångssätt för att hålla koll på dina agenter, få ut mesta möjliga av dem och hantera riskerna med att använda dem.

Kort sagt, det här är varför du vill använda agentfabriker:

  • Skapa och distribuera nya agenter snabbt och enkelt
  • Se till att dina agenter uppfyller dina affärsmål och etiska standarder
  • Minska utvecklingstiden och ineffektiviteten
  • Återanvända komponenter för att spara tid och pengar

5.3 Upprätta säkra körtidsmiljöer för agenter

TL;DR: Du behöver en säker miljö för att köra dina AI-agenter. Du måste också kontrollera vem som har tillgång till dem. Detta hjälper dig att skydda dina data och dina system.

Du behöver en speciell miljö för att köra dina AI-agenter. Denna miljö ger dina agenter de resurser de behöver, till exempel datorkraft, minne och tillgång till datakällor.

Den innehåller också verktyg för att övervaka agenterna och se till att de fungerar smidigt. Dessa verktyg kan inkludera prestandaövervakning, loggning och varningsfunktioner, vilket hjälper dig att upptäcka eventuella flaskhalsar.

Du måste också kontrollera vem som har tillgång till dina agenter. Det kan du göra med rollbaserad åtkomstkontroll (RBAC). Detta gör att du kan ge olika personer olika nivåer av åtkomst, baserat på deras roller och ansvarsområden. Du kan till exempel ge utvecklare tillgång till att modifiera agenter, men bara tillåta administratörer att distribuera dem till produktion.

Du kan också använda RBAC för att begränsa åtkomsten till känsliga data och arbetsflöden, så att endast behörig personal kan interagera med dem.

Varför runtime-miljöer är viktiga

  • Förhindra obehörig åtkomst till dina agenter och skydda känsliga arbetsflöden
  • Definiera tydliga roller och behörigheter för ditt team för att utkräva ansvar
  • Utöka din användning av AI-agenter på ett säkert och effektivt sätt
  • Se till att dina agenter körs effektivt i en kontrollerad och övervakad miljö

6. Hur ska du gå vidare nu?

Du har lärt dig mycket om hur du kan använda generativ AI i din programvaruutveckling. Nu är det dags att gå till handling. Här är några saker du kan göra för att komma igång.

Läs mer om GenAI-agenter och -assistenter

De här verktygen blir allt viktigare för modern programvaruutveckling. Du måste förstå hur de fungerar och hur du kan använda dem i dina arbetsflöden. Se till att du förstår hur de interagerar och hur du kan använda dem för att automatisera uppgifter eller fatta bättre beslut.

Du kan till exempel behöva köra agenter på olika ställen, som i dina affärssystem eller forsknings- och utvecklingsprocesser. Men du kan ofta hålla assistenterna centraliserade på din IT-hårdvara.

Utvärdera dina behov

Ta en titt på din nuvarande utvecklingsprocess. Hitta områden där GenAI kan hjälpa dig att förbättra den. Det kan handla om att automatisera uppgifter som att skriva dokumentation eller generera testfall. Det kan också handla om att förbättra kodkvaliteten eller hantera kraven på ett mer effektivt sätt.

Välj rätt verktyg och plattformar för dig

När du väljer verktyg för ditt team bör du tänka på några saker:

Se till att verktygen fungerar med dina befintliga system. Många AI-lösningar erbjuder API:er och integrationer för att ansluta till olika verktyg och plattformar. Du kan ansluta verktyg som GitHub Copilot till olika kodförvar, eller så kan du använda GitLab Duo i miljöer med flera moln.

Var flexibel när AI-verktyg utvecklas. De bästa verktygen idag kanske inte är de bästa imorgon, så se till att du kan anta ny teknik utan problem.

Prioritera verktyg som följer branschstandarder och stöder ramverk med öppen källkod. De här verktygen har ofta bättre stöd i samhället och fungerar i olika miljöer.

Hjälp dina utvecklare att bli mer effektiva och innovativa. Låt dem välja de verktyg som de gillar att använda. Det hjälper dem att göra sitt bästa.

Genom att tillämpa dessa principer kan din organisation ta ansvar för framtidens programvaruutveckling - utrustad med de verktyg, metoder och tankesätt som krävs för att lyckas i ett snabbt föränderligt landskap.

Låt den här guiden fungera som din utgångspunkt för vad som komma skall.

Dra nytta av vår omfattande expertis när vi utforskar hur AI kan tillföra värde till din organisation