Teza strategiczna 04
euphile postrzega jakość oprogramowania jako problem z dopasowaniem. Nowoczesne systemy muszą spełniać wiele cech jednocześnie, podczas gdy CIO, CTO, architekci, zespoły ds. bezpieczeństwa, prywatności i zgodności rzadko realizują „dobrze wykonaną pracę” w ten sam sposób. Głębszą wartością sztucznej inteligencji jest nie tylko przyspieszenie kodowania, ale także zapewnienie większej spójności decyzji inżynieryjnych, które zawsze były wielowymiarowe.
Najtrudniejszą częścią nie jest wymienianie cech oprogramowania. Zapewnia zgodność bezpieczeństwa, prywatności, odporności, łatwości konserwacji, kontroli, zgodności, kosztów i wartości w zmieniających się systemach.
Cechy systemu
Ludzie nadal wyznaczają granicę, ale sztuczna inteligencja może sprawić, że granica będzie bardziej wyraźna, możliwa do kontrolowania i konsekwentnie egzekwowana w miarę ewolucji systemów.
Co mówi teza
Jakość oprogramowania zawsze była wielowymiarowa. Brakującą warstwą nie jest więcej słownictwa na temat najlepszych praktyk, ale sposób na ich porównywanie, egzekwowanie i ciągłą ponowną ocenę w miarę ewolucji systemów.
Nowoczesne oprogramowanie łączy w sobie języki programowania, testy, API, infrastruktura chmury, zasady operacyjne i koordynacja ludzka. Języki mają znaczenie, ale to tylko jedna powierzchnia problemu.
Zapytaj A Dyrektor ds. informatyki, dyrektor ds. technologii, architekt, kierownik ds. bezpieczeństwa lub kierownik ds. technologii, co oznacza dobrze wykonana praca, a odpowiedzi szybko się rozchodzą. Najlepsze praktyki pozostają słabe, dopóki nie staną się możliwym do wyegzekwowania punktem odniesienia.
Zarządzanie sztuczną inteligencją, prywatność, cyberbezpieczeństwo i odporność obecnie się pokrywają. Instrumenty takie jak ustawa o sztucznej inteligencji, RODO, NIS2, i DORA sprawić, że słabe dostosowanie uwidoczni się w postaci problemów ze sprawozdawczością, dowodami i koordynacją.
Sztuczna inteligencja może porównywać więcej parametrów jednocześnie, ponownie przeprowadzać oceny w przypadku zmiany założeń i zapewniać bardziej przejrzyste kryteria podejmowania decyzji. Ludzie nadal wyznaczają granicę, ale sztuczna inteligencja może pomóc w jej bardziej konsekwentnym egzekwowaniu.
Dlaczego spójność się psuje
Języki to tylko jedna warstwa. Prawdziwy problem obejmuje także komunikację międzyludzką, zarządzanie informacjami, regulacje, złożoność operacyjną i dopasowanie komercyjne.
Oprogramowanie obejmuje obecnie wiele języków, skryptów, API, magazyny danych, powierzchnie wdrożeniowe, biblioteki i elementy podstawowe w chmurze. Najtrudniejszą częścią jest skoordynowanie ich w system, który można bezpiecznie zmienić.
Dane mają już wiele struktur, w tym kod i zasoby procesów. Brakującą warstwą jest wykrywalność, przejrzyste przetwarzanie, jasne autoryzacje, kontekst i programowalne zarządzanie.
Sztuczna inteligencja może skompresować deterministyczny akt pisania kodu. Nie eliminuje to niedeterministycznej pracy polegającej na budowaniu bezpiecznych, niezawodnych, odpornych i znaczących systemów.
Pojedynczy problem związany ze sztuczną inteligencją może aktywować wiele ścieżek zarządzania i raportowania w zakresie prywatności, cyberbezpieczeństwa, odporności operacyjnej i zasad sektorowych. Dopasowanie jest obecnie wymogiem operacyjnym.
Niedopasowanie ma znaczenie, ale także dojrzałość, ekosystem, historia operacyjna i presja na konserwację. Przebudowa zaczyna mieć sens dopiero wtedy, gdy niewłaściwe dopasowanie przekracza całkowity koszt posiadania.
Nawet silni liderzy technologiczni nie optymalizują domyślnie tej samej funkcji jakości. Wartość, ryzyko, łatwość konserwacji, prywatność, szybkość i możliwość kontroli rzadko są zsynchronizowane, chyba że system sprawi, że będą one widoczne.
Dlaczego eufilowy
euphile ma na celu zachowanie przejrzystości technologii, wartości biznesowej, całkowity koszt posiadania, regulacje, prywatność i cyberbezpieczeństwo zsynchronizowane, dzięki czemu liderzy mogą skupić się na strategii zamiast na przestarzałej dwuznaczności technicznej.
Dbaj o czytelność zasobów, zależności, przetwarzania, obowiązków i decyzji architektonicznych, zamiast uwięzić je w wiedzy plemiennej.
Ujawniaj wykrywalność, dowody i kontrolę API i SDK dzięki czemu zespoły i automatyka mogą rozbudowywać system bez zakłócania wyrównania.
Trzymaj dowody dotyczące prywatności, cyberbezpieczeństwa, zgodności i incydentów wystarczająco blisko, aby można było im ufać, sprawdzać je i działać.
Pozwól liderom kierować priorytetami wokół wartości, kosztów, ryzyka i jakości, nie wpadając w pułapkę nieaktualnych szczegółów operacyjnych.
Implikacja strategiczna
Zdaniem euphile’a następna przewaga inżynieryjna nie będzie wynikać jedynie z szybszego generowania oprogramowania. Będzie to wynikać z tego, że dobra inżynieria będzie bardziej przejrzysta, łatwiejsza do kontrolowania i bardziej spójna pod względem kosztów, wartości, prywatności, cyberbezpieczeństwa i zgodności. To jest warstwa kontrolna, którą firma chce zbudować.