AI는 사람을 더 가깝게 해 주는 수단이다?

인공지능(AI)이 사람들을 더 가깝게 해 주는 수단으로 떠오르고 있다고 합니다. 예를 든다면, 개발자와 비즈니스 사용자 간의 협업 가속화나 개발자, 운영팀, 임원 등 사람 간의 관계를 돈독하게 해 줄 수 있다는데요, 관련 기사 공유합니다.😃 (출처: ZDNET)

<AI는 개발자와 비즈니스 사용자 간의 협업을 가속화합니다>

• 소프트웨어 개발자는 AI 기반 도구를 적극적으로 사용하고 AI 시스템를 빌드합니다. 몇 달 전 Stack Overflow에서 조사한 바에 따르면, 90,000명의 개발자 중 70%가 이미 개발 프로세스에서 AI 도구를 사용하고 있거나 사용할 계획을 갖고 있다고 하네요.

• AI 애플리케이션 개발에도 많은 사람들이 참여하고 있는데요, 8,584명의 IT 전문가를 대상으로 실시한 IBM 설문조사에서 기업의 44%가 AI 애플리케이션을 적극적으로 배포했다고 하고, 40%는 이 기술을 시험(piloting)하거나 실험(experimenting)하고 있다고 합니다.

• 생성형 AI, GitHub Copilot, AgentGPT 및 Azure Machine Learning Studio와 같은 도구는 코드 생성부터 테스트까지 개발자 작업의 다양한 측면을 다룹니다.

• AI는 자동화를 통해 사람들을 더욱 긴밀하게 연결하고 동기화하며 향상시키는 수단으로 떠오르고 있습니다.

• DevOps 측면에서 보면 "작업을 자동화하고 실시간 문제 감지를 지원하며 DevOps 프로세스에서 공유 지표 사용을 촉진하여 개발자와 운영 간의 협업을 촉진" 할 수 있고, 그 예는 아래와 같습니다.

  • AI는 팀이 소프트웨어를 더 빠르고 안정적으로 코딩, 테스트, 디버그 및 배포하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 일부 기능과 리소스를 강화하거나 강화하여 소프트웨어 제품의 품질과 성능을 향상시킬 수 있습니다.

  • AI는 팀이 새로운 소프트웨어 기능, 기능 및 인터페이스를 생성, 설계 및 프로토타입하는 데 도움을 줄 수 있습니다."

  • AI 도구를 사용하면 스프린트 주기를 통해 훨씬 더 빠르게 반복할 수 있다고 합니다.

AI 프로젝트에 필요한 고도의 협업 접근 방식

• AI 프로젝트에서 비즈니스 목표를 명확하게 이해하면 데이터 엔지니어와 데이터 과학자가 데이터 및 모델 요구 사항을 이해하는 데 도움이 되는 프로세스가 시작

• 개발한 모델을 애플리케이션에 배포해야 하므로 모델이 애플리케이션에 통합되었는지 확인하기 위해 개발자와 데이터 과학자 간의 협업이 필요한데, 이 때 DevSecOps 접근방식이 도움이 됨

• AI 개발을 위한 Agile 및 DevOps와 같은 지속적인 프로세스 반드시 필요함

AI를 통한 비즈니스 프로세스 강화

• 데이터 기반 제품 개발과 개인화된 사용자 경험을 통해 개발자와 비즈니스 이해관계자 간의 협업을 촉진

• AI 기반 커뮤니케이션 및 협업 도구를 사용하여 정보 공유를 간소화하고 팀 협업을 개선

• 팀 구성원은 콘텐츠를 보다 쉽게 생성 및 공유하고, 비즈니스 프로세스를 보다 효율적으로 자동화 및 최적화할 수 있음

• 메시지를 번역하고, 대화를 요약하고, 관련 정보를 제공할 수 있는 AI 기반 챗봇을 사용

• AI는 시각화, 대시보드 및 보고서를 생성하여 팀이 데이터와 통찰력을 보다 쉽게 공유하도록 도울 수 있음

원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다.🙏

[Source Link] https://www.zdnet.com/article/ai-is-supercharging-collaboration-between-developers-and-business-users/