Podręcznik użytkownika oprogramowania Github Copilot

Oprogramowanie Github Copilot 

Wstęp

Technologia jest obecnie główną przyczyną zakłóceń w działalności biznesowej, a kadra zarządzająca stoi w obliczu bezprecedensowej presji, aby wprowadzać innowacje, jednocześnie minimalizując ryzyko i zabezpieczając się przed cyberzagrożeniami. Wraz ze wzrostem AI stawki nigdy nie były wyższe. Jednak ci, którzy przewodzą tej zmianie, mogą odblokować transformacyjny wzrost i przewagę konkurencyjną, która kiedyś była niewyobrażalna.

Liderzy postępowych firm intuicyjnie rozpoznają, że przyjęcie AI ma strategiczne znaczenie dla ich wzrostu i długoterminowego sukcesu. W rzeczywistości firmy takie jak ANZ Bank w Australii, Infosys, Pay tm i Make my trip w Indiach oraz ZOZO w Japonii są daleko w tej podróży, korzystając z GitHub Copilot – pierwszego na świecie narzędzia dla programistów AI na skalę – aby przyspieszyć tempo, w jakim ich programiści dostarczają innowacje.

Udowodnione korzyści ze stosowania sztucznej inteligencji w rozwoju oprogramowania

Te i wiele innych firm rozumie, że sztuczna inteligencja jest katalizatorem zwiększającym rentowność, minimalizującym bezpieczeństwo i ryzyko oraz zapewniającym większą przewagę konkurencyjnątage. A nigdzie korzyści te nie są bardziej widoczne niż w świecie rozwoju oprogramowania.

Zaczynajmy.

90% programiści
zgłosiło, że szybciej wykonywali zadania korzystając z GitHub Copilot

Kodowanie o 55% szybsze
podczas korzystania z GitHub Copilot

1.5 biliona dolarów amerykańskich
Oczekuje się, że zostanie dodany do globalnego PKB dzięki narzędziom dla programistów AI

Zwiększona rentowność

AI już teraz zapewnia deweloperom na całym świecie ogromne zyski w zakresie produktywności. GitHub Copilot umożliwia deweloperom kodowanie o 55% szybciej – przyspieszenie, jakiego nie widziano od zarania ery przemysłowej. Gdy te zyski w zakresie produktywności zostaną skwantyfikowane w całej organizacji, wywołują efekt domina, który zwiększa rentowność. W rzeczywistości oczekuje się, że same narzędzia dla deweloperów AI zwiększą globalny PKB o 1.5 biliona USD do 2030 r.

Ograniczanie zagrożeń bezpieczeństwa i minimalizowanie ryzyka

Developers are shipping software faster than previously imaginable, releasing new features early and often. Yet despite their best efforts to code securely, software vulnerabilities inadvertently make their way into production and continue to be a leading cause of breaches today. Compounding this issue, experienced security talent is in short supply. But with AI by a developer’s side, they can benefit from security expertise whenever they need it. This will fundamentally minimise risk across your organisation while also reducing the burden placed on developers, freeing them up to drive innovation.

Wspieranie przewagi konkurencyjnejtage

Sztuczna inteligencja to Twoja przewaga konkurencyjnatage. Nie tylko programiści kończą zadania szybciej (prawie 90% programistów się z tym zgadza) dzięki AI, ale co jeszcze potężniejsze, pomaga im pozostać w przepływie, skupić się na bardziej satysfakcjonującej pracy i oszczędzać energię psychiczną. Dzięki tym głównym korzyściom zwiększającym produktywność Twoje zespoły programistów mogą dostarczać produkty przed innymi i, co najważniejsze, szybciej niż konkurenci.
Jest oczywiste, że AI już teraz umożliwia programistom szybszą, lepszą i szczęśliwszą pracę, co ma bezpośredni wpływ na biznes. Nie tylko to, ale sukces AI w rozwoju oprogramowania zapewnia pozytywny plan dla zastosowania AI w innych zawodach i obszarach biznesu, czy to w obsłudze klienta, prognozowaniu finansowym, zarządzaniu łańcuchem dostaw czy automatyzacji marketingu.

Jednak w każdym scenariuszu to liderzy biznesu muszą być tymi, którzy torują drogę i umożliwiają przekształcenie korzyści płynących z AI w rzeczywistość.

Jeśli dopiero rozpoczynasz przygodę ze sztuczną inteligencją, oto podstawowe kroki, które poprowadzą Cię w kierunku udanej implementacji.

Zacznij od audytu produktywności

Sama sztuczna inteligencja nie będzie miała wpływu na biznes; musi ona rozwiązać konkretne luki w produktywności w Twojej organizacji. Zacznij od zidentyfikowania obszarów z uporczywymi zaległościami, problemami z wydajnością lub zespołami, które są przeciążone. Oprzyj swoją strategię sztucznej inteligencji na rozwiązywaniu tych dużych wyzwań, a w ten sposób zbudujesz fundamenty trwałego sukcesu.

Gdy już zidentyfikujesz możliwości, poeksperymentuj z rozwiązaniami opartymi na sztucznej inteligencji

Podejmij te wyzwania i eksperymentuj z rozwiązaniami AI. Określ swoje punkty odniesienia produktywności i zmierz, w jaki sposób AI pomaga Twojej organizacji osiągnąć jej cele.

Wprowadź kulturę AI w swojej organizacji

Aby transformacja AI odniosła sukces, musi być prowadzona od góry. Każda osoba w Twojej organizacji, od pracowników na stanowiskach podstawowych po zespół kierowniczy, musi przyjąć tę nową kulturę. Zaczyna się to od przywództwa, które ustalaample: demonstrate how AI can drive impact by integrating it into your daily operations. Identify effective AI solutions and actively use them to solve problems, showcasing their value. Your role as a leader is not just to endorse change but to be the first to embody it, ensuring that AI integration becomes a shared objective across the organisation.

Rozpocznij swoją przygodę ze sztuczną inteligencją od rozwoju oprogramowania

Narzędzia do kodowania AI, takie jak GitHub Copilot, wyzwalają nową erę innowacji przedsiębiorstw. Wraz z cyfryzacją
przyspiesza, AI ukształtuje oprogramowanie, które napędza świat. Każda firma dzisiaj jest firmą software'ową, więc
każda firma, niezależnie od branży, może czerpać korzyści z rozwoju oprogramowania wspieranego przez Copilot.

Organizacje, które wdrożą AI i wyposażą swoich programistów w te narzędzia, osiągną oszałamiające wzrosty produktywności, zwiększone bezpieczeństwo i szybszy czas wprowadzania produktów na rynek. Ale ta podróż zaczyna się od Ciebie jako lidera. Podobnie jak w przypadku rozwoju Internetu i przetwarzania w chmurze, liderzy, którzy dostrzegli okazję i zareagowali szybko, wyszli na prowadzenie, a to samo będzie miało miejsce w erze AI.

Zastosowanie w życiu codziennym: Co mówią przedsiębiorstwa w regionie Azji i Pacyfiku:

GitHub Copilot ukierunkował inżynierów oprogramowania w ANZ Bank na poprawę produktywności i jakości kodu. Od połowy czerwca do lipca 2023 r. ANZ Bank przeprowadził wewnętrzny test Copilota, w którym wzięło udział ponad 100 z 5,000 inżynierów banku. Grupa, która miała dostęp do Copilota, była w stanie wykonać niektóre zadania o 42% szybciej niż uczestnicy grupy kontrolnej. Badania te dostarczają przekonujących dowodów na transformacyjny wpływ Copilota na praktyki inżynierskie w ANZ Bank. Wdrożenie tego narzędzia oznaczało zmianę, umożliwiając inżynierom skupienie się bardziej na zadaniach kreatywnych i projektowych, jednocześnie skracając czas poświęcany na powtarzalne zadania szablonowe. Copilot został już szeroko przyjęty w organizacji”.

Tim Hogarth
Dyrektor ds. technicznych w ANZ Bank

„W Infosys jesteśmy pasjonatami uwalniania ludzkiego potencjału, a GitHub jest strategicznym partnerem w tym przedsięwzięciu. GitHub Copilot umożliwia naszym programistom zwiększenie produktywności, wydajności i pozwala im skupić się bardziej na zadaniach tworzących wartość. Generative AI przekształca każdy aspekt cyklu życia rozwoju oprogramowania, a wykorzystując zasoby Infosys Topaz, przyspieszamy adopcję Gen AI przez naszych klientów. Cieszymy się na współpracę z GitHub, aby uwolnić pełny potencjał tej technologii i dostarczać klientom rozwiązania istotne dla nich”.

Rafee Tarafdar
Dyrektor ds. technologii w Infosys

Integracja GitHub Copilot w Make My Trip przyniosła znaczące wzrosty produktywności na kilku frontach. Programiści są oszczędzani monotonii rutynowych zadań, co pozwala im na rozwiązywanie problemów wyższego rzędu, które są kluczowe dla naszej domeny podróży. Zespół ds. zapewniania jakości poświęca więcej czasu na bycie prawdziwym głosem klienta w organizacji, używając Copilot do automatycznego generowania testów jednostkowych i testów integracyjnych oraz, skutecznie, wykorzystując zyski wydajności w celu zapewnienia kompleksowego pokrycia przypadków skrajnych. Zespoły DevOps/Sec Ops również zyskują znaczną wydajność, stosując podejście „przesunięcia w lewo” do bezpieczeństwa aplikacji, dzięki czemu pętla sprzężenia zwrotnego jest znacznie bardziej responsywna w ramach procesu”.

Sanjay Mohan
Dyrektor techniczny grupy Make My Trip

Poprowadź swoją branżę w stronę przyszłości innowacji i rozpocznij swoją podróż z GitHub Copilot już dziś
Dowiedz się więcej