View a markdown version of this page

Mengubah model operasi pengembangan dan pemeliharaan aplikasi AWS dengan AI generatif - AWS Bimbingan Preskriptif
Audiens yang ditujuTujuanManfaat mengintegrasikan AI generatif ke ADM

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Mengubah model operasi pengembangan dan pemeliharaan aplikasi AWS dengan AI generatif

Dhana Vadivelan, Amazon Web Services ()AWS

April 2025 (riwayat dokumen)

Organizations menghadapi tantangan yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam praktik pengembangan dan pemeliharaan aplikasi (ADM) saat ini. Generative AI secara fundamental mengubah cara aplikasi dibangun, dirancang, diuji, didokumentasikan, dan disebarkan — mengubah seluruh siklus hidup pengembangan perangkat lunak (SDLC).

ADM mencakup siklus hidup aplikasi lengkap dari analisis persyaratan bisnis melalui pengembangan dan pemeliharaan, yang mewakili praktik komprehensif dalam mengelola aplikasi. SDLC mendefinisikan metodologi dan fase terstruktur untuk membangun perangkat lunak dalam kerangka kerja ADM yang lebih luas ini.

Untuk membantu perjalanan transformasi organisasi Anda ke praktik ADM yang didukung AI, dokumen strategi ini menawarkan:

  • Analisis komprehensif dampak AI pada ADM, termasuk model operasi dan perubahan khusus peran

  • Strategi untuk meningkatkan kemampuan organisasi dan mengatasi tantangan utama

  • Kerangka kerja untuk membangun dan mengimplementasikan model operasi ADM bertenaga AI

  • Pendekatan implementasi bertahap untuk model operasi ADM bertenaga AI, dari kemenangan cepat hingga integrasi AI penuh

Audiens yang dituju

Dokumen strategis ini direkomendasikan untuk audiens berikut:

  • Pemimpin TI, seperti kepala petugas teknologi (CTOs), direktur teknis, pemimpin teknis, arsitek, dan manajer program

  • Pemimpin bisnis, seperti chief information officer (CIOs), chief data officer (CDOs), wakil presiden (VPs) rekayasa produk, dan VPs operasi bisnis

Tujuan

Dokumen strategi ini dapat membantu organisasi Anda mencapai tujuan berikut:

  • Periksa model operasi ADM Anda saat ini untuk transisi ke era AI.

  • Atasi tantangan unik integrasi AI generatif.

  • Terapkan strategi transformasi bertahap untuk mengintegrasikan AI generatif ke dalam ADM organisasi Anda.

Manfaat mengintegrasikan AI generatif ke ADM

Bagi para pemimpin TI, mengintegrasikan AI generatif ke dalam ADM organisasi Anda dapat memberikan manfaat berikut untuk meningkatkan kemampuan organisasi Anda:

  • Mempercepat siklus inovasi melalui pembuatan prototipe yang cepat dan pengembangan perangkat lunak yang responsif.

  • Mengotomatiskan tugas rutin dalam definisi arsitektur, pembuatan kode, dan pengujian.

  • Meningkatkan kualitas dan keandalan perangkat lunak, meminimalkan cacat dan mengurangi risiko.

  • Meningkatkan skalabilitas operasional dengan menangani peningkatan kompleksitas dan volume pengembangan.

Bagi para pemimpin bisnis, integrasi AI generatif dapat memberikan manfaat yang melampaui peningkatan teknis untuk menciptakan nilai bisnis:

  • Memberikan aplikasi yang berpusat pada pelanggan lebih cepat, beradaptasi dengan cepat dengan permintaan pasar.

  • Dapatkan keunggulan kompetitif dengan meningkatkan efisiensi operasional dengan teknologi AI.

  • Posisikan organisasi Anda sebagai pemimpin dalam pengembangan berbasis AI, menarik talenta terbaik.

  • Mencapai efisiensi biaya melalui peningkatan produktivitas dan alokasi sumber daya yang dioptimalkan.

Pengadopsi awal di seluruh industri menuai manfaat dari penggunaan layanan AI AWS generatif di ADM:

  • Kecepatan pengembangan - BlackBerrymeningkatkan kelincahan dan kualitas SDLC dengan Pengembang Amazon Q.

  • Pembuatan kode — Grup BT mengotomatiskan 12 persen tugas berulang menggunakan Amazon CodeWhisperer, yang menjadi bagian dari Pengembang Amazon Q.

  • Modernisasi — Novacomp menggunakan Amazon Q Developer untuk mengurangi waktu modernisasi aplikasi Java dari 3 minggu menjadi 50 menit.

  • Dokumentasi — ADP menggunakan Amazon Q Developer untuk memotong waktu dokumentasi sistem lama dari minggu menjadi kurang dari satu hari.

  • Produktivitas — National Australia Bank menggunakan Amazon Q Developer untuk mencapai 50 persen penerimaan saran kode yang dihasilkan AI.

  • Modernisasi aplikasi — Deloitte menggunakan Amazon Q Developer untuk mempercepat fase modernisasi, mengurangi kompleksitas proyek dan waktu penyelesaian. TCS menggunakan Amazon Q Developer untuk mempercepat modernisasi mainframe, dengan cepat menganalisis dan mendokumentasikan kode COBOL lama.

  • Migrasi aplikasi — Cognizantmenggunakan Amazon Q Developer untuk mengotomatiskan proses migrasi yang kompleks, meningkatkan kecepatan dan kesederhanaan dalam proyek transformasi. Juga menggunakan Amazon Q Developer, HCLTechmempekerjakan agen AI untuk mempercepat VMware, .NET, dan beban kerja mainframe.

  • Efisiensi aplikasi — Solusi SDLC berbasis AI IBM Consulting AWS Marketplace menggunakan Amazon Bedrock untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas di seluruh siklus hidup aplikasi.