La velocità di sviluppo aziendale non è più definita dalla rapidità con cui i team scrivono codice, bensì è limitata dalla crescente complessità. Molto più che dalla codifica stessa, la distribuzione è rallentata da configurazioni multicloud, sistemi legacy, catene di strumenti frammentate e crescente debito tecnico.

La maggior parte degli strumenti di AI offre piccoli guadagni tramite la generazione di codice. L'impatto reale deriva da un'AI che supporta l'intero ciclo di vita dello sviluppo software e ne riduce gli attriti.

Questa sessione illustrerà come i leader possono:

• potenziare i team con strumenti di sviluppo AI che completano i compiti in tutto l'SDLC, non solo offrendo suggerimenti di codice;
• accelerare la modernizzazione di Java/codice su larga scala senza aumentare il debito tecnico o i rischi per la sicurezza;
• ottimizzare le risorse di calcolo, i percorsi di esecuzione e l’impegno operativo lungo l’intero ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC) al fine di ridurre gli sprechi e le rielaborazioni;
• adottare un approccio "shift-left" in materia di sicurezza per un rilevamento precoce nell'IDE e nella revisione delle PR.