AIは本当にソフトウェアリリースプロセスをエンドツーエンドで管理できるのか？提案 - TechRepublic

AIは実際にソフトウェアリリースプロセスをエンドツーエンドで管理できるのでしょうか？提案

AI 駆動型 DevOps ツールの台頭により、コードの統合とテストから展開、リリース後の監視まで、ソフトウェアのリリースサイクルを AI で完全に管理することがどの程度現実的であるか疑問に思っています。

AI プラットフォームは次のことが可能でしょうか:

CI/CD パイプラインを自律的に処理しますか?

インテリジェントなテストケースの優先順位付けとバグトリアージを実行しますか?

パフォーマンスとテストのメトリックに基づいてリリースの実行/中止を決定しますか?

デプロイ後に問題が検出された場合は自動的にロールバックしますか?

AIを活用したコード修正の提案、テストケースの自動生成、インフラの最適化といったツールは既に存在します。しかし、人間の介入なしにリリースパイプライン全体をAIでオーケストレーションできるようになるまで、どれほどの時間がかかるのでしょうか？

特に AI 強化 DevOps ツールをすでに使用しているチームの皆さんのご意見をぜひお聞かせください。