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Porre domande tramite i chatbot per interagire con la documentazione\nI team DevSecOps possono utilizzare i chatbot basati sull'IA per porre domande e ottenere più rapidamente le risposte ai loro quesiti senza dover cercare manualmente le informazioni nella documentazione disponibile o in grandi volumi di testo, riducendo così le commutazioni di contesto. Anziché allontanarsi dall'IDE o dalla piattaforma in cui stanno scrivendo ed eseguendo il deployment del codice per effettuare ricerche sul web, gli sviluppatori possono porre una domanda a un chatbot integrato e ottenere una risposta concisa senza interrompere il flusso di lavoro.\n\n### 2. Suggerire test e file di test\nGli sviluppatori possono utilizzare l'IA per suggerire test e generare file di test per il loro codice direttamente nella richiesta di merge. Ciò permette di migliorare i test e ottenere la copertura adeguata per le modifiche apportate, riducendo in tal modo le tempistiche necessarie per la scrittura e la progettazione dei test.\n\n### 3. Riepilogare le modifiche al codice\nQuando eseguono un commit o una richiesta di merge, gli sviluppatori possono utilizzare l'IA per generare un riepilogo scritto delle modifiche al codice. Ciò consente di risparmiare del tempo prezioso quando si tratta di eseguire il commit delle modifiche e di richiedere revisioni del codice. Lo stesso discorso vale per i revisori, in quanto la maggiore disponibilità di informazioni sulle modifiche apportate prima di esaminare il codice li aiuta a migliorare l'efficienza e la qualità del proprio lavoro.\n\n### 4. Ottenere suggerimenti su chi può rivedere il codice\nLa revisione del codice è un processo importante che può tuttavia rivelarsi frustrante e dispendioso in termini di tempo, soprattutto quando non viene effettuata per la prima volta dal revisore più indicato.\n\nEsaminando le modifiche al codice e il grafico dei contributi del progetto, l'IA può suggerire automaticamente il revisore più adatto a fornire un feedback di qualità superiore in meno tempo e a rilevare potenziali problemi. Inoltre, se il revisore in questione non risponde o il suo apporto non è sufficiente, l'IA può suggerirne un altro, accorciando ulteriormente i tempi.\n\n### 5. Riepilogare le discussioni\nQuando le discussioni diventano lunghe o complesse, i team possono utilizzare l'IA per riepilogare tutti i commenti in un singolo ticket. In questo modo, tutte le parti coinvolte avranno una visione chiara e condivisa dello stato di avanzamento del progetto nonché dei passi successivi da compiere, collaborando in modo più efficiente e producendo risultati in meno tempo.\n\n### 6. Suggerire il codice\n[I suggerimenti di codice basati sull'IA]( https://about.gitlab.com/blog/top-tips-for-efficient-ai-powered-code-suggestions-with-gitlab-duo/) possono agevolare gli sviluppatori nel processo di scrittura, suggerendo il codice direttamente nel loro IDE in tempo reale. Gli sviluppatori possono utilizzare l'IA per completare blocchi di codice, definire e generare la logica per le dichiarazioni di funzione, generare test unitari, suggerire segmenti di codice comune come pattern regex e non solo. Queste funzionalità possono certamente migliorare l'efficienza degli sviluppatori. Tuttavia, [in base ai dati a nostra disposizione](https://about.gitlab.com/developer-survey/), questi ultimi dedicano meno del 25% del loro tempo alla scrittura vera e propria.\n\n### 7. Spiegare come funziona una porzione di codice\nGli sviluppatori (o chiunque faccia parte di un team DevOps) possono utilizzare l'IA per ottenere una rapida spiegazione della funzione e del comportamento di un blocco di codice senza interrompere il proprio flusso di lavoro.\n\nLe spiegazioni generate dall'IA possono rivelarsi particolarmente utili per comprendere porzioni di codice create da altri o scritte in un linguaggio con cui si ha poca familiarità. Inoltre, secondo [i dati a nostra disposizione](https://about.gitlab.com/developer-survey/), gli sviluppatori trascorrono il 13% del loro tempo a cercare di capire la logica del codice, ragion per cui il risparmio di risorse risulta determinante anche in questo caso.\n\n### 8. Riepilogare le vulnerabilità nel codice\nComprendere una vulnerabilità di sicurezza appena rilevata e capire come risolverla non è semplice. Tuttavia, gli strumenti di sicurezza basati sull'IA possono rendere più agevole ed efficiente questo processo. Il [riepilogo di una vulnerabilità generato dall'IA](https://about.gitlab.com/blog/developing-gitlab-duo-use-ai-to-remediate-security-vulnerabilities/) aiuta gli sviluppatori e i professionisti della sicurezza a comprendere il problema, capire come potrebbe essere sfruttato dall'esterno e infine correggerlo. Alcuni strumenti basati sull'IA possono persino suggerire un'azione di mitigazione con un frammento di codice come esempio. Tale soluzione può rivelarsi molto preziosa, in quanto [permette ai team di scongiurare potenziali minacce e rischi per la sicurezza]( https://about.gitlab.com/the-source/ai/4-ways-ai-can-help-devops-teams-improve-security/) impiegando meno risorse.\n\n### 9. Prevedere le metriche di produttività\nGrazie all'IA, le aziende leader del mercato software possono [prevedere metriche di produttività]( https://about.gitlab.com/blog/developing-gitlab-duo-ai-impact-analytics-dashboard-measures-the-roi-of-ai/) come la frequenza di deployment per individuare tendenze e anomalie in ogni fase del ciclo di sviluppo. Queste approfondimenti possono aiutare i team a implementare le modifiche necessarie per migliorare l'efficienza e i processi DevSecOps.\n\n## Vantaggi dell'uso dell'IA nello sviluppo software\nI team DevSecOps usano o prevedono di usare l'IA per migliorare molti aspetti del proprio lavoro, tra cui:\n\n* Migliorare l'efficienza del ciclo di distribuzione software\n* Ridurre la durata del ciclo\n* Ottimizzare i controlli di conformità\n* Migliorare la produttività dei dipendenti\n* Migliorare la security posture\n* Migliorare la qualità del codice\n* Soddisfare al meglio le esigenze dei clienti\n* Soddisfare al meglio le esigenze dei dipendenti e migliorare la DevEx\n* Migliorare la collaborazione tra i team\n* Migliorare le prestazioni delle applicazioni\n* Automatizzare le attività ripetitive\n* Ridurre i costi operativi\n* Ridurre le commutazioni di contesto e il carico cognitivo\n* Ridurre gli errori umani\n* Formare i neoassunti in meno tempo\n* Aiutare i dipendenti a [imparare nuovi linguaggi di programmazione](https://about.gitlab.com/blog/learn-advanced-rust-programming-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions/)\n\n## Evitare problemi di privacy e sicurezza\nSebbene l'integrazione dell'IA nello sviluppo software offra numerosi vantaggi, è altrettanto importante soffermarsi sui potenziali rischi, nonché sui problemi e sugli ostacoli più comuni.\n\nDai [dati a nostra disposizione](https://about.gitlab.com/developer-survey/2024/ai/) emerge che gli sviluppatori hanno incontrato (o prevedono di incontrare) delle difficoltà nell'approcciarsi alla sicurezza e alla privacy, dimostrando inoltre scarsa familiarità con le soluzioni basate sull'IA durante la sua implementazione nel ciclo di sviluppo software. Di tutti gli ostacoli identificati, le preoccupazioni riguardanti la privacy e la sicurezza dei dati sono state quelle più segnalate (34%), seguite dalla mancanza di competenze adeguate (31%) e dalla scarsa conoscenza dell'IA (30%).\n\nLe figure chiave all'interno delle aziende devono assicurarsi che l'IA venga implementata nel rispetto degli standard vigenti in materia di privacy e sicurezza. A tale scopo è necessario integrare misure di conformità in ogni fase del ciclo di vita dell'IA, in modo da proteggere i dati sensibili e mantenere la fiducia degli utenti. Inoltre, è essenziale dotarsi di strumenti basati sull'IA i cui modelli di machine learning utilizzino i dati della propria organizzazione con il massimo della trasparenza.\n\n## Scopri GitLab Duo\nTutte le funzionalità descritte in precedenza, dalle spiegazioni del codice ai test suggeriti, fanno parte di [GitLab Duo](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/), la suite di funzionalità di IA integrate nella piattaforma DevSecOps di GitLab. GitLab Duo aiuta i team DevSecOps ad aumentare l'efficienza, ridurre la durata del ciclo ed evitare le commutazioni di contesto grazie a flussi di lavoro assistiti dall'IA in ogni fase del processo di sviluppo, il tutto tramite un'applicazione singola.\n\n> Scopri perché GitLab è stata nominata Leader nel Gartner® Magic Quadrant™ 2025 per gli assistenti IA alla programmazione.\n> [Consulta il report](https://about.gitlab.com/gartner-mq-ai-code-assistants/){class=\"button\" data-ga-name=\"gartner magic quadrant\" data-ga-location=\"thesource\"}","article","how-ai-helps-devsecops-teams-improve-productivity","content:it-it:the-source:ai:how-ai-helps-devsecops-teams-improve-productivity.yml","yaml","How Ai Helps Devsecops Teams Improve 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