GENAIOPS / DATAOPS / DEVOPS
Modernizziamo le aree dati e sviluppo software per applicazioni tradizionali o con modelli di IA, concentrandoci sull'ingegneria operativa basata su automazioni e flussi di lavoro ottimizzati.
Oggi è indispensabile che i reparti di sviluppo software e ingegneria delle operazioni IT di una grande azienda siano in grado di risolvere i seguenti problemi nel modo più automatico possibile e con il minor coinvolgimento possibile delle persone, al fine di evitare errori umani e garantire uno standard di qualità sia nei processi che nei risultati:
- Generazione della traccia completa (persone, tempi, conversazioni) di ogni ticket di sviluppo o di supporto applicativo.
- Automazione della revisione della qualità tecnica del codice generato dai fornitori o dagli sviluppatori interni.
- Generazione degli indicatori di performance di ogni persona e ruolo del team IT. Sia dei lavoratori interni che dei fornitori.
- Automazione nella generazione di dashboard online per la gestione manageriale IT.
- Automazione del controllo dei rami e dei merges del repository di codice per team che sovrappongono sviluppi in parallelo.
- Automazione nella generazione di tabelloni Kanban per tutti i ruoli IT.
- Collegamento automatico tra la documentazione tecnica dei progetti IT e i relativi incidenti o funzionalità in fase di sviluppo.
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Automazione degli impianti in ambienti di certificazione o produzione, sulla base del rispetto degli indicatori di qualità e dei processi di convalida automatici.
- Forniamo strumenti di monitoraggio nella produzione di soluzioni IA, repository di prompt per il controllo qualità IA e modelli di governance responsabili per soluzioni di intelligenza artificiale.
Per tutte queste attività esistono oggi le tecnologie e le pratiche necessarie per realizzarle.
Da server di integrazione continua, repository di binari, motori di revisione automatizzata della qualità dei dati e del codice sorgente, insieme a strumenti che consentono di gestire gli ambienti hardware come se fossero software (repository di ambienti e ricette di configurazione), così come ecosistemi di strumenti che accompagnano in modo fluido lo sfruttamento dei dati, delle applicazioni basate su IA, LLMs e lo sviluppo di sistemi tradizionali, per aziende con grandi team di sviluppatori IA, Analitica e Sviluppo con focus sull'ingegneria delle operazioni, sia in modelli di sviluppo interni che quando le aree IT hanno esternalizzato le loro operazioni con fornitori, anche in modelli misti.
Il nostro principale vantaggio in questo tipo di progetti è che abbiamo già realizzato lavori di trasformazione in grandi aziende, quali AFP, compagnie assicurative, cliniche sanitarie, banche e persino aziende locali di sviluppo software.
Conosciamo le sfide, le scadenze, le difficoltà e i percorsi e le pratiche migliori per risolvere ciascuna delle fasi del vostro percorso verso la modernizzazione della vostra area IT.
Le pratiche GenAIOps/DataOps/DevOps sono basi culturali che, insieme a determinate dinamiche agili o tradizionali, ci consentono di comprendere e insegnare le interazioni tra lo sfruttamento analitico e lo sviluppo con il funzionamento continuo dell'IT in un'azienda moderna. Il nostro modello ibrido è una risposta all'interdipendenza tra lo sviluppo tradizionale di software, le moderne applicazioni di IA, l'analisi avanzata e le operazioni IT.
