研究表明，70%的软件团队已经采用了人工智能，30%的团队已经实施了围绕人工智能的战略。通过人工智能，这些团队见证了代码编写速度的显著提高。但人工智能技术有局限性和缺点，例如，虽然人工智能可以加快代码编写速度，但它也会增加代码流失率，双本的代码编写速度意味着可能带来双倍的错误。无论代码是否是人工编写，检查代码质量和安全都至关重要。
对于通过人工智能来实现自动化检测、修复和智能监控进行安全开发流程检测来说，目前的情况还有待进步和发展。当前，人工智能的可靠性和准确性不足以完全取代开发人员和DevOps团队。
然而，DevOps 社区不能错过人工智能机会。不仅仅是开发人员可以从人工智能工具中获得价值。例如，人工智能在 CI/CD 流程中通过自动化构建、测试和部署功能来简化 CI/CD 流程。人工智能还可以将新代码集成到现有环境中，从而加快部署速度并降低出错风险。人工智能自动化也提高了敏捷性和效率。通过使用人工智能来处理繁琐的任务，团队就可以节省时间来处理优先级更高的事务。人工智能可以减少人为错误，使团队能够专注于从人类的创造力、创新和批判性思维中受益的工作。
需要注意的是，在使用人工智能的过程中人为监督是必不可少的。团队和企业需要确保员工在不影响产出、质量或公司底线的情况下使用人工智能。
现实中，我们无法用机器学习取代人类的批判性思维，人类仍然要处于关键决策的关键位置。例如，人工智能可能缺乏代码库的上下文，不理解试图通过项目实现的目标。需要审查其产出再进行部署。与人工智能合作还需要了解其透明度，确保人工智能所使用的数据来源及其准确性。
当我们预测人工智能在未来十年的增长和进步时，重要的是要认识到，我们目前的技术装备还不能让这些工具完全控制所有过程。然而开发人员和DevOps团队不能忽视人工智能参与软件开发的必要性，人工智能在软件领域发挥着不可忽视的重要作用。随着我们迈向人工智能驱动的未来，我们需要不断理解其影响并与之一起发展，继续提炼和调整实践。
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https://devops.com/say-no-to-noops-why-we-cant-afford-to-let-ai-run-wild/
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