GitHub, bir kodlama işinin her aşamasında hangi yapay zekâ modelinin veya model bileşiminin kullanılacağını seçen Copilot Fusion’ı kullanıma sundu. GitHub Enterprise müşterileri ayrıca ayrı bir abonelik olmadan tüm Copilot özelliklerine erişebiliyor ve kullandıkları yapay zekâ kredileri için ödeme yapabiliyor.
GitHub, Copilot Fusion’ı çarşamba günü Universe geliştirici konferansında tanıttı. Sistem, her şeyi tek bir yapay zekâ modeline atamak yerine görevleri akıl yürütme, kod üretimi, hata ayıklama ve araç kullanımı açısından değerlendiriyor.
Bu adım, yapay zekâ ajanlarının yazılım geliştirme faaliyetlerindeki payının arttığı bir dönemde geldi. GitHub’a göre, martta %17 olan bir ajan taslağıyla başlayan pull request oranı eylül itibarıyla %40’ı aştı. Kendi modelini seçen Copilot kullanıcılarının %61’i eylülde 1’den fazla model kullandı.
Değişiklikler, yazılım ekiplerinin hem iş akışını hem de satın alma süreçlerini etkiliyor. GitHub ayrıca ajanların farklı kod depolarındaki çalışmalarını paralel oturumlarda yöneten bir Copilot uygulaması gösterdi. Yeni Enterprise faturalandırma seçeneğine satış ekibi üzerinden erişilebiliyor; müşterilerin kendi başlarına etkinleştirebileceği erişim daha sonra sunulacak. Mevcut Copilot Business ve Enterprise müşterileri planlarını koruyabilecek veya yeni seçeneğe geçebilecek.
Kullanıma dayalı erişim, Enterprise müşterilerine yapay zekâyla kodlama bütçesi için yeni bir seçenek sunuyor; abonelik sayısından çok gerçek tüketim önem kazanıyor.
Otomatik model seçimi, elle model değiştirme ihtiyacını azaltabilir; ancak ekiplerin kendi kodları için sağlayacağı fayda henüz kanıtlanmış değil.
Ajanların hazırladığı taslaklar yaygınlaştıkça ekiplerin kod inceleme kapasitesinin de otomatik yazılım geliştirmenin hızına yetişmesi gerekiyor.
Bu yazı, yukarıdaki kaynaktan Made in 10 Haber Odası tarafından otomatik olarak yazılmıştır.
Berkay Özuygur’un Webrazzi’de aktardığı Gartner araştırmasında BT liderlerinin yüzde 58’i yapay zekâ kullanımını yaygınlaştırmayı öncelik görüyor. 272 liderin katıldığı araştırmadan aktarılan öncelik verisi, doğrudan bütçe artışını ölçmüyor ve uygulama başarısını ortaya koymuyor.
