ДОСЛІДЖЕННЯ ВПРОВАДЖЕННЯ ГЕНЕРАТИВНОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ПОДОЛАННЯ ПРОБЛЕМИ ВТРАТИ РЕСУРСІВ ТА ЧАСУ У СУЧАСНОМУ ЦИКЛІ РОЗРОБКИ ВЕБ-ЗАСТОСУНКІВ

Анотація

У статті проаналізовано сучасний життєвий цикл розробки веб-застосунків, що поєднує методології Agile та практики DevOps, і виокремлено основні причини перевитрат ресурсів та часу. Автор звертає увагу на часто змінювані або нечіткі вимоги, накопичення технічного боргу внаслідок рутинних завдань і нестачі часу на рефакторинг, проблеми з автоматизацією тестування та складністю відтворення дефектів, а також на недосконалу комунікацію у великих чи розподілених командах. У контексті цих викликів розглянуто роль генеративного штучного інтелекту (ГШІ), що здатен значно прискорити виконання рутинних операцій, допомогти у написанні коду, тестуванні та навіть пропонувати проектні рішення. Аналіз останніх досліджень засвідчує, що, попри широке впровадження гнучких (Agile) підходів і DevOps-практик, ефективна синергія з інструментами ГШІ залишається фрагментарно вивченою. У традиційних роботах із проектного менеджменту та розробки (Pressman & Maxim, Sommerville) велика увага приділяється процесам збирання вимог і управління змінами, проте роль генеративних моделей там або не розглядається, або згадується поверхнево. Натомість у публікаціях, присвячених ГШІ (Chen та ін., OpenAI, GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer), бракує комплексного аналізу впливу цих технологій на весь цикл веб-розробки – від постановки вимог до розгортання та супроводу.Основна мета статті – оцінити, як саме генеративний ШІ здатен долати «вузькі місця», що зумовлюють найбільші втрати часу й ресурсів. Автор демонструє, що інтеграція ГШІ в Agile-спринти може пришвидшити формування backlog та генерацію тест-кейсів, а в контексті DevOps – полегшити автоматизацію CI/ CD-процесів та інфраструктури. Окрім того, стаття висвітлює ризики: безпекові уразливості в згенерованому коді, неточність чи «галюцинації» моделей та потребу додаткових перевірок якості й безпеки. Зроблено висновок, що генеративний штучний інтелект може стати вагомим каталізатором ефективності веб-розробки, суттєво скорочуючи рутинні операції, зменшуючи кількість дефектів і підвищуючи швидкість реагування на зміни. Подальші дослідження доцільно спрямувати на розробку методологій із вимірювання ROI від використання ГШІ, підвищення безпеки та точності згенерованого коду, а також на формування практичних рекомендацій щодо адаптації Agile/DevOps-процесів під можливості генеративних мовних моделей.