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Red Hat Ansible Lightspeed usa l'IA di IBM watsonx per semplificare l'automazione IT

di pubblicata il , alle 18:21 nel canale Innovazione Red Hat Ansible Lightspeed usa l'IA di IBM watsonx per semplificare l'automazione IT

L'ultima evoluzione di Ansible, la piattaforma per l'automazione di Red Hat, prevede che l'IA di IBM watsonx generi il codice così da risparmiare tempo e ottenere una maggiore standardizzazione

 

Red Hat ha annunciato Ansible Lightspeed con IBM watsonx Code Assistant, una nuova funzionalità che consente di sfruttare la capacità di generare codice dell'intelligenza artificiale watsonx per aiutare nella scrittura del codice usato da Ansible per l'automazione delle funzionalità IT.

Red Hat Ansible Lightspeed usa l'IA per la generazione del codice

Red Hat Ansible Lightspeed sfrutta IBM watsonx per generare suggerimenti sul codice da scrivere in base alle richieste degli utenti. Grazie all'integrazione con Visual Studio Code, è possibile ricevere suggerimenti sul codice direttamente nell'ambiente di sviluppo, così da incrementare la produttività sia degli utenti esperti (per i quali la scrittura del codice YAML di Ansible non è un'attività particolarmente significativa o produttiva), sia di quelli alle prime armi, che possono trarre beneficio dal ricevere indicazioni riguardo il codice da scrivere.

Un effetto collaterale, ma comunque positivo, della generazione automatica è una maggiore standardizzazione all'interno dell'azienda, fatto che migliora la manutenibilità del codice.

Va segnalato un dettaglio interessante. Vengono infatti dichiarati le fonti e gli autori del codice open source usato per addestrare watsonx ed è dunque possibile avere una maggiore fiducia nel codice che viene generato. Red Hat afferma inoltre che gli autori originali possono decidere come il loro lavoro possa aiutare la messa a punto del modello di intelligenza artificiale.

Ansible Lightspeed è già disponibile per gli abbonati ad Ansible Automation Platform, ma va segnalato che IBM watsonx richiede un abbonamento separato. Sarà possibile addestrare i modelli usando i dati specifici della singola organizzazione entro la fine dell'anno. Ulteriori dettagli sono disponibili sulla pagina ufficiale.

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