ทฤษฎีข้อจำกัด (Theory of Constraints) ชี้ให้เห็นว่าระบบใดๆ มีจุดอ่อนที่กำหนดความเร็วการผลิตทั้งหมด ถ้าใช้ AI เพิ่มประสิทธิภาพในจุดที่ไม่ใช่ข้อจำกัด เช่น ขั้นตอนที่ 3 หรือ 1 จะทำให้เกิดปัญหาสินค้าคงคลังหรือการรอคอย ข้อมูลจาก GitHub ชี้ว่า AI อาจทำให้ระบบล่มจากความเร็วที่สูงเกินไป เนื่องจาก CI machinery ไม่รองรับปริมาณ PR ที่เพิ่มขึ้น ขณะที่การปรับปรุง V&V (Validation & Verification) ช่วยจับข้อผิดพลาดของ AI แต่ทำให้ขั้นตอนข้อจำกัดช้าลง ต้องเพิ่มศักยภาพระบบสร้างงานให้สอดคล้อง บริษัทที่พึ่งพาผู้ให้บริการภายนอกควรติดตามความพร้อมของผู้ให้บริการ ขณะที่ Platform team อาจขาดแคลนทรัพยากร ต้องระวังการสะสมข้อมูลที่ยังไม่ได้ตรวจสอบ (artifact หรือ container repository) การใช้ AI แทน unit test ด้วย acceptance test อาจลดเวลาทดสอบได้ แต่การพัฒนาแบบขนานในทีมต่างๆ ทำให้ข้อผิดพลาดเกิดขึ้นระหว่างการรวมระบบ (integration) ระบบสร้างงานต้องตรวจจับข้อผิดพลาดทันที แต่การปฏิเสธการเปลี่ยนแปลง (rejected build) ทำให้งานถูกคืนกลับ ส่งผลต่อความเร็วในการส่งมอบผลิตภัณฑ์
สรุปด้วย MAF Local AI · เนื้อหาต้นฉบับเป็นของแหล่งข่าว