AI 지원 워크플로는 팀이 생성 결과를 검증하고 확인하며 추적성을 확보하는 속도보다 더 빠르게 코드, 모델, 테스트 및 문서를 생성할 수 있습니다. 안전 필수 자동차 시스템에서는 이러한 불균형으로 인해 통합 문제, 인증 지연 및 장기적인 유지관리 과제의 위험이 증가합니다. 위험을 가하지 않으면서 개발 속도를 높이려면 팀은 전체 라이프사이클에 걸쳐 시스템에 대한 이해, 추적성 및 엄격한 검증 등을 유지할 수 있는 접근 방식이 필요합니다.
이 백서를 읽고 다음 사항에 대해 알아볼 수 있습니다.
- 더 빠른 산출물 생성이 검증, 확인 및 추적성을 앞지를 수 있는 이유
- 통합, 인증 또는 유지관리 위험을 더하지 않으면서 속도를 높이는 방법
- AI 지원 워크플로에서 엔지니어링 제어 및 설계 의도를 유지하는 방법
- 개발 전반에 걸쳐 시스템 거동, 검증 증거 및 추적성을 유지하는 방법
- 시뮬레이션 및 검증을 통해 시스템 수준 문제를 조기에 식별하는 방법
