为了应对团队扩张和人工智能应用发展带来的挑战，开发团队应重视定期培训，更新安全策略，实施预防性安全措施，并建立清晰的数据策略。这些措施有助于提升团队技术水平，保障信息安全，并支持可持续增长。
译自：The Impact of Regular Training and Timely Security Policy Changes on Dev Teams
作者：Ainsley Lawrence
随着开发团队的扩张以满足不断增长的业务需求，维护卓越的技术水平和安全性变得越来越具有挑战性，尤其是在人工智能应用不断发展的情况下。为了使团队在扩张和人工智能创新时期蓬勃发展，他们必须在增长与持续的技能发展和强大的安全协议之间进行战略性平衡。
在增长阶段忽视持续学习、安全策略更新或人工智能集成的团队，可能会导致漏洞成倍增加、生产力下降的环境。在增长速度和维护安全标准之间找到适当的平衡，需要周密的计划和持续的投入才能取得成功。
定期复习培训的重要性
开发团队一直面临着持续的技术演进，尤其是在当前人工智能技术快速发展的情况下。如果没有定期的复习培训，即使是经验丰富的开发人员也会发现自己的技能变得过时，从而导致生产力下降和技术债务增加。复习培训是保持团队能力的关键机制，因为团队及其面临的技术挑战都在不断增长和复杂化。
建设性的复习培训通过在可管理的范围内强化现有知识，同时引入人工智能驱动的代码生成、自动调试和跨浏览器测试等新概念，从而推动持续改进。实施一致的培训计划的团队会看到显著的生产力提升，因为开发人员花在处理不熟悉的工具上的时间减少了，而花在自动化任务上以专注于交付更高价值的时间增加了。这在增长阶段尤其重要，因为经验丰富的团队成员和新团队成员之间的知识共享是基础。
创建有效的复习培训计划需要仔细考虑团队动态和技术要求。最成功的计划包含多个要素，以满足不同的学习需求和技术挑战。考虑在您的复习培训策略中实施以下关键组件：
- 个性化的学习路径，在支持整体团队目标的同时，解决个人技能差距。
- 定期的技能评估，以确定培训可以提供最大收益的领域。
- 混合形式的交付，将自定进度的学习与互动研讨会相结合，以适应不同的学习风格。
了解哪些技能需要复习培训可以显著影响团队绩效。年度员工复习计划通过改进沟通和提高对新技术的认识来提高工作效率并提升组织绩效。这些优势在不断壮大的团队中尤其有价值，因为需要在团队成员之间保持一致的知识应用才能维持质量和生产力。
在不断壮大的开发团队中更新安全策略
随着团队的成长而保持静态的安全策略会造成危险的盲点，从而损害团队的绩效和组织的安全态势。过时的策略无法应对诸如恶意软件感染之类的新兴威胁，并且常常与团队当前的工作流程无关，从而导致变通方法和系统漏洞。
安全策略更新的时机直接影响其有效性。应以策略性的时间间隔审查策略，以在不中断生产力的情况下保持保护。但是，许多组织都在努力确定这些更新的最佳频率。
安全策略必须随着团队的扩展而发展，尤其要注意访问控制、代码审查要求和部署协议。不断壮大的团队需要更复杂的权限结构和围绕敏感操作的更清晰的指导方针。
组织应建立明确的安全策略审查和更新时间表。定期的安全策略更新可以防止不断壮大的开发团队中的运营漏洞。大多数组织受益于至少每半年审查一次策略，而高风险行业需要每季度进行评估，以维持适当的保护级别。这种节奏可确保策略保持相关性，同时适应内部团队变化和新兴威胁。
开发团队的预防性安全策略
将主动安全集成到开发工作流程中代表着从被动安全措施到预防性策略的根本转变。这种方法使不断壮大的团队能够在开发过程的早期识别和解决安全问题，从而降低补救的成本和复杂性。
随着团队的成长，培养安全至上的文化变得越来越重要。这涉及将安全考虑因素嵌入到开发生命周期的各个阶段中。在云基础设施中及早识别风险可以减少代价高昂的违规行为并提高整体团队生产力。在开发过程中将安全考虑因素“左移”可以帮助团队在潜在漏洞到达生产环境之前检测到它们，而此时的补救措施将变得非常昂贵且具有破坏性。
采用预防性安全的团队可以在日常运营和人工智能应用中看到实际的好处。尽早为不断壮大的团队建立这些实践可以创建一个基础，该基础可以在不损害安全标准的情况下适应扩展。考虑实施以下核心预防性策略：
- 安全自动化直接集成到 CI/CD 管道中，以便及早发现问题。
- 在计划期间进行威胁建模会话，以主动识别潜在漏洞。
- 与团队成长和不断演变的威胁保持同步的定期安全培训。
- 人工智能治理策略，以阐明关于何时以及如何使用代码生成器和测试机器人等人工智能工具的内部指南。
- 通过指定可以使用私有代码库训练哪些人工智能工具来控制敏感数据的暴露。
预防性方法通过减少紧急响应所需的资源并创建更可预测的开发时间表来获得回报。
数据策略在开发中的作用
随着开发团队的成长，他们处理的数据量和敏感性通常会并行增加。清晰的数据策略充当了重要的保障措施，在保护敏感信息的同时，使开发人员能够高效地工作，并利用人工智能工具来转换他们需要的数据。
创建和实施有效的数据策略需要几个重要的步骤，必须有条不紊地执行这些步骤，以确保全面覆盖。第一步是创建一个跨组织的整体数据视图，方法是将数据整合到一个中心位置。随着团队规模的扩大，这种整合变得尤为重要，越来越多的开发人员可以访问生产数据。
无论规模大小，每家公司都需要强大的数据策略来有效管理增长。集中式数据管理可以降低安全风险，同时防止数据副本的扩散，而这些副本将变得无法跟踪。现代云计算和加密技术现在可以维护“单一事实来源”，团队成员可以在其中与相同的数据进行交互，而无需创建多个副本。
有效的数据策略为开发团队提供了关于数据处理的清晰指南，同时保持了支持创新的灵活性。如果设计时考虑到了开发工作流程，它们将充当推动者而不是障碍。最有效的数据策略回答了以下基本问题：
- 组织内部和外部的数据所有者是谁？
- 哪些数据适合用于商业目的？
- 哪些数据可以共享，以及在哪些情况下？
- 可以与谁共享数据，包括内部和外部？
- 哪些类型的数据正在与人工智能工具一起使用？
- 如何管理人工智能生成数据的权限？
- 我们的数据是否符合法律和行业特定标准？
实施专门解决人工智能行业发展情况的全面数据策略的组织可以避免在事件发生后追溯性地进行这些保护的痛苦过程。这种主动的方法使业务目标与客户对数据使用的期望保持一致，从而在保持运营效率的同时，建立信任的基础。
结论
持续培训和安全策略更新之间的互联互通为可持续的团队发展奠定了基础。当这些要素共同发展时，开发团队将保持卓越的技术水平和强大的保护能力，从而支持高效、安全的团队，这些团队可以有效地适应不断变化的需求。
领导者应认识到，对培训、安全审查和人工智能策略的投资会在团队绩效和减少事件方面产生显著的回报。这些基本策略创造了可以有效扩展而不会损害质量或安全性的环境，从而为可持续增长提供必要的结构。
