DevOps გარემოში ინფორმაციული სისტემების ოპტიმიზაცია ხელოვნური ინტელექტის მეთოდების გამოყენებით
Authors: Kobauri, Nodar, otkhozoria, nona
Type: Thesis
Published: 2026
Keywords: DevOps, ხელოვნური ინტელექტი (AI), IT მმართველობა, Compliance ავტომატიზაცია, COBIT 2019, ახსნადი ხელოვნური ინტელექტი (XAI), Policy as Code, Artificial Intelligence (AI), IT Governance, Compliance Automation, Explainable Artificial Intelligence (XAI)

<p>წინამდებარე სამაგისტრო კვლევა შეისწავლის ხელოვნური ინტელექტის (AI)<br>თანამედროვე მეთოდების გამოყენებას და მათ გავლენას DevOps გარემოში<br>საინფორმაციო სისტემების ოპტიმიზაციის პროცესზე. თანამედროვე ციფრული<br>ტრანსფორმაციის ეპოქაში ორგანიზაციები მუდმივად დგას დილემის წინაშე,<br>რომელიც მოითხოვს პროგრამული უზრუნველყოფის მიწოდების სისწრაფის<br>(Deployment Speed) მკვეთრ გაზრდას და, ამავდროულად, IT მმართველობის<br>(Governance), უსაფრთხოებისა და შესაბამისობის (Compliance) მკაცრი სტანდარტების<br>დაცვას. წინამდებარე ნაშრომის მთავარ მიზანს წარმოადგენს იმის დადგენა, თუ<br>რამდენად ეფექტურად შეუძლია ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებს<br>აღნიშნული კრიტიკული ბალანსის უზრუნველყოფა და ტრადიციული<br>ბიუროკრატიული ბარიერების ავტომატიზებულ კონტროლად გარდაქმნა. კვლევის<br>თეორიულ-მეთოდოლოგიურ საფუძველს წარმოადგენს IT მმართველობის<br>საერთაშორისოდ აღიარებული COBIT 2019 ჩარჩო, რომელიც საშუალებას იძლევა<br>კომპლექსურად შეფასდეს ტექნოლოგიური პროცესების შესაბამისობა<br>ორგანიზაციულ მიზნებთან. დასახული ამოცანების გადასაჭრელად გამოყენებულია<br>შერეული კვლევითი მეთოდოლოგია, რაც მოიცავს როგორც თვისებრივ კომპონენტს<br>სიღრმისეულ ინტერვიუებს IT მმართველობისა და უსაფრთხოების წამყვან<br>ექსპერტებთან, ისე რაოდენობრივ კვლევას, რომლის ფარგლებშიც გამოიკითხა 35<br>ქართველი და საერთაშორისო DevOps და Cloud ინჟინერი.</p>
<p><br>კვლევის შედეგად მიღებულმა ემპირულმა მონაცემებმა აჩვენა, რომ<br>მიუხედავად იმისა, რომ რესპონდენტთა უმრავლესობა (85.7%) ყოველდღიურ<br>საქმიანობაში აქტიურად იყენებს სხვადასხვა AI ინსტრუმენტს, სრული<br>ავტომატიზაცია პროგრამულ Pipeline-ში მხოლოდ 17.1%-შია მიღწეული და ამ ეტაპზე<br>კვლავ დომინირებს ნახევრად ავტომატიზებული რეჟიმი (48.6%). სტატისტიკური<br>ანალიზი ადასტურებს, რომ DevOps გარემოში ხელოვნური ინტელექტის ინტეგრაცია<br>ამჟამად პირველ რიგში Compliance ხარისხის გაუმჯობესებასა და რისკების<br>შემცირებას ემსახურება (M=3.57), ვიდრე უშუალოდ Deployment-ის სიჩქარის ზრდას<br>(M=3.40). ამასთანავე, გამოკითხულთა 62.9% აღნიშნავს, რომ არსებული ტრადიციული</p>
<p><br>მმართველობის მექანიზმები საგრძნობლად ანელებს მიწოდების ციკლს, რაც ნათლად<br>მიუთითებს „პოლიტიკის, როგორც კოდის“ (Policy as Code) მიდგომების დანერგვის<br>აუცილებლობაზე. კვლევამ ასევე გამოკვეთა ახსნადი ხელოვნური ინტელექტის (XAI)<br>კრიტიკული როლი, ვინაიდან რესპონდენტთა აბსოლუტური უმრავლესობა (91.4%)<br>მიიჩნევს, რომ ავტომატიზებული კონტროლის მექანიზმების მიმართ ნდობისა და<br>გამჭვირვალობის მოსაპოვებლად XAI მოდელების გამოყენება გარდაუვალია.<br>მიღებულ შედეგებზე დაყრდნობით, ნაშრომში შემუშავებულია კომპლექსური<br>პრაქტიკული რეკომენდაციები, რომლებიც გულისხმობს AI-ზე დაფუძნებული<br>კონტროლის ეტაპობრივ ინტეგრაციას CI/CD Pipeline-ში, სტანდარტების<br>ავტომატიზებულ მონიტორინგს და შიდაორგანიზაციული კულტურის<br>ტრანსფორმაციას. აღნიშნული მიდგომა ორგანიზაციებს აძლევს შესაძლებლობას<br>წარმატებით გადაჭრან უსაფრთხოებისა და სისწრაფის დილემა, რითაც<br>უზრუნველყოფენ მაღალ ოპერაციულ სიმარდეს IT მმართველობის მოთხოვნების<br>სრული დაცვით.</p>
<p> </p>
<p>The present master's thesis explores the application of modern Artificial Intelligence<br>(AI) methods and their subsequent impact on the optimization of information systems within<br>DevOps environments. In the contemporary era of digital transformation, organizations<br>consistently face a complex dilemma that demands a drastic increase in software delivery speed<br>(Deployment Speed) while simultaneously ensuring flawless compliance with rigorous IT<br>Governance, security, and regulatory standards (Compliance). The primary objective of this<br>research is to determine how effectively artificial intelligence tools can provide this critical<br>balance and transform traditional, bureaucratic barriers into automated, streamlined controls.<br>The theoretical and methodological foundation of this study is built upon the internationally<br>recognized COBIT 2019 framework, which enables a comprehensive assessment of the<br>alignment between technological processes and overarching organizational goals. To address<br>the research objectives, a mixed-methodological approach was deployed, incorporating both a<br>qualitative component consisting of in-depth interviews with leading IT governance and<br>security experts, and a quantitative study involving a survey of 35 Georgian and international<br>DevOps and Cloud engineers.</p>
<p><br>The empirical data gathered through this research demonstrates that although a<br>significant majority of respondents (85.7%) actively utilize various AI tools in their daily<br>operations, full automation within the software pipeline has been achieved in only 17.1% of<br>cases, with the semi-automated mode currently remaining dominant (48.6%). Statistical<br>analysis confirms that the integration of artificial intelligence in DevOps environments<br>primarily serves to enhance compliance quality and mitigate risks (M=3.57), rather than<br>immediately accelerating deployment speed (M=3.40). Furthermore, 62.9% of the surveyed<br>professionals note that existing traditional governance mechanisms perceptibly or significantly<br>slow down the delivery cycle, clearly highlighting the urgent necessity of adopting "Policy as<br>Code" approaches. The study also underlines the critical role of Explainable Artificial<br>Intelligence (XAI), as an absolute majority of respondents (91.4%) believe that the utilization<br>of XAI models is indispensable for establishing trust, transparency, and accountability toward<br>automated compliance controls.</p>
<p><br>Based on the empirical findings, the thesis develops a set of comprehensive, practical<br>recommendations for organizations. These include the gradual integration of AI-driven<br>controls directly into CI/CD pipelines, automated monitoring of compliance standards, and<br>the strategic transformation of internal organizational culture. This integrated approach equips<br>modern enterprises with the capacity to successfully resolve the security-versus-speed<br>dilemma, thereby achieving high operational agility while maintaining full compliance with<br>IT governance requirements.</p>