От интеллектуальных помощников, таких как Siri и Google Now, до интеллектуальных динамиков и встроенных виртуальных помощников, таких как Alexa, мы можем с уверенностью сказать, что искусственный интеллект (ИИ) является частью нашей жизни. С точки зрения бизнеса, Gartner прогнозирует, что почти 37% всех организаций внедрили ту или иную форму ИИ в свои бизнес-операции. В дополнение ко многим направлениям, ориентированным на потребителя, ИИ также является высокоэффективным инструментом для повышения эффективности и производительности при разработке программного обеспечения.
ИИ привнес неожиданный уровень модернизации в разработку и развертывание программного обеспечения. Области, в которых ИИ может внести свой вклад, широко распространены: от кодирования до тестирования и прототипирования. Те, кто разумно инвестирует в внедрение лучших инструментов и следует лучшим практикам при использовании инструментов, получат значительное преимущество перед конкурентами. Вместе с машинным обучением (ML) ИИ использует данные и аналитику для разумного повышения эффективности, оптимизации процессов и неустанной работы по проектированию, разработке и развертыванию программного обеспечения. Этой революции также способствуют гибкие вычислительные мощности и общедоступные облака, которые позволяют компаниям-разработчикам программного обеспечения выполнять более тяжелые аналитические рабочие нагрузки.
По данным IDC, к 2020 году расходы на облачную инфраструктуру достигнут 60% всей ИТ-инфраструктуры. Повышение вычислительной мощности приводит к тому, что ведущие ИТ-компании инвестируют средства в более эффективный сбор и использование данных.
Давайте подробнее обсудим, как ИИ поможет фирмам-разработчикам программного обеспечения с помощью анализа данных, возможностей прогнозирования и многого другого.
ИИ в разработке программного обеспечения
Автоматизированное тестирование программного обеспечения
Тестирование программного обеспечения необходимо для обеспечения качества продукта. Но традиционное тестирование обеспечения качества (QA) — очень трудоемкая, утомительная и несовершенная задача, которая подвержена человеческим ошибкам и задержкам. Это означает, что любые ошибки и баги в коде или любом из уровней программного обеспечения могут проявиться после того, как продукт будет выпущен и даже развернут. ИИ — мощный союзник команды тестирования QA. Это может помочь улучшить процесс тестирования, чтобы убедиться, что такие сбои обнаружены и исправлены до выпуска. Тестирование программного обеспечения, возможно, является тем, где разработка программного обеспечения больше всего выиграла от технологий ИИ. ИТ-компании смогли создать надежные автоматизированные процессы тестирования, требующие минимальных ручных усилий. Инструменты тестирования на базе ИИ более точны, чем тестировщики-люди, и могут обрабатывать большие объемы кода. Они могут легко масштабироваться вверх или вниз по мере необходимости и могут быть обучены автоматически исправлять ошибки или ошибки в коде.
По мнению Forbes, это уже помогает улучшить общее качество программного обеспечения, поскольку использование машинного обучения для тестирования программного обеспечения является естественным следующим шагом после автоматизированного тестирования. Мы уже видим, как тестировщики используют ботов для поиска программных ошибок. Между тем, новая область включает в себя инструменты тестирования, которые могут использовать ИИ, чтобы помочь тестировщикам находить недостатки в их программном обеспечении, а затем автоматически исправлять код после обнаружения ошибки.
Улучшение разработки программного обеспечения
Разработчики программного обеспечения тратят много времени на изучение документации по специфике проекта и отладку созданного кода. Умные помощники на базе ИИ (например, боты) могут поддерживать разработчиков, предоставляя доступ к рекомендациям в режиме реального времени по конкретным документам по коду, передовым практикам, а также примерам кода, которые идеально подходят для конкретных случаев использования. Разработчики программного обеспечения также могут использовать инструменты искусственного интеллекта для оптимизации процессов и улучшения качества кода. Автоматизируя более простые повторяющиеся задачи разработки программного обеспечения, ИИ позволит разработчикам сосредоточиться на более сложных задачах и поиске творческих решений программных проблем.
Автоматизация управления ошибками
Традиционно, когда в созданном программном обеспечении обнаруживается ошибка, разработчику необходимо изучить проблемную область, а затем исправить ошибку. Этот процесс был простым, но трудоемким и подвержен человеческим ошибкам. Но с помощью инструментов ИИ можно легко обнаружить и устранить ошибку, не требуя вмешательства человека, что снижает затраты и повышает эффективность. Хотя разработчики выполняют рутинную работу по регулярному просмотру собственного кода, вероятность того, что они пропустят ошибки, высока. Именно здесь ИИ может изменить правила игры. Интеллектуальные боты с искусственным интеллектом могут быть обучены искать возможные ошибки, совершаемые разработчиками, и делать выводы о том, как потенциальные ошибки возникают в блоках кода. Боты с искусственным интеллектом могут анализировать и фиксировать ошибочное поведение в блоках кода быстрее и эффективнее, чем программисты-люди. Они могут анализировать системные журналы, проверять с помощью предопределенного синтаксиса или документировать руководства по коду, чтобы помечать ошибки, прежде чем они будут отправлены на следующий этап компиляции или проверки качества. Двигаясь вперед, цель состоит в том, чтобы позволить системам обработки ошибок с поддержкой ИИ выявлять, отслеживать корень и переписывать ошибочный код или блоки кода без вмешательства человека.
Преобразование взаимодействия с пользователем
Внедрение ИИ в программное обеспечение кардинально изменит способ использования программного обеспечения, поскольку оно будет иметь возможность изучать поведение пользователя и реагировать, предоставляя переменный контент, автоматически настраивая размер шрифта, настраивая размещение значков и кнопок и т. д. Пользователи получат динамическую опыт, адаптированный для них, основывает на нем свою историю.
Умное прототипирование
Большинство проектов по разработке программного обеспечения начинаются с бизнес-требований, и их воплощение в технологии и программном продукте — непростая задача. Также ключевой причиной задержки запуска проектов и подписания контрактов является неспособность ИТ-компаний продемонстрировать предлагаемое решение и убедить клиентов в своих возможностях. Прототип, необходимый им для обоснования их заявлений, мог задержать время реализации и, возможно, привести к потере интереса клиентов из-за чрезмерной задержки. ИИ помогает умному и быстрому прототипированию, то есть созданию минимально жизнеспособного продукта. Однако технологии искусственного интеллекта помогают сократить весь жизненный цикл разработки программного обеспечения (SDLC), тем самым сокращая время и усилия, облегчая разработку программного обеспечения разработчикам всех уровней квалификации.
Интеллектуальные инструменты искусственного интеллекта могут помочь архитекторам решений преобразовать бизнес-функциональность в технические прототипы за считанные минуты или часы, а не недели или месяцы. Это помогает сократить циклы продаж и создать критическую точку отсчета для команды разработчиков, когда им нужно создать реальный продукт. Алгоритмы искусственного интеллекта и наборы данных используются для обучения разработчиков, в то время как машинное обучение помогает анализировать данные дизайна и макета, а алгоритмы машинного обучения могут быстро создавать прототипы с высокой точностью из эскизов с низкой точностью.
Автоматический рефакторинг кода
Несколько проектов разработки также предусматривают преобразование кода в соответствии с меняющимся технологическим ландшафтом компании. Преобразование устаревших приложений и крупномасштабный рефакторинг — это гигантская задача, которую упрощает машинное обучение, которое анализирует код и автоматически оптимизирует его для интерпретируемости и производительности.
Лучшее управление проектами
Преимущества ИИ выходят за рамки кодирования. Мы все знаем, что проекты по разработке программного обеспечения часто выходят за рамки бюджета, а также графиков поставки. Чтобы определить точные сроки, крайне важно понимать контекст, сопоставлять ресурсы и понимать сильные стороны команды внедрения. ИИ может сопоставлять данные прошлых проектов с пользовательским опытом, функциями, сметой расходов и фактическими данными, чтобы обеспечить надлежащее планирование и точное планирование бюджета. Это помогает расставить приоритеты функций и отсортировать детали, которые можно исключить. ИИ также позволяет проводить практическую оценку существующих приложений и помогает разработчикам определить методы, которые обеспечат максимальное воздействие и минимизируют риски. Компании-разработчики программного обеспечения могут использовать ИИ для создания лаконичной модели доставки, поскольку аналитика на основе ИИ и машинное обучение могут анализировать аналогичные проекты и предоставлять полезные знания и идеи.
Последние мысли
ИИ и разработка программного обеспечения в будущем будут идти рука об руку, и организациям важно понимать, как ИИ изменит разработку программного обеспечения и приложений, чтобы они могли адекватно реагировать на новые технологии и оставаться впереди конкурентов.
Мы можем ожидать, что ИИ будет выполнять несколько рутинных и некогнитивных задач, помогая разработчикам программного обеспечения иметь больше времени, чтобы сосредоточиться на решении сложных проблем и принятии решений, тем самым улучшая процесс разработки программного обеспечения. ИИ также можно использовать для выделения существующих областей, которые могут быть улучшены разработчиками программного обеспечения. Не вызывает сомнений то, что ИИ и разработка программного обеспечения будут расти вместе.
О Зучи
Zuci революционизирует способ разработки программных платформ с помощью запатентованных моделей искусственного интеллекта и глубокого обучения. Узнайте больше о Zuci на www.zucisystems.com
Об авторе
Джанаха Вивек — старший менеджер по маркетингу в Zuci Systems с опытом работы в сфере финансовых услуг, а также опытом работы в области маркетинга и продаж. Он чрезвычайно увлечен новыми технологиями, инновациями и изучением неизвестного. Проверьте его на LinkedIn.
