4 måder kunstig intelligens forbedrer softwareudvikling

At oplyse, at AI i softwareudvikling ændrer forskellige aspekter af en udviklers liv, vil faktisk være en underdrivelse Deloitte -rapport  AI-forbedrede softwareudviklingsprocesser kunne hjælpe den gennemsnitlige udvikler med at være 10 gange mere produktive, end de ville være på egen hånd.

Dagens virkelighed er det Kunstig intelligens (AI) Teknologi anvendes aktivt i forskellige brancher og forbedrer forretningseffektiviteten over hele kloden.

Med andre ord, AI -teknologi har allerede for adskillige brancher bragt en revolution i, hvordan tingene gøres, og softwareudviklingsindustrien er ingen undtagelse.

Faktisk kan softwareudviklingsindustrien være en af ​​de brancher, hvor AI -teknologi muligvis allerede har startet en komplet revolution. Efterhånden som flere og flere innovative applikationer udforskes, forventes det, at AI -teknologi fuldstændigt vil ændre den måde, hvorpå udviklere skriver og vedligeholder kode.

Nogle eksperter, som Pete Warden, en forfatter, en videnskabsmand og en Google Research Engineer, mener, at takket være maskinlæring og AI -teknologier, Software Jobs of the Future Vil ikke engang involvere programmering.

Mens denne opfattelse er et spørgsmål om debat, giver den en realistisk indsigt i størrelsen af ​​AI -teknologiens indflydelse på softwareudvikling.

Her er fire tip, der forklarer AI’s rolle i softwareudvikling i forbedring af softwareudviklingsprocesser:

Hvordan AI vil ændre softwareudvikling og applikationer og den indflydelse, den i øjeblikket har

Kortere softwareudvikling livscyklusser

En softwareudviklingsproces består af flere trin. Desværre er mange af disse trin ganske tidskrævende, hvilket gør hele processen med at udvikle markedsklar software langsomt.

Nu er denne proces muligvis ikke nødvendigvis langsom, men markedet kræver ofte softwareudviklingshold for at arbejde med næsten urealistiske frister. Det er her maskinlæring, dyb læring og AI i software bliver vigtige.

Mens der stadig er nogen tid, før AI er integreret i hele softwareudviklingsprocessen, er mange hold over hele kloden allerede begyndt at bruge dyb læring og maskinlæring til at fremskynde et af de vigtigste, men alligevel mest tidskrævende trin i softwareudviklingsprocessen: test.

Traditionelt måtte softwaretest, der sigter mod at finde fejl, før implementeringsfasen køres manuelt. Dette var ikke kun tidskrævende, men involverede også et enormt omfang af menneskelig fejl. Som et resultat ville mange brugere finde fejl i softwaren efter at have været rullet ud på markedet.

I dag er softwaretest helt anderledes. Maskinindlæring og dyb læringsalgoritmer er implementeret, der udføres automatiserede og kontinuerlige tests, hvilket frigør adskillige værdifulde timer i den typiske udviklerdag. Det er også værd at bemærke, at brug af maskinlæring og dyb læringsalgoritmer giver softwareudviklingshold mulighed for at teste flere scenarier og finde flere bugs, hvilket minimerer chancerne for, at en betalende bruger finder en fejl.

Med andre ord, AI-aktiveret softwaretest Tillader udviklingshold at skære ned på udviklingstiden og stadig reducere deres fejlfrekvens og producere et bugfrit produkt.

Fremkomsten af ​​programmeringsassistenter

AI-drevne virtuelle assistenter finder applikationer i forskellige industrier, herunder udvikling. Desværre er moderne softwareudviklere nødt til at læse og søge referencer fra langvarig dokumentation og bruge en urealistisk mængde tid på fejlfindingskode.

Programmeringsassistenter kan hjælpe med at reducere den tid, det tager at gennemføre sådanne processer. Moderne programmeringsassistenter, såsom Codota til Java og Kite til Python, tilbyder fremragende tidsbesparende funktioner såsom just-in-time-anbefalinger og hjælp, autocomplete funktioner til kode og endda kodeeksempler. En anden AI-kodningsassistent er Tabnine, et AI-drevet kodeafslutningsværktøj, der understøtter over 30 programmeringssprog. Tabnine er måske en af ​​de mest populære AI-drevne udviklingsassistenter med over en million aktive brugere.

Programmer som Tabnine og Codota er endda i stand til at ‘lære’ fra tidligere oplevelser. Med denne evne kan disse værktøjer identificere mulige fejl og fremhæve dem i realtid, når udviklingsprocessen er i gang. Eksperter mener, at AI -teknologi snart kan bruges til automatisk at identificere fejl og foretage de nødvendige ændringer uden menneskelig indgriben.

Læs også vores relaterede indlæg på Outsourcing af softwareudvikling

Producere præcise estimater

Det er ingen hemmelighed, at AI -teknologier besidder evnen til at ‘lære’ fra data, der føres til dem. Denne evne bruges aktivt til at producere budget- og tidslinjestimater til softwareudviklingsprojekter. Ikke overraskende er de producerede estimater utroligt præcise.

For at fremlægge en realistisk forudsigelse, en dybdegående forståelse af kontekst og ekspertise i emnet. Begge disse ting kan ‘undervises’ til en AI. Som et resultat kan AI -teknologier nøjagtigt forudsige vejspærringer, der kan opstå i løbet af softwareudviklingsprocessen. Det kan også præcist forudsige mængden af ​​tid, kræfter og penge, der kræves for at gennemføre et specifikt softwareprojekt.

Denne evne til at producere nøjagtige estimater har alvorlige konsekvenser. For eksempel kan dette hjælpe udviklingsbureauer med at planlægge antallet af softwareprojekter, de kan tage, og justere deres prisfastsættelse i overensstemmelse hermed. Derudover kan dette resultere i en bedre oplevelse for klienterne i udviklingsbureauer, da de vil være i stand til at starte projekter med realistiske forventninger, der er meget sandsynligt at blive opfyldt i fremtiden.

AI i softwareudvikling, der hjælper med kode refactoring

For effektivt at migrere til bedre teknologier er det kritisk at opretholde en ren kode. Det er dog en udfordrende opgave i dagens udviklingslandskab, når flere bidragydere samarbejder om de samme softwareprojekter.

Som et resultat passerer de fleste softwareprojekter gennem flere hænder, selv i vedligeholdelsesstadiet. Som et resultat er kode-refaktorering blevet nødvendig for organisationer, der ønsker at flytte til nyere og bedre teknologier. Denne tidskrævende og vanskelige opgave gøres lettere og mere effektiv ved hjælp af maskinlæringsteknologi. Med anvendelsen af ​​maskinlæring kan kodefaktorering automatiseres i vid udstrækning. Dette vil effektivt optimere koden til ydeevne og gøre det nemt at fortolke.

Læs også: Softwareudviklingsideer til SaaS -virksomheder

Udfordringer og begrænsninger af AI i softwareudvikling

Mens AI revolutionerer softwareudvikling, kommer den også med sin andel af udfordringer og begrænsninger, der skal adresseres for at sikre en ansvarlig og effektiv integration.

AI -modeller arver ofte forspændinger fra træningsdata, hvilket fører til mangelfulde forudsigelser og urimelige resultater, hvilket påvirker kodekvalitet og pålidelighed. Mens AI AIDS -kodegenerering forbliver menneskelig tilsyn afgørende for overholdelse af standarder, sikkerhed og etisk praksis. Også høje beregningskrav og integrationsudfordringer øger omkostningerne og komplicerer arbejdsgange, især for mindre organisationer. Eksperter antyder også, at overdreven AI -risici kan reducere udviklerfærdigheder og skabe sikkerhedssårbarheder.

Ved at tackle disse udfordringer gennem tankevækkende implementering, samarbejde og etiske overvejelser, kan udviklere og organisationer fuldt ud udnytte potentialet for AI i softwareudvikling, samtidig med at de mindsker dens risici.

AI -værktøjer og platforme inden for softwareudvikling

Vedtagelsen af ​​AI i softwareudvikling er stort set drevet af tilgængeligheden af ​​avancerede værktøjer og platforme, der strømline processer, forbedrer produktiviteten og muliggør innovative løsninger. Fra at hjælpe med kodegenerering til automatisering af test transformerer disse værktøjer, hvordan udviklere nærmer sig softwareoprettelse.

Nøgle AI -værktøjer og platforme, der understøtter udviklere

1. GitHub Copilot

GitHub Copilot, drevet af Openais Codex, fungerer som en AI-drevet kodningsassistent. Det giver kontekstbevidste kodeforslag, auto-compleetes-funktioner og genererer endda kedelpladekode, hvilket sparer udviklere betydelig tid under kodningsprocessen.

2. tabnine

En bredt populær AI -kodningsassistent, Tabnine understøtter over 30 programmeringssprog. Ved at lære af brugerspecifikke projekter leverer det præcise kodeforudsigelser og hjælper med at reducere gentagne kodningsopgaver.

3. IBM Watsonx Code Assistant

IBM Watsonx Code Assistant bringer AI-support til udviklere. Det fokuserer på at generere kodestykker, automatisere dokumentation og forbedre teamsamarbejdet ved at tilbyde pålidelige og skalerbare løsninger.

4. Tensorflow og Pytorch

Tensorflow og Pytorch er førende rammer inden for maskinlæring og dyb læring. Disse værktøjer giver robuste biblioteker til opbygning og træning af neurale netværk, hvilket muliggør udvikling af AI-drevne applikationer med kompleks funktionalitet.

5. Generativ AI til kodning

Generative AI Tools Leverage Natural Language Processing (NLP) for at hjælpe udviklere med at oprette kode fra almindelige sprogbeskrivelser. Disse værktøjer forenkler udviklingsprocessen, hvilket gør den mere tilgængelig for ikke-tekniske brugere.

6. Automatiske testplatforme

AI-drevne testplatforme muliggør kontinuerlig test ved automatisk at generere og udføre testtilfælde. Disse platforme kan simulere brugerscenarier, identificere fejl og optimere testdækning, hvilket reducerer den tid, der kræves til manuel test.

7. Skybaserede maskinlæringsplatforme

Platformer som Google Cloud AI og Amazon Sagemaker giver udviklere skalerbare AI og maskinlæringsværktøjer. De giver udviklere mulighed for at træne, implementere og overvåge AI -modeller i skyen, hvilket reducerer infrastrukturomkostninger og kompleksiteter.

8. platforme uden kode/lav kode

AI-drevne platforme uden kode og lav kode er demokratiserende softwareudvikling. Ved at tilbyde træk-og-slip-grænseflader og forudbyggede skabeloner muliggør disse platforme hurtigere prototype og udvikling uden at kræve omfattende kodningsekspertise.

9. Fortolkbare modeller

For udviklere, der arbejder med kritiske applikationer, hjælper tolkbare AI -modeller med at sikre gennemsigtighed. Disse modeller forklarer deres beslutningsprocesser, forbedrer tillid og ansvarlighed i softwaresystemer.

Hvordan AI -værktøjer former udviklingen af ​​udviklingen

Udviklere kan fokusere på kreative og strategiske aspekter af softwareudvikling, mens de automatiserer gentagne og verdslige opgaver ved at udnytte disse AI -værktøjer og platforme. Dette fremskynder ikke kun udviklingsprocessen, men forbedrer også kvaliteten og skalerbarheden af ​​det endelige produkt.

Fra GitHub Copilots intelligente forslag til TensorFlows kraftfulde maskinlæringsfunktioner bliver AI-værktøjer uundværlige i moderne softwareudvikling. Deres integration sikrer, at udviklere kan imødekomme markedskrav med hastighed, præcision og innovation.

Konklusion

Mens AI -teknologi forventes at revolutionere den måde, koden er skrevet fuldstændigt; Det vil ikke betyde, at kodere og fagfolk, der arbejder som softwareudviklere, bliver forældede. Det betyder simpelthen, at udviklernes centrale ansvar vil transformere for at hjælpe anvendelsen af ​​den nye
Outsource AI teknologi. I fremtiden forventes softwareudviklere, der kan arbejde i samarbejde med AI -teknologi, at være meget efterspurgt. Komplet implementering af AI-teknologi giver virksomhederne adgang til høj kvalitet Brugerdefinerede softwareudviklingstjenester til lavere omkostninger. Sådanne samarbejder vil involvere meget mindre besvær end den aktuelle situation.

Ofte stillede spørgsmål

Sociale hashtags

#softwarEvevelopment #aiinsoftware #ai #ArtificialIntelligence #aiinsoftwarEvevelopment #SoftWarEdevelOpmentProcess #SoftWarEdvelopers #aitechnology #coderfactoring #programmingAssistants #SoftWarEvevelopmentLifeCycles

4 måder AI forbedrer softwareudvikling: infographic

Download info-grafisk

Download ppt