4 Wege, wie künstliche Intelligenz die Softwareentwicklung verbessert

Zu sagen, dass KI in der Softwareentwicklung verschiedene Aspekte des Lebens eines Entwicklers verändert Deloitte -Bericht AI-verstärkte Softwareentwicklungsprozesse könnten dem durchschnittlichen Entwickler helfen, 10-fache produktiver zu sein, als sie für sich allein wären.

Die heutige Realität ist das künstliche Intelligenz (KI)   Die Technologie wird in verschiedenen Branchen aktiv angewendet und verbessert weltweit Geschäftseffizienz.

Mit anderen Worten, die KI -Technologie hat bereits für zahlreiche Branchen eine Revolution in der Art und Weise mit der Erstellung von Softwareentwicklung gebracht, und die Softwareentwicklungsindustrie ist keine Ausnahme.

Tatsächlich ist die Softwareentwicklungsbranche möglicherweise eine der Branchen, in denen die KI -Technologie möglicherweise bereits eine vollständige Revolution begonnen hat. Da immer innovativere Anwendungen untersucht werden, wird erwartet, dass die KI -Technologie die Art und Weise, wie Entwickler Code schreiben und pflegen, vollständig verändern.

Einige Experten wie Pete Warden, ein Autor, ein Wissenschaftler und ein Google -Forschungsingenieur glauben, dass dank maschineller Lernen und KI -Technologien die Software -Jobs der Zukunft wird nicht einmal Programmierung beinhalten.

Obwohl dieser Begriff eine Frage der Debatte ist, bietet sie einen realistischen Einblick in die Auswirkungen der AI -Technologie auf die Softwareentwicklung.

Hier sind vier Zeiger, die die Rolle der KI bei der Softwareentwicklung bei der Verbesserung der Softwareentwicklungsprozesse erklären:

Wie KI die Softwareentwicklung und -anwendungen verändern und die Auswirkungen, die sie derzeit hat

Kürzere Lebenszyklen für die Softwareentwicklung

Ein Softwareentwicklungsprozess besteht aus mehreren Schritten. Leider sind viele dieser Schritte ziemlich zeitaufwändig, was den gesamten Prozess der Entwicklung marktfertiger Software verlangsamt.

Jetzt ist dieser Prozess möglicherweise nicht unbedingt langsam, aber die Marktanforderungen erfordern häufig Softwareentwicklungsteams, um mit fast unrealistischen Fristen zu arbeiten. Hier werden maschinelles Lernen, tiefes Lernen und KI in der Software wichtig.

Während es noch einige Zeit gibt, bis die KI in den gesamten Softwareentwicklungsprozess integriert ist, haben viele Teams auf der ganzen Welt bereits begonnen, Deep Learning und maschinelles Lernen zu verwenden, um einen der wichtigsten, aber zeitaufwändigsten Schritte des Softwareentwicklungsprozesses zu beschleunigen: Tests.

Traditionell mussten Softwaretests, die darauf abzielten, Fehler vor der Bereitstellungsphase zu finden, manuell durchgeführt werden. Dies war nicht nur zeitaufwändig, sondern auch einen enormen Bereich des menschlichen Fehlers. Infolgedessen würden viele Benutzer Fehler in der Software finden, nachdem sie auf den Markt gebracht wurden.

Heutzutage ist Softwaretests völlig unterschiedlich. Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning werden bereitgestellt, die automatisierte und kontinuierliche Tests durchführen und zahlreiche wertvolle Stunden am typischen Entwicklertag befreien. Es ist auch erwähnenswert, dass die Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep -Lern -Algorithmen es Softwareentwicklungsteams ermöglicht, mehr Szenarien zu testen und mehr Fehler zu finden, wodurch die Chancen minimiert werden, dass ein zahlender Benutzer einen Fehler findet.

Mit anderen Worten, Ai-fähig Softwaretests Ermöglicht es Entwicklungsteams, die Entwicklungszeit zu verkürzen und ihre Ausfallrate dennoch zu verkürzen und ein fehlerfreies Produkt zu produzieren.

Das Aufkommen von Programmierassistenten

Virtuelle Assistenten mit KI-angetriebener Assistenten finden Anwendungen in einer Vielzahl von Branchen, einschließlich der Entwicklung. Leider müssen moderne Softwareentwickler aus langwierigen Dokumentation Referenzen lesen und suchen und eine unrealistische Menge an Zeit damit verbringen, den Code zu debuggen.

Programmierassistenten können dazu beitragen, die Zeit zu verkürzen, die für die Fertigstellung solcher Prozesse benötigt wird. Moderne Programmierassistenten wie Codota für Java und Kite für Python bieten hervorragende zeitsparende Funktionen wie Empfehlungen und Hilfsmittel und Hilfe, automatische Funktionen für Code und sogar Codebeispiele. Ein weiterer AI-Codierungsassistent ist Tabnine, ein mit KI betriebener Code-Cometing-Tool, das über 30 Programmiersprachen unterstützt. Tabnine ist vielleicht einer der beliebtesten Assistenten für KI-betriebene Entwicklungsassistenten mit über einer Million aktiven Nutzern.

Programme wie Tabnine und Codota können sogar aus früheren Erfahrungen „lernen“. Mit dieser Fähigkeit können diese Tools mögliche Fehler identifizieren und in Echtzeit hervorheben, wenn der Entwicklungsprozess im Gange ist. Experten glauben, dass bald KI -Technologie verwendet werden kann, um Fehler automatisch zu identifizieren und die erforderlichen Änderungen ohne menschliche Intervention vorzunehmen.

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Präzise Schätzungen erzeugen

Es ist kein Geheimnis, dass KI -Technologien die Fähigkeit besitzen, aus Daten zu lernen, die ihnen gefüttert werden. Diese Fähigkeit wird aktiv verwendet, um Budget- und Zeitleistenschätzungen für Softwareentwicklungsprojekte zu erstellen. Es überrascht nicht, dass die produzierten Schätzungen unglaublich präzise sind.

Um eine realistische Vorhersage zu erstellen, ist ein detailliertes Verständnis des Kontextes und des Fachkompetenzes. Beide Dinge können einer KI „gelehrt“ werden. Infolgedessen können AI -Technologien die Straßensperren genau vorhersagen, die sich während der Zeitspanne des Softwareentwicklungsprozesses entstehen können. Es kann auch genau die Zeit, Aufwand und Geld vorhersagen, die für die Abschluss eines bestimmten Softwareprojekts erforderlich sind.

Diese Fähigkeit, genaue Schätzungen zu erstellen, hat schwerwiegende Auswirkungen. Dies kann beispielsweise den Entwicklungsagenturen helfen, die Anzahl der Softwareprojekte zu planen, die sie annehmen können, und ihre Preisgestaltung entsprechend anpassen. Darüber hinaus kann dies zu einer besseren Erfahrung für die Kunden von Entwicklungsagenturen führen, da sie in der Lage sein werden, Projekte mit realistischen Erwartungen zu starten, die in Zukunft sehr wahrscheinlich erfüllt werden.

KI in der Softwareentwicklung hilft beim Code Refactoring

Um effizient auf bessere Technologien zu migrieren, ist die Aufrechterhaltung eines sauberen Code von entscheidender Bedeutung. Es ist jedoch eine herausfordernde Aufgabe in der heutigen Entwicklungslandschaft, wenn mehrere Mitwirkende an denselben Softwareprojekten zusammenarbeiten. Infolgedessen gehen die meisten Softwareprojekte selbst in der Wartungsphase durch mehrere Hände.

Infolgedessen ist Code-Refactoring für Organisationen erforderlich geworden, die zu neueren und besseren Technologien wechseln möchten. Diese zeitaufwändige und schwierige Aufgabe wird mit Hilfe der Technologie für maschinelles Lernen einfacher und effizienter. Mit der Anwendung von maschinellem Lernen kann Code-Refactoring in hohem Maße automatisiert werden. Dadurch wird der Code für die Leistung effizient optimiert und es einfach zu interpretieren.

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Herausforderungen und Einschränkungen der KI in der Softwareentwicklung

Während KI die Softwareentwicklung revolutioniert, verfügt sie auch mit seinem Anteil an Herausforderungen und Einschränkungen, die angegangen werden müssen, um eine verantwortungsvolle und effektive Integration zu gewährleisten.

KI -Modelle erben häufig Verzerrungen aus Trainingsdaten, was zu fehlerhaften Vorhersagen und unfairen Ergebnissen führt, die die Qualität und Zuverlässigkeit der Code beeinflussen. Während die Erzeugung von AI AIDS Code die menschliche Aufsicht für die Einhaltung von Standards, Sicherheit und ethischen Praktiken von entscheidender Bedeutung ist. Außerdem erhöhen hohe Rechenanforderungen und Integrationsprobleme die Kosten und erschweren Workflows, insbesondere für kleinere Organisationen. Experten schlagen auch vor, dass die Übersteuerung von KI -Risiken die Fähigkeiten der Entwickler verringern und Sicherheitslücken schaffen kann.

Durch die Bewältigung dieser Herausforderungen durch nachdenkliche Implementierung, Zusammenarbeit und ethische Überlegungen können Entwickler und Organisationen das Potenzial der KI in der Softwareentwicklung vollständig nutzen und gleichzeitig die Risiken mildern.

KI -Tools und -plattformen in der Softwareentwicklung

Die Einführung von KI in der Softwareentwicklung wird größtenteils auf die Verfügbarkeit fortschrittlicher Tools und Plattformen angetrieben, die Prozesse optimieren, die Produktivität verbessern und innovative Lösungen ermöglichen. Von der Unterstützung der Codegenerierung bis zur Automatisierung von Tests verändern diese Tools, wie Entwickler die Softwareerstellung nähern.

Wichtige KI -Tools und -plattformen, die Entwickler unterstützen

1. Github Copilot

Github Copilot, der von OpenAIs Codex angetrieben wird, fungiert als KI-betriebene Codierungsassistentin. Es bietet kontextbezogene Code-Vorschläge, kann automatisch Funktionen abgeschlossen und sogar Boilerplate-Code generiert, wodurch die Entwickler während des Codierungsprozesses erhebliche Zeit sparen.

2. Tabnine

Tabnine ist ein sehr beliebter KI -Codierungsassistent und unterstützt über 30 Programmiersprachen. Durch das Lernen von benutzerspezifischen Projekten liefert es präzise Codevorhersagen und hilft, sich wiederholende Codierungsaufgaben zu verringern.

3. IBM Watsonx Code Assistent

IBM Watsonx Code Assistent bringt Entwicklern KI-Unterstützung für Unternehmen. Es konzentriert sich auf die Generierung von Codeausschnitten, die Automatisierung der Dokumentation und die Verbesserung der Teamzusammenarbeit, indem es zuverlässige und skalierbare Lösungen anbietet.

4. Tensorflow und Pytorch

Tensorflow und Pytorch führen Rahmenbedingungen im Bereich des maschinellen Lernens und des tiefen Lernens. Diese Tools bieten robuste Bibliotheken für den Aufbau und die Schulung neuronaler Netzwerke und ermöglichen die Entwicklung von AI-gesteuerten Anwendungen mit komplexer Funktionen.

5. Generative KI für die Codierung

Generative KI -Tools nutzen natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um Entwicklern zu helfen, Code aus Klartextbeschreibungen zu erstellen. Diese Tools vereinfachen den Entwicklungsprozess und machen ihn für nicht-technische Benutzer zugänglicher.

6. Automatisierte Testplattformen

AI-betriebene Testplattformen ermöglichen kontinuierliche Tests durch automatische Generierung und Ausführung von Testfällen. Diese Plattformen können Benutzerszenarien simulieren, Fehler identifizieren und die Testabdeckung optimieren, wodurch die für manuelle Tests erforderliche Zeit verkürzt werden.

7. Cloud-basierte maschinelle Lernplattformen

Plattformen wie Google Cloud AI und Amazon Sagemaker bieten Entwicklern skalierbare KI- und maschinelle Lernwerkzeuge. Sie ermöglichen es Entwicklern, KI -Modelle in der Cloud zu schulen, einzusetzen und zu überwachen, wodurch die Kosten und Komplexitäten der Infrastruktur reduziert werden.

8. Plattformen No-Code/Low-Code

KI-betriebene No-Code- und Low-Code-Plattformen demokratisieren die Softwareentwicklung. Durch das Angebot von Drag & Drop-Schnittstellen und vorgefertigten Vorlagen ermöglichen diese Plattformen eine schnellere Prototyping und Entwicklung, ohne ein umfangreiches Codierungskompetenz zu erfordern.

9. Interpretierbare Modelle

Für Entwickler, die an kritischen Anwendungen arbeiten, tragen interpretierbare KI -Modelle dazu bei, Transparenz zu gewährleisten. Diese Modelle erklären ihre Entscheidungsprozesse und verbessern das Vertrauen und die Rechenschaftspflicht in Softwaresystemen.

Wie KI -Werkzeuge die Zukunft der Entwicklung prägen

Entwickler können sich auf kreative und strategische Aspekte der Softwareentwicklung konzentrieren und gleichzeitig sich wiederholende und weltliche Aufgaben automatisieren, indem sie diese KI -Tools und -plattformen nutzen. Dies beschleunigt nicht nur den Entwicklungsprozess, sondern verbessert auch die Qualität und Skalierbarkeit des Endprodukts.

Von den intelligenten Vorschlägen von Github Copilot bis hin zu den leistungsstarken Maschinenlernfunktionen von TensorFlow werden KI-Tools in der modernen Softwareentwicklung unverzichtbar. Ihre Integration stellt sicher, dass Entwickler die Marktanforderungen mit Geschwindigkeit, Präzision und Innovation erfüllen können.

Abschluss

Es wird erwartet, dass die KI -Technologie die Art und Weise revolutioniert, wie Code vollständig geschrieben wird. Dies bedeutet nicht, dass Codierer und Fachkräfte, die als Softwareentwickler arbeiten, veraltet sind. Es bedeutet ledig Auslagerung KI Technologie. In Zukunft wird erwartet, dass Softwareentwickler, die in Zusammenarbeit mit der AI -Technologie arbeiten können, sehr gefragt werden. Durch die vollständige Implementierung der KI-Technologie können Unternehmen auf hochwertige Zugang zu Zugang zugreifen benutzerdefinierte Softwareentwicklungsdienste zu niedrigeren Kosten. Solche Kooperationen werden viel weniger Ärger als die aktuelle Situation beinhalten.

Häufig gestellte Fragen

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