4 Wege, wie künstliche Intelligenz die Softwareentwicklung verbessert
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Zu behaupten, dass KI in der Softwareentwicklung verschiedene Aspekte des Lebens eines Entwicklers verändert, wäre einer aktuellen Studie zufolge tatsächlich eine Untertreibung Deloitte-Bericht KI-gestützte Softwareentwicklungsprozesse könnten dazu beitragen, dass der durchschnittliche Entwickler zehnmal produktiver ist, als er es alleine wäre.
Die heutige Realität ist, dass die Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) in verschiedenen Branchen aktiv eingesetzt wird und die Geschäftseffizienz auf der ganzen Welt verbessert.
Mit anderen Worten: Die KI-Technologie hat in zahlreichen Branchen bereits eine Revolution in der Art und Weise herbeigeführt, wie Dinge erledigt werden, und die Softwareentwicklungsbranche bildet da keine Ausnahme.
Tatsächlich könnte die Softwareentwicklungsbranche eine der Branchen sein, in denen die KI-Technologie möglicherweise bereits eine völlige Revolution eingeleitet hat. Da immer mehr innovative Anwendungen erforscht werden, wird erwartet, dass die KI-Technologie die Art und Weise, wie Entwickler Code schreiben und verwalten, völlig verändern wird.
Einige Experten, wie Pete Warden, ein Autor, Wissenschaftler und Google-Forschungsingenieur, glauben, dass dank maschinellem Lernen und KI-Technologien die Software-Jobs der Zukunft erfordert nicht einmal Programmieren.
Obwohl diese Vorstellung umstritten ist, bietet sie einen realistischen Einblick in das Ausmaß der Auswirkungen der KI-Technologie auf die Softwareentwicklung.
Hier sind vier Hinweise, die die Rolle der KI in der Softwareentwicklung bei der Verbesserung von Softwareentwicklungsprozessen erläutern:
Wie KI die Softwareentwicklung und Anwendungen verändern wird und welche Auswirkungen sie derzeit hat
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Kürzere Software-Entwicklungszyklen
Ein Softwareentwicklungsprozess besteht aus mehreren Schritten. Leider sind viele dieser Schritte recht zeitaufwändig und machen den gesamten Prozess der Entwicklung marktreifer Software langsam.
Dieser Prozess muss zwar nicht unbedingt langsam sein, aber die Anforderungen des Marktes erfordern oft, dass Softwareentwicklungsteams mit nahezu unrealistischen Fristen arbeiten. Hier werden maschinelles Lernen, Deep Learning und KI in der Software wichtig.
Während es noch einige Zeit dauert, bis KI in den gesamten Softwareentwicklungsprozess integriert ist, haben viele Teams auf der ganzen Welt bereits damit begonnen, Deep Learning und maschinelles Lernen zu nutzen, um einen der wichtigsten und zugleich zeitaufwändigsten Schritte des Softwareentwicklungsprozesses zu beschleunigen: testen.
Traditionell mussten Softwaretests, die darauf abzielten, Fehler vor der Bereitstellungsphase zu finden, manuell durchgeführt werden. Dies war nicht nur zeitaufwändig, sondern auch mit einem enormen Ausmaß an menschlichem Versagen verbunden. Dies führte dazu, dass viele Benutzer nach der Markteinführung Fehler in der Software fanden.
Heutzutage ist das Testen von Software völlig anders. Es werden Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning eingesetzt, die automatisierte und kontinuierliche Tests durchführen und so im typischen Entwickleralltag zahlreiche wertvolle Stunden einsparen. Es ist auch erwähnenswert, dass die Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning es Softwareentwicklungsteams ermöglicht, mehr Szenarien zu testen und mehr Fehler zu finden, wodurch die Wahrscheinlichkeit, dass ein zahlender Benutzer einen Fehler findet, minimiert wird.
Mit anderen Worten: KI-gestützte Softwaretests ermöglichen es Entwicklungsteams, die Entwicklungszeit zu verkürzen und dennoch ihre Fehlerquote zu senken und ein fehlerfreies Produkt zu produzieren.
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Das Aufkommen der Programmierassistenten
KI-gestützte virtuelle Assistenten finden Anwendung in einer Vielzahl von Branchen, einschließlich der Entwicklung. Leider müssen moderne Softwareentwickler umfangreiche Dokumentationen lesen und nach Referenzen suchen und unrealistisch viel Zeit mit dem Debuggen von Code verbringen.
Programmierassistenten können dabei helfen, die Zeit, die für die Durchführung solcher Prozesse benötigt wird, zu verkürzen. Moderne Programmierassistenten wie Codota für Java und Kite für Python bieten hervorragende zeitsparende Funktionen wie Just-in-Time-Empfehlungen und -Hilfe, Autovervollständigungsfunktionen für Code und sogar Codebeispiele. Ein weiterer KI-Codierungsassistent ist Tabnine, ein KI-gestütztes Code-Vervollständigungstool, das über 30 Programmiersprachen unterstützt. Tabnine ist mit über einer Million aktiven Benutzern vielleicht einer der beliebtesten KI-gestützten Entwicklungsassistenten.
Programme wie Tabnine und Codota sind sogar in der Lage, aus früheren Erfahrungen zu „lernen“. Mit dieser Fähigkeit können diese Tools mögliche Fehler identifizieren und sie während des Entwicklungsprozesses in Echtzeit hervorheben. Experten gehen davon aus, dass KI-Technologie bald dazu genutzt werden kann, Fehler automatisch zu erkennen und die notwendigen Änderungen ohne menschliches Eingreifen vorzunehmen.
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Erstellen Sie präzise Kostenvoranschläge
Es ist kein Geheimnis, dass KI-Technologien die Fähigkeit besitzen, aus den ihnen zugeführten Daten zu „lernen“. Diese Fähigkeit wird aktiv genutzt, um Budget- und Zeitpläne für Softwareentwicklungsprojekte zu erstellen. Es überrascht nicht, dass die erstellten Schätzungen unglaublich präzise sind.
Um eine realistische Vorhersage zu erstellen, sind ein tiefgreifendes Verständnis des Kontexts und Fachkenntnisse erforderlich. Beide Dinge können einer KI „beigebracht“ werden. Dadurch können KI-Technologien Hindernisse, die im Verlauf des Softwareentwicklungsprozesses auftreten können, genau vorhersagen. Es kann auch genau vorhersagen, wie viel Zeit, Aufwand und Geld für die Fertigstellung eines bestimmten Softwareprojekts erforderlich sind.
Diese Fähigkeit, genaue Schätzungen zu erstellen, hat schwerwiegende Auswirkungen. Dies kann Entwicklungsagenturen beispielsweise dabei helfen, die Anzahl der Softwareprojekte zu planen, die sie übernehmen können, und ihre Preise entsprechend anzupassen. Darüber hinaus kann dies zu einer besseren Erfahrung für die Kunden von Entwicklungsagenturen führen, da sie Projekte mit realistischen Erwartungen starten können, die mit hoher Wahrscheinlichkeit in der Zukunft erfüllt werden.
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KI in der Softwareentwicklung hilft beim Code-Refactoring
Für eine effiziente Migration zu besseren Technologien ist die Aufrechterhaltung eines sauberen Codes von entscheidender Bedeutung. Allerdings ist es in der heutigen Entwicklungslandschaft eine herausfordernde Aufgabe, wenn mehrere Mitwirkende an denselben Softwareprojekten zusammenarbeiten. Daher durchlaufen die meisten Softwareprojekte auch in der Wartungsphase mehrere Hände.
Daher ist Code-Refactoring für Unternehmen notwendig geworden, die auf neuere und bessere Technologien umsteigen möchten. Diese zeitaufwändige und schwierige Aufgabe wird mithilfe der Technologie des maschinellen Lernens einfacher und effizienter. Durch den Einsatz von Machine Learning lässt sich Code-Refactoring weitgehend automatisieren. Dadurch wird der Code effizient hinsichtlich der Leistung optimiert und einfacher zu interpretieren.
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Abschluss
Während erwartet wird, dass die KI-Technologie die Art und Weise, wie Code geschrieben wird, vollständig revolutionieren wird; Dies bedeutet nicht, dass Programmierer und Fachleute, die als Softwareentwickler arbeiten, obsolet werden. Es bedeutet lediglich, dass sich die Kernaufgaben der Entwickler ändern werden, um die Anwendung der neuen KI-Technologie zu unterstützen. Es wird erwartet, dass die Nachfrage nach Softwareentwicklern, die mit KI-Technologie zusammenarbeiten können, in Zukunft sehr hoch sein wird. Die vollständige Implementierung der KI-Technologie wird es Unternehmen ermöglichen, auf qualitativ hochwertige Produkte zuzugreifen Softwareentwicklungsdienstleistungen zu geringeren Kosten. Solche Kooperationen werden deutlich weniger Aufwand mit sich bringen als die aktuelle Situation.
Häufig gestellte Fragen
Im Folgenden sind einige der guten Auswirkungen von KI auf die Softwareentwicklung aufgeführt:
– Anforderungen sammeln
– Organisiert die Softwareentwicklung
– Die Entwicklung ist rationalisiert
– Hilft beim Testen
– Die Bereitstellung wird vereinfacht
– Der Wartungsaufwand wird reduziert
– Erhöht die Sicherheit
Im Folgenden sind einige der Möglichkeiten aufgeführt, wie KI die Softwareentwicklung verändern wird:
– Das Design der Software wird vereinfacht
– Das Projektmanagement wird mühelos sein
– Das Debuggen erfolgt automatisch
– Kontrolle über den Bereitstellungsprozess
– Automatisierung von Tests
Ja, mit Hilfe selbstcodierter Anwendungen kann KI Codierungsherausforderungen bewältigen. Dies ermöglicht es Programmierern nicht nur, ihre Arbeit in kürzerer Zeit abzuschließen, sondern verbessert auch die Programmierfähigkeiten des Entwicklers.
KI wird sich auf folgende Weise auf das Softwareentwicklungsgeschäft auswirken:
– Verbesserte Datensicherheit
– Frühzeitiges Erkennen von Bugs und Fehlern
– Mit strategischer Entscheidungsfindung können Sie überlegene Software erstellen
– Die Genauigkeit der Schätzungen wird verbessert
KI wird zu einer deutlichen Produktivitätssteigerung führen. KI wird Softwareentwickler dabei unterstützen, qualitativ hochwertigere Anwendungen schneller und effizienter zu entwickeln. Dies spart Unternehmen nicht nur Zeit und Mühe, sondern kann auch zu innovativeren Geschäftsabläufen führen.
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