להצהיר שבינה מלאכותית בפיתוח תוכנה משנה היבטים שונים בחייו של מפתח תהיה אנדרסטייטמנט, למעשה, על פי מחקר שנערך לאחרונה דו”ח דלויט  תהליכי פיתוח תוכנה משופרים בינה מלאכותית יכולים לעזור למפתח הממוצע להיות פרודוקטיבי פי 10 ממה שהם היו בעצמם.

המציאות של היום היא כזו  בינה מלאכותית (AI) הטכנולוגיה מיושמת באופן פעיל בתעשיות שונות ומשפרת את היעילות העסקית ברחבי העולם.

במילים אחרות, טכנולוגיית בינה מלאכותית כבר הביאה, עבור תעשיות רבות, מהפכה באופן שבו הדברים נעשים, ותעשיית פיתוח התוכנה אינה יוצאת דופן.

למעשה, תעשיית פיתוח התוכנה עשויה להיות אחת מהענפים שבהם ייתכן שטכנולוגיית AI כבר החלה מהפכה שלמה. ככל שיותר ויותר יישומים חדשניים נחקרים, צפוי שטכנולוגיית AI תשנה לחלוטין את האופן שבו מפתחים כותבים ותחזקו קוד.

כמה מומחים, כמו פיט וורדן, סופר, מדען ומהנדס מחקר של גוגל, מאמינים שבזכות למידת מכונה וטכנולוגיות AI,  עבודות תוכנה של העתיד אפילו לא יכלול תכנות.

כיצד AI ישנה את פיתוח התוכנה ויישומים וההשפעה שיש לה כיום

מחזורי חיים קצרים יותר של פיתוח תוכנה

תהליך פיתוח תוכנה מורכב ממספר שלבים. לרוע המזל, רבים מהשלבים הללו די גוזלים זמן, מה שהופך את כל התהליך של פיתוח תוכנה מוכנה לשוק איטי.

כעת, תהליך זה אולי לא בהכרח איטי, אך דרישות השוק דורשות לעתים קרובות צוותי פיתוח תוכנה לעבוד עם מועדים כמעט לא מציאותיים. זה המקום שבו למידת מכונה, למידה עמוקה ובינה מלאכותית בתוכנה הופכים חשובים.

למרות שעדיין יש זמן עד ש-AI ישולב בכל תהליך פיתוח התוכנה, צוותים רבים ברחבי העולם כבר החלו להשתמש בלמידה עמוקה ולמידת מכונה כדי להאיץ את אחד השלבים החשובים ביותר אך גוזלים זמן רב ביותר בתהליך פיתוח התוכנה: בדיקות.

באופן מסורתי, מבחני תוכנה שמטרתם למצוא באגים לפני שלב הפריסה היו צריכים להיות מופעלים באופן ידני. זה לא רק ארך זמן אלא גם היה כרוך בהיקף עצום של טעויות אנוש. כתוצאה מכך, משתמשים רבים ימצאו באגים בתוכנה לאחר שהושקו לשוק.

כיום, בדיקות תוכנה שונות לחלוטין. נפרסים אלגוריתמים של למידת מכונה ולמידה עמוקה המבצעים בדיקות אוטומטיות ורציפות, ומפנות שעות רבות וחשובות ביום של המפתח הטיפוסי.

כדאי גם לציין ששימוש באלגוריתמים של למידת מכונה ולמידה עמוקה מאפשר לצוותי פיתוח תוכנה לבדוק יותר תרחישים ולמצוא באגים נוספים, ולמזער את הסיכוי שמשתמש משלם ימצא באג. ילים אחרות, תומך בינה מלאכותית  בדיקות תוכנה

הופעתם של עוזרי תכנות

הופעת עוזרי תכנות

עוזרים וירטואליים המופעלים על ידי AI מוצאים יישומים במגוון תעשיות, כולל פיתוח. למרבה הצער, מפתחי תוכנה מודרניים צריכים לקרוא ולחפש הפניות מתיעוד ארוך ולהשקיע זמן לא ריאלי בניפוי קוד.

עוזרי תכנות יכולים לעזור לצמצם את הזמן הנדרש להשלמת תהליכים כאלה. עוזרי תכנות מודרניים, כגון Codota עבור Java ו-Kite עבור Python, מציעים תכונות חיסכון בזמן כמו המלצות ועזרה בדיוק בזמן, תכונות השלמה אוטומטית עבור קוד, ואפילו דוגמאות קוד. עוזר קידוד נוסף של AI הוא Tabnine, כלי להשלמת קוד המופעל על ידי AI התומך ביותר מ-30 שפות תכנות. Tabnine הוא אולי אחד מעוזרי הפיתוח הפופולריים ביותר המופעלים על ידי AI, עם למעלה ממיליון משתמשים פעילים.

תוכניות כמו Tabnine ו-Codota מסוגלות אפילו ‘ללמוד’ מניסיון העבר. בעזרת יכולת זו, כלים אלו יכולים לזהות שגיאות אפשריות ולהדגיש אותן בזמן אמת כאשר תהליך הפיתוח בעיצומו. מומחים מאמינים שבקרוב ניתן להשתמש בטכנולוגיית AI כדי לזהות שגיאות אוטומטית ולבצע את השינויים הדרושים ללא התערבות אנושית.

קרא גם את הפוסט הקשור שלנו מיקור חוץ לפיתוח תוכנה

לייצר הערכות מדויקות

זה לא סוד שלטכנולוגיות AI יש את היכולת ‘ללמוד’ מנתונים שמוזנים להן. יכולת זו נמצאת בשימוש פעיל להפקת הערכות תקציב וציר זמן עבור פרויקטי פיתוח תוכנה. באופן לא מפתיע, ההערכות שהופקו מדויקות להפליא.

על מנת לייצר תחזית ריאלית, הבנה מעמיקה של ההקשר והמומחיות בנושא. ניתן ‘ללמד’ את שני הדברים הללו לבינה מלאכותית. כתוצאה מכך, טכנולוגיות AI יכולות לחזות במדויק חסימות דרכים שעלולות להופיע במהלך תהליך פיתוח התוכנה. זה גם יכול לחזות במדויק את כמות הזמן, המאמץ והכסף הנדרשים להשלמת פרויקט

זה לא סוד שלטכנולוגיות AI יש את היכולת ‘ללמוד’ מנתונים שמוזנים להן. יכולת זו נמצאת בשימוש פעיל להפקת הערכות תקציב וציר זמן עבור פרויקטי פיתוח תוכנה. באופן לא מפתיע, ההערכות שהופקו מדויקות להפליא.

על מנת לייצר תחזית ריאלית, הבנה מעמיקה של ההקשר והמומחיות בנושא. ניתן ‘ללמד’ את שני הדברים הללו לבינה מלאכותית. כתוצאה מכך, טכנולוגיות AI יכולות לחזות במדויק חסימות דרכים שעלולות להופיע במהלך תהליך פיתוח התוכנה. זה גם יכול לחזות במדויק את כמות הזמן, המאמץ והכסף הנדרשים להשלמת פרויקט תוכנה ספציפי.

ליכולת הזו לייצר אומדנים מדויקים יש השלכות חמורות. לדוגמה, זה יכול לעזור לסוכנויות פיתוח לתכנן את מספר פרויקטי התוכנה שהם יכולים לקחת ולהתאים את התמחור שלהם בהתאם. בנוסף, זה עשוי להביא לחוויה טובה יותר עבור לקוחות סוכנויות הפיתוח שכן הם יוכלו להתחיל פרויקטים עם ציפיות ריאליות שסביר מאוד שייענו בעתיד.

AI בפיתוח תוכנה המסייע בשיקום מחדש של קוד

AI בפיתוח תוכנה עוזר ב-Code Refactoring

על מנת לעבור ביעילות לטכנולוגיות טובות יותר, שמירה על קוד נקי היא קריטית. עם זאת, זוהי משימה מאתגרת בנוף הפיתוח של היום, כאשר תורמים רבים משתפים פעולה באותם פרויקטי תוכנה. כתוצאה מכך, רוב פרויקטי התוכנה עוברים מספר ידיים, אפילו בשלב התחזוקה.

כתוצאה מכך, חידוש קוד הפך הכרחי עבור ארגונים שרוצים לעבור לטכנולוגיות חדשות וטובות יותר. משימה גוזלת זמן וקשה זו הופכת לקלה ויעילה יותר בעזרת טכנולוגיית Machine Learning. עם היישום של Machine Learning, ניתן לבצע אוטומציה של קוד-refactoring במידה רבה. זה ימטב ביעילות את הקוד לביצועים ויקל על הפרשנות.

קרא גם: רעיונות לפיתוח תוכנה לעסקי SaaS

אתגרים ומגבלות של AI בפיתוח תוכנה

בעוד שבינה מלאכותית מחוללת מהפכה בפיתוח תוכנה, היא גם מגיעה עם חלקה באתגרים ובמגבלות שיש לטפל בהן כדי להבטיח אינטגרציה אחראית ואפקטיבית.

מודלים של בינה מלאכותית יורשים לעתים קרובות הטיות מנתוני אימון, מה שמוביל לתחזיות פגומות ותוצאות לא הוגנות, המשפיעות על איכות ואמינות הקוד. בעוד שבינה מלאכותית מסייעת ביצירת קוד, הפיקוח האנושי נותר חיוני לעמידה בתקנים, אבטחה ופרקטיקות אתיות. כמו כן, דרישות חישוביות גבוהות ואתגרי אינטגרציה מגדילים עלויות ומסבכים זרימות עבודה, במיוחד עבור ארגונים קטנים יותר. מומחים גם מציעים שהסתמכות יתרה על סיכוני בינה מלאכותית עשויה להפחית את כישורי המפתחים וליצור פרצות אבטחה

בעוד שבינה מלאכותית מחוללת מהפכה בפיתוח תוכנה, היא גם מגיעה עם חלקה באתגרים ובמגבלות שיש לטפל בהן כדי להבטיח אינטגרציה אחראית ואפקטיבית.

מודלים של בינה מלאכותית יורשים לעתים קרובות הטיות מנתוני אימון, מה שמוביל לתחזיות פגומות ותוצאות לא הוגנות, המשפיעות על איכות ואמינות הקוד. בעוד שבינה מלאכותית מסייעת ביצירת קוד, הפיקוח האנושי נותר חיוני לעמידה בתקנים, אבטחה ופרקטיקות אתיות. כמו כן, דרישות חישוביות גבוהות ואתגרי אינטגרציה מגדילים עלויות ומסבכים זרימות עבודה, במיוחד עבור ארגונים קטנים יותר. מומחים גם מציעים שהסתמכות יתרה על סיכוני בינה מלאכותית עשויה להפחית את כישורי המפתחים וליצור פרצות אבטחה.

על ידי התמודדות עם אתגרים אלה באמצעות יישום מתחשב, שיתוף פעולה ושיקולים אתיים, מפתחים וארגונים יכולים למנף את הפוטנציאל של AI בפיתוח תוכנה תוך הפחתת הסיכונים שלו.

כלים ופלטפורמות AI בפיתוח תוכנה

אימוץ AI בפיתוח תוכנה מונע ברובו על ידי זמינות של כלים ופלטפורמות מתקדמות המייעלות תהליכים, משפרות את הפרודוקטיביות ומאפשרת פתרונות חדשניים. החל מסיוע בייצור קוד ועד לאוטומציה של בדיקות, כלים אלה הופכים את האופן בו המפתחים ניגשים ליצירת תוכנה.

כלים ופלטפורמות מפתח AI התומכות במפתחים

1. Github Copilot

Github Copilot, המופעל על ידי הקודקס של Openai, משמש כעוזר קידוד המונע על ידי AI. הוא מספק הצעות קוד מודעות להקשר, פונקציות של פונקציות אוטומטיות ואף מייצרות קוד לוח דוד, וחוסך מפתחים זמן משמעותי במהלך תהליך הקידוד.

2. טבנין

עוזר קידוד AI פופולרי נרחב, Tabnine תומך במעל 30 שפות תכנות. על ידי למידה מפרויקטים ספציפיים למשתמש, היא מספקת תחזיות קוד מדויקות ומסייעת להפחתת משימות קידוד חוזרות ונשנות.

3. IBM Watsonx Code Assistant

IBM Watsonx Code Assistant מביא תמיכה ב- AI בדרגה ארגונית למפתחים. הוא מתמקד ביצירת קטעי קוד, אוטומציה של תיעוד ושיפור שיתוף הפעולה של הצוות על ידי הצעת פתרונות אמינים וניתנים להרחבה.

4. Tensorflow and Pytorch

Tensorflow ו- Pytorch הם מסגרות מובילות בתחום למידת מכונה ולמידה עמוקה. כלים אלה מספקים ספריות חזקות לבנייה והדרכה של רשתות עצביות, מה שמאפשר פיתוח יישומים מונעים AI עם פונקציונליות מורכבת.

5. AI גנוצרי לקידוד

כלי AI גנוציביים מנוף עיבוד שפה טבעית (NLP) כדי לעזור למפתחים ליצור קוד מתיאורי שפה רגילים. כלים אלה מפשטים את תהליך הפיתוח, מה שהופך אותו לנגיש יותר למשתמשים שאינם טכניים.

6. פלטפורמות בדיקה אוטומטיות

פלטפורמות בדיקות המופעלות על ידי AI מאפשרות בדיקות רציפות על ידי ייצור וביצוע אוטומטית של מקרי בדיקה. פלטפורמות אלה יכולות לדמות תרחישי משתמשים, לזהות באגים ולייעל אופטימיזציה של כיסוי הבדיקה, ולהפחית את הזמן הנדרש לבדיקה ידנית.

7. פלטפורמות למידת מכונות מבוססות ענן

פלטפורמות כמו Google Cloud AI ו- Amazon SageMaker מספקות למפתחים כלי AI וכלי למידת מכונה. הם מאפשרים למפתחים להכשיר, לפרוס ולפקח על דגמי AI בענן, ומפחיתים את עלויות התשתית והמורכבות.

8. פלטפורמות ללא קוד/קוד נמוך

פלטפורמות ללא קוד ופלטפורמות עם קוד נמוך המופעל על ידי AI הן פיתוח תוכנה דמוקרטיזציה. על ידי הצעת ממשקי גרירה ושחרור ותבניות שנבנו מראש, פלטפורמות אלה מאפשרות אבות-טיפוס ופיתוח מהירים יותר מבלי לדרוש מומחיות קידוד נרחבת.

9. מודלים ניתנים לפרשנות

עבור מפתחים העובדים על יישומים קריטיים, מודלים של AI הניתנים לפרשנות עוזרים להבטיח שקיפות. מודלים אלה מסבירים את תהליכי קבלת ההחלטות שלהם, ומשפרים את האמון והאחריות במערכות תוכנה.

כיצד כלים AI מעצבים את עתיד הפיתוח

מפתחים יכולים להתמקד בהיבטים יצירתיים ואסטרטגיים של פיתוח תוכנה תוך אוטומציה של משימות חוזרות ושגרתיות על ידי מינוף כלים ופלטפורמות AI אלה. זה לא רק מאיץ את תהליך הפיתוח אלא גם משפר את האיכות ואת יכולת ההרחבה של המוצר הסופי.

מההצעות החכמות של GitHub Copilot ועד ליכולות למידת המכונה החזקות של TensorFlow, כלי AI הופכים חיוניים בפיתוח תוכנה מודרני. השילוב שלהם מבטיח שמפתחים יכולים לעמוד בדרישות השוק במהירות, דיוק וחדשנות.

מַסְקָנָה

בעוד שטכנולוגיית ה- AI צפויה לחולל מהפכה באופן בו נכתב קוד על קוד; זה לא אומר שקוודרים ואנשי מקצוע העובדים כמפתחי תוכנה יתיישנו. זה פשוט אומר שאחריות הליבה של המפתחים תהפוך כדי לסייע ליישום המתהווה מיקור חוץ AI  טֶכנוֹלוֹגִיָה. בעתיד, מפתחי תוכנה שיכולים לעבוד בשיתוף פעולה עם טכנולוגיית AI צפויים להיות ביקוש גבוה. יישום מלא של טכנולוגיית AI יאפשר לעסקים לגשת לאיכות גבוהה שירותי פיתוח תוכנה בהתאמה אישית  בעלויות נמוכות יותר. שיתופי פעולה כאלה יכללו הרבה פחות טרחה מהמצב הנוכחי.

שאלות נפוצות

להלן כמה מההשפעות הטובות של AI על פיתוח תוכנה:
– דרישות איסוף – ארגון פיתוח תוכנה
-פיתוח יעיל
– מסייע בבדיקה
– פריסת הפריסה מפושטת
-התחזוקה מופחתת
-מגדילה את האבטחה
להלן כמה מהדרכים AI תשנה את פיתוח התוכנה:
– עיצוב התוכנה יופשט
-ניהול פרויקטים יהיה ללא מאמץ
-ניפוי באגים יהיה אוטומטי
– שליטה על תהליך הפריסה
– אוטומציה של בדיקות
כן, בעזרת יישומים עם קידוד עצמי, AI יכול להתמודד עם אתגרי קידוד. זה לא רק יאפשר למתכנתים להשלים עבודה בפחות זמן, אלא זה גם ישפר את יכולת התכנות של היזם.
ל- AI תהיה השפעה על עסק פיתוח התוכנה בדרכים הבאות:
-שיפור אבטחת מידע
– איתור באגים ושגיאות בשלב מוקדם
-עם קבלת החלטות אסטרטגיות, אתה יכול ליצור תוכנה מעולה
– הדיוק של האומדנים ישופר
AI תביא לעלייה משמעותית בפריון. AI תסייע למפתחי תוכנה בפיתוח יישומים באיכות גבוהה יותר במהירות וביעילות. זה לא רק יחסוך לארגונים זמן ומאמץ, אלא שהוא עשוי להוביל גם לנהלים עסקיים ממציאים יותר.

Hashtags חברתיים

#פיתוח תוכנה #aiinsoftware #ai #בינה מלאכותית #איבפיתוח תוכנה #תהליך פיתוח תוכנה #מפתחי תוכנה #איטכנולוגיה #עיבוד קוד #עוזר תכנות #מחזורי חיים של התפתחות תוכנה

 

4 דרכים AI משפרת את פיתוח התוכנה: אינפוגרפיה

4 דרכים AI משפר את אינפוגרפיה של פיתוח תוכנה


הורד את Info-Graphic


הורד ppt