4 דרכים שבהן אינטליגנציה מלאכותית משפרת את פיתוח התוכנה

להצהיר שבינה מלאכותית בפיתוח תוכנה משנה היבטים שונים בחייו של מפתח תהיה אנדרסטייטמנט, למעשה, על פי 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 שטכנולוגיית בינה מלאכותית (AI) 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.

אמנם הרעיון הזה הוא עניין של ויכוח, אבל הוא מספק תובנה מציאותית לגבי גודל ההשפעה של טכנולוגיית AI בפיתוח תוכנה.

להלן ארבע עצות המסבירות את תפקידה של AI בפיתוח תוכנה בשיפור תהליכי פיתוח תוכנה:

כיצד בינה מלאכותית תשנה פיתוח תוכנה ויישומים וההשפעה שיש לה כרגע

• 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: בדיקה.

באופן מסורתי, מבחני תוכנה שמטרתם למצוא באגים לפני שלב הפריסה היו צריכים להיות מופעלים באופן ידני. זה לא רק ארך זמן אלא גם כלל היקף 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.

במילים אחרות, בדיקות תוכנה התומכות בינה מלאכותית מאפשרות לצוותי פיתוח לקצר את זמן הפיתוח ועדיין להפחית את שיעור הכישלונות שלהם ולייצר מוצר נטול באגים.

• הופעת עוזרי התכנות

מקור תמונה

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 בנושא פיתוח תוכנה מיקור חוץ

• הפק 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 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 עוזר ב-Code Refactoring

מקור תמונה

על מנת לעבור ביעילות לטכנולוגיות טובות יותר, שמירה על קוד נקי היא קריטית. עם זאת, זוהי משימה מאתגרת בנוף הפיתוח של ימינו, 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 לעסקים ב-SaaS

סיכום

בעוד שטכנולוגיית AI צפויה לחולל מהפכה באופן שבו נכתב קוד לחלוטין; זה לא אומר שמקודדים ואנשי מקצוע העובדים כמפתחי תוכנה יתיישנו. זה פשוט אומר שאחריות הליבה של מפתחים תשתנה כדי לסייע ביישום טכנולוגיית הבינה המלאכותית המתהווה. בעתיד, מפתחי תוכנה שיכולים לעבוד בשיתוף פעולה עם טכנולוגיית AI צפויים להיות מבוקשים מאוד. הטמעה מלאה של טכנולוגיית AI תאפשר לעסקים גישה באיכות גבוהה שירותי פיתוח תוכנה בעלויות נמוכות יותר. שיתופי פעולה כאלה יהיו כרוכים בהרבה פחות טרחה מהמצב הנוכחי.

שאלות נפוצות

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 משפר את פיתוח התוכנה: INFOGRAPHIC

הורד גרפיקת מידע

הורד PPT