4 manieren waarop kunstmatige intelligentie softwareontwikkeling verbetert

Om te stellen dat AI in softwareontwikkeling verschillende aspecten van het leven van een ontwikkelaar verandert, zullen volgens een recente in feite een understatement zijn Deloitte rapport AI-versterkte softwareontwikkelingsprocessen kunnen de gemiddelde ontwikkelaar helpen 10x productiever te zijn dan ze alleen zouden zijn.

De realiteit van vandaag is dat Kunstmatige intelligentie (AI)  Technologie wordt actief toegepast in verschillende industrieën en verbetert de bedrijfsefficiëntie over de hele wereld.

Met andere woorden, AI -technologie heeft voor tal van industrieën al een revolutie gebracht in hoe dingen worden gedaan en de softwareontwikkelingsindustrie is geen uitzondering.

De softwareontwikkelingsindustrie kan zelfs een van de industrieën zijn waar AI -technologie mogelijk al een complete revolutie is begonnen. Naarmate meer en meer innovatieve applicaties worden onderzocht, wordt verwacht dat AI -technologie de manier waarop ontwikkelaars de code schrijven en onderhouden volledig zal veranderen.

Sommige experts, zoals Pete Warden, een auteur, een wetenschapper en een Google -onderzoeksingenieur, geloven dat dankzij Machine Learning en AI Technologies, de Software banen van de toekomst zal niet eens programmeren inhouden.

Hoewel dit idee een kwestie van discussie is, biedt het een realistisch inzicht in de omvang van de impact van AI -technologie op softwareontwikkeling.

Hier zijn vier aanwijzingen die de rol van AI in softwareontwikkeling verklaren bij het verbeteren van softwareontwikkelingsprocessen:

Hoe AI softwareontwikkeling en -toepassingen zal veranderen en de impact die het momenteel heeft

Kortere lifecycles voor softwareontwikkeling

Een softwareontwikkelingsproces bestaat uit verschillende stappen. Helaas zijn veel van deze stappen vrij tijdrovend, waardoor het hele proces van het ontwikkelen van marktklare software langzaam is.

Nu is dit proces misschien niet noodzakelijkerwijs traag, maar de markteisen vereisen vaak dat softwareontwikkelingsteams werken met bijna onrealistische deadlines. Dit is waar machine learning, diep leren en AI in software belangrijk worden.

Hoewel er nog enige tijd is voordat AI is geïntegreerd in het hele softwareontwikkelingsproces, zijn veel teams over de hele wereld al begonnen met het gebruik van diep leren en machine learning om een ​​van de belangrijkste maar meest tijdrovende stappen van het softwareontwikkelingsproces te versnellen: testen.

Traditioneel moesten softwaretests gericht op het vinden van bugs voordat de implementatiefase handmatig moest worden uitgevoerd. Dit was niet alleen tijdrovend, maar ging ook over een enorme reikwijdte van de menselijke fouten. Als gevolg hiervan zouden veel gebruikers bugs in de software vinden nadat ze op de markt zijn uitgerold.

Tegenwoordig is softwaretesten compleet anders. Machine learning en diep leeralgoritmen worden ingezet die geautomatiseerde en continue tests uitvoeren, waardoor talloze waardevolle uren worden vrijgemaakt in de typische ontwikkelaarsdag. Het is ook vermeldenswaard dat het gebruik van machine learning en diepleren algoritmen softwareontwikkelingsteams in staat stelt meer scenario’s te testen en meer bugs te vinden, waardoor de kansen van een betalende gebruiker een bug worden geminimaliseerd.

Met andere woorden, AI-ingeschakeld softwaretests Hiermee kunnen ontwikkelingsteams de ontwikkelingstijd verminderen en hun faalpercentage nog steeds verminderen en een bugvrij product produceren.

De komst van programmeerassistenten

AI-aangedreven virtuele assistenten vinden applicaties in verschillende industrieën, waaronder ontwikkeling. Helaas moeten moderne softwareontwikkelaars referenties lezen en zoeken uit lange documentatie en een onrealistische hoeveelheid tijd besteden aan foutopsporingcode.

Programmeerassistenten kunnen helpen de tijd te verminderen die nodig is om dergelijke processen te voltooien. Moderne programmeerassistenten, zoals Codota voor Java en Kite voor Python, bieden uitstekende tijdbesparende functies zoals just-in-time aanbevelingen en hulp, autocomplete functies voor code en zelfs codevoorbeelden. Een andere AI-coderingsassistent is Tabnine, een AI-aangedreven code-voltooiingstool die meer dan 30 programmeertalen ondersteunt. Tabnine is misschien een van de meest populaire AI-aangedreven ontwikkelingsassistenten, met meer dan een miljoen actieve gebruikers.

Programma’s zoals Tabnine en Codota kunnen zelfs ‘leren’ uit ervaringen uit het verleden. Met deze mogelijkheid kunnen deze tools mogelijke fouten identificeren en ze in realtime benadrukken wanneer het ontwikkelingsproces aan de gang is. Experts geloven binnenkort dat AI -technologie kan worden gebruikt om automatisch fouten te identificeren en de nodige wijzigingen aan te brengen zonder menselijke tussenkomst.

Lees ook ons ​​gerelateerde bericht over Softwareontwikkeling outsourcing

Precies precieze schattingen

Het is geen geheim dat AI -technologieën het vermogen bezitten om te ‘leren’ van gegevens die aan hen worden gevoed. Deze mogelijkheid wordt actief gebruikt om budget- en tijdlijnschattingen voor softwareontwikkelingsprojecten te produceren. Het is niet verrassend dat de geproduceerde schattingen ongelooflijk nauwkeurig zijn.

Om een ​​realistische voorspelling te produceren, een diepgaand begrip van context- en onderwerpsonderdelenexpertise. Beide dingen kunnen worden ‘onderwezen’ aan een AI. Als gevolg hiervan kunnen AI -technologieën wegversperringen nauwkeurig voorspellen die kunnen ontstaan ​​tijdens de spanwijdte van het softwareontwikkelingsproces. Het kan ook precies de hoeveelheid tijd, inspanning en geld voorspellen die nodig is om een ​​specifiek softwareproject te voltooien.

Dit vermogen om nauwkeurige schattingen te produceren heeft ernstige implicaties. Dit kan bijvoorbeeld helpen bij het plannen van ontwikkelingsagentschappen het aantal softwareprojecten dat ze kunnen nemen en hun prijzen dienovereenkomstig aanpassen. Bovendien kan dit leiden tot een betere ervaring voor de klanten van ontwikkelingsinstanties, omdat ze in staat zullen zijn om projecten te starten met realistische verwachtingen die in de toekomst zeer waarschijnlijk zullen worden voldaan.

AI in softwareontwikkeling helpen bij het refacteren van code

Om efficiënt te migreren naar betere technologieën, is het handhaven van een schone code van cruciaal belang. Het is echter een uitdagende taak in het ontwikkelingslandschap van vandaag, wanneer meerdere bijdragers samenwerken aan dezelfde softwareprojecten. Als gevolg hiervan passeren de meeste softwareprojecten meerdere handen, zelfs in de onderhoudsfase.

Als gevolg hiervan is code-ractoring noodzakelijk geworden voor organisaties die naar nieuwere en betere technologieën willen verhuizen. Deze tijdrovende en moeilijke taak wordt gemakkelijker en efficiënter gemaakt met behulp van machine learning-technologie. Met de toepassing van machine learning kan code-ractoring in grote mate worden geautomatiseerd. Dit zal de code efficiënt optimaliseren voor prestaties en het gemakkelijk te interpreteren maakt.

Lees ook: Ideeën voor softwareontwikkeling voor SaaS -bedrijven

Uitdagingen en beperkingen van AI in softwareontwikkeling

Hoewel AI een revolutie teweegbrengt in de ontwikkeling van software, komt het ook met zijn aandeel uitdagingen en beperkingen die moeten worden aangepakt om een ​​verantwoorde en effectieve integratie te garanderen.

AI -modellen erven vaak vooroordelen uit trainingsgegevens, wat leidt tot gebrekkige voorspellingen en oneerlijke resultaten, die van invloed zijn op codekwaliteit en betrouwbaarheid. Terwijl AI -code -generatie helpt, blijft menselijk toezicht cruciaal voor de naleving van normen, veiligheid en ethische praktijken. Ook verhogen hoge computationele eisen en integratie -uitdagingen de kosten en gecompliceerde workflows, vooral voor kleinere organisaties. Experts suggereren ook dat overdreven afhankelijkheid van AI -risico’s ontwikkelaarvaardigheden kan verminderen en beveiligingskwetsbaarheden kan creëren.

Door deze uitdagingen aan te gaan door doordachte implementatie, samenwerking en ethische overwegingen, kunnen ontwikkelaars en organisaties het potentieel van AI in softwareontwikkeling volledig benutten en tegelijkertijd de risico’s verminderen.

AI -tools en platforms in softwareontwikkeling

De acceptatie van AI in softwareontwikkeling wordt grotendeels aangedreven door de beschikbaarheid van geavanceerde tools en platforms die processen stroomlijnen, de productiviteit verbeteren en innovatieve oplossingen mogelijk maken. Van het helpen bij het genereren van codes tot het automatiseren van testen, deze tools transformeren hoe ontwikkelaars het maken van software benaderen.

Belangrijkste AI -tools en platforms die ontwikkelaars ondersteunen

1. GitHub copilot

GitHub Copilot, aangedreven door Openai’s Codex, fungeert als een AI-aangedreven coderingsassistent. Het biedt contextbewuste codesuggesties, functies voor automatisch aanvullen en genereert zelfs de boilerplate-code, waardoor ontwikkelaars een aanzienlijke tijd besparen tijdens het coderingsproces.

2. Tabnine

Tabnine is een veel populaire AI -coderingsassistent en ondersteunt meer dan 30 programmeertalen. Door te leren van gebruikersspecifieke projecten, levert het precieze codevoorspellingen en helpt het repetitieve coderingstaken te verminderen.

3. IBM Watsonx Code Assistant

IBM Watsonx Code Assistant biedt AI-ondersteuning van Enterprise-Grade aan ontwikkelaars. Het richt zich op het genereren van codefragmenten, het automatiseren van documentatie en het verbeteren van teamsamenwerking door betrouwbare en schaalbare oplossingen aan te bieden.

4. Tensorflow en Pytorch

Tensorflow en Pytorch zijn leidende frameworks op het gebied van machine learning en diep leren. Deze tools bieden robuuste bibliotheken voor het bouwen en trainen van neurale netwerken, waardoor AI-gedreven toepassingen met complexe functionaliteit mogelijk zijn.

5. Generatieve AI voor codering

Generatieve AI -tools maken gebruik van natuurlijke taalverwerking (NLP) om ontwikkelaars te helpen code te maken van gewone taalbeschrijvingen. Deze tools vereenvoudigen het ontwikkelingsproces, waardoor het toegankelijker wordt voor niet-technische gebruikers.

6. Geautomatiseerde testplatforms

AI-aangedreven testplatforms maken continu testen mogelijk door automatisch testcases te genereren en uit te voeren. Deze platforms kunnen gebruikersscenario’s simuleren, bugs identificeren en de testdekking optimaliseren, de tijd verminderen die nodig is voor handmatig testen.

7. Cloud-gebaseerde machine learning-platforms

Platforms zoals Google Cloud AI en Amazon Sagemaker bieden ontwikkelaars schaalbare AI- en machine learning -tools. Hiermee kunnen ontwikkelaars AI -modellen in de cloud trainen, implementeren en bewaken, waardoor infrastructuurkosten en complexiteiten worden verlaagd.

8. No-code/low-code platforms

AI-aangedreven no-code en low-code platforms zijn democratiseringssoftwareontwikkeling. Door drag-and-drop interfaces en vooraf gebouwde sjablonen aan te bieden, maken deze platforms snellere prototyping en ontwikkeling mogelijk zonder uitgebreide coderingsexpertise.

9. Interpreteerbare modellen

Voor ontwikkelaars die aan kritieke toepassingen werken, helpen interpreteerbare AI -modellen te zorgen voor transparantie. Deze modellen verklaren hun besluitvormingsprocessen, het verbeteren van vertrouwen en verantwoording in softwaresystemen.

Hoe AI -tools de toekomst van ontwikkeling vormgeven

Ontwikkelaars kunnen zich concentreren op creatieve en strategische aspecten van softwareontwikkeling en tegelijkertijd repetitieve en alledaagse taken automatiseren door deze AI -tools en platforms te benutten. Dit versnelt niet alleen het ontwikkelingsproces, maar verbetert ook de kwaliteit en schaalbaarheid van het eindproduct.

Van de intelligente suggesties van GitHub Copilot tot de krachtige machine-learningmogelijkheden van TensorFlow, AI-tools worden onmisbaar in moderne softwareontwikkeling. Hun integratie zorgt ervoor dat ontwikkelaars kunnen voldoen aan markteisen met snelheid, precisie en innovatie.

Conclusie

Terwijl naar verwachting de AI -technologie een revolutie teweeg zal brengen in de manier waarop code volledig is geschreven; Het betekent niet dat codeerders en professionals die als softwareontwikkelaars werken, verouderd zullen raken. Het betekent eenvoudig dat de kernverantwoordelijkheden van ontwikkelaars zullen transformeren om de toepassing van de opkomende te helpen AI uitbestedentechnologie. In de toekomst zullen softwareontwikkelaars die in samenwerking met AI -technologie kunnen werken, naar verwachting veel vraagt. Volledige implementatie van AI-technologie zal bedrijven in staat stellen toegang te krijgen tot hoge kwaliteit Aangepaste softwareontwikkelingsservices tegen lagere kosten. Dergelijke samenwerkingen zullen veel minder gedoe met zich meebrengen dan de huidige situatie.

Sociale hashtags

#SoftWared -ontwikkeling #aiinsoftware #ai #ArTificialIntelligence #aiInsoftWared -ontwikkeling #SoftWaredEnevelopmentProcess #SoftWared -ontwikkelaars #Awechnology #CodeReFactoring #programmingAssistants #SoftWarDevelevelopmentlifeCycles

Veelgestelde vragen

4 manieren waarop AI softwareontwikkeling verbetert: infographic

Download info-grafisch

PPT-bestand downloaden