Vier manieren waarop kunstmatige intelligentie de softwareontwikkeling verbetert

Om te stellen dat AI in de softwareontwikkeling verschillende aspecten van het leven van een ontwikkelaar verandert, is volgens een recent onderzoek een understatement. Deloitte-rapport Door AI ondersteunde softwareontwikkelingsprocessen kunnen de gemiddelde ontwikkelaar helpen tien keer productiever te zijn dan wanneer hij op zichzelf zou zijn.

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

Met andere woorden: AI-technologie heeft voor tal van bedrijfstakken al een revolutie teweeggebracht in de manier waarop dingen worden gedaan, en de softwareontwikkelingsindustrie vormt hierop geen uitzondering.

In feite kan de softwareontwikkelingsindustrie een van de industrieën zijn waar AI-technologie misschien al een complete revolutie heeft ingezet. Naarmate er steeds meer innovatieve toepassingen worden onderzocht, wordt verwacht dat AI-technologie de manier waarop ontwikkelaars code schrijven en onderhouden volledig zal veranderen.

Sommige experts, zoals Pete Warden, een auteur, een wetenschapper en een onderzoeksingenieur van Google, zijn van mening dat dankzij machine learning en AI-technologieën de softwarebanen van de toekomst zal niet eens programmeren met zich meebrengen.

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

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

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

• Kortere levenscycli voor softwareontwikkeling

Een softwareontwikkelingsproces bestaat uit verschillende stappen. Helaas zijn veel van deze stappen behoorlijk tijdrovend, waardoor het hele proces van het ontwikkelen van marktklare software traag verloopt.

Nu hoeft dit proces niet per se langzaam te zijn, maar de eisen van de markt vereisen vaak dat softwareontwikkelingsteams met bijna onrealistische deadlines werken. Dit is waar machine learning, deep learning en AI in software belangrijk worden.

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

Traditioneel moesten softwaretests die gericht waren op het vinden van bugs vóór de implementatiefase handmatig worden uitgevoerd. Dit was niet alleen tijdrovend, maar bracht ook een enorme hoeveelheid menselijke fouten met zich mee. Als gevolg hiervan ontdekten veel gebruikers bugs in de software nadat deze op de markt was uitgerold.

Tegenwoordig is het testen van software compleet anders. Er worden machine learning- en deep learning-algoritmen ingezet die geautomatiseerde en continue tests uitvoeren, waardoor talloze waardevolle uren vrijkomen in de typische dag van een ontwikkelaar. Het is ook vermeldenswaard dat het gebruik van machine learning en deep learning-algoritmen softwareontwikkelingsteams in staat stelt meer scenario's te testen en meer bugs te vinden, waardoor de kans dat een betalende gebruiker een bug vindt, wordt geminimaliseerd.

Met andere woorden, het testen van software op basis van AI stelt ontwikkelteams in staat de ontwikkeltijd te verkorten en toch het aantal mislukkingen te verminderen en een product zonder bugs te produceren.

• De komst van programmeerassistenten

Afbeeldingsbron

AI-aangedreven virtuele assistenten vinden toepassingen in verschillende sectoren, waaronder ontwikkeling. Helaas moeten moderne softwareontwikkelaars lange documentatie lezen en ernaar zoeken, en een onrealistische hoeveelheid tijd besteden aan het debuggen van code.

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

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

Lees ook ons ​​gerelateerde bericht op Uitbesteding van softwareontwikkeling

• Maak nauwkeurige schattingen

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

Om een ​​realistische voorspelling te kunnen doen, is een diepgaand begrip van de context en inhoudelijke expertise vereist. Beide dingen kunnen aan een AI worden ‘geleerd’. Als gevolg hiervan kunnen AI-technologieën nauwkeurig de wegversperringen voorspellen die zich tijdens het softwareontwikkelingsproces kunnen voordoen. Het kan ook nauwkeurig voorspellen hoeveel tijd, moeite en geld er nodig is om een ​​specifiek softwareproject te voltooien.

Dit vermogen om nauwkeurige schattingen te maken heeft ernstige gevolgen. Dit kan ontwikkelingsbureaus bijvoorbeeld helpen bij het plannen van het aantal softwareprojecten dat ze kunnen uitvoeren en hun prijzen dienovereenkomstig aanpassen. Bovendien kan dit resulteren in een betere ervaring voor de klanten van ontwikkelingsorganisaties, omdat zij projecten kunnen starten met realistische verwachtingen die in de toekomst zeer waarschijnlijk zullen worden waargemaakt.

• AI in softwareontwikkeling helpt bij coderefactoring

Afbeeldingsbron

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

Als gevolg hiervan is code-refactoring noodzakelijk geworden voor organisaties die willen overstappen naar nieuwere en betere technologieën. Deze tijdrovende en moeilijke taak wordt eenvoudiger en efficiënter gemaakt met behulp van Machine Learning-technologie. Met de toepassing van Machine Learning kan code-refactoring voor een groot deel worden geautomatiseerd. Hierdoor wordt de code efficiënt geoptimaliseerd voor prestaties en wordt deze gemakkelijk te interpreteren.

Lees ook: Ideeën voor softwareontwikkeling voor SaaS-bedrijven

Conclusie

Hoewel wordt verwacht dat AI-technologie een revolutie teweeg zal brengen in de manier waarop code volledig wordt geschreven; het zal niet betekenen dat programmeurs en professionals die als softwareontwikkelaars werken, overbodig zullen worden. Het betekent simpelweg dat de kernverantwoordelijkheden van ontwikkelaars zullen veranderen om de toepassing van de opkomende AI-technologie te ondersteunen. Er wordt verwacht dat er in de toekomst veel vraag zal zijn naar softwareontwikkelaars die kunnen samenwerken met AI-technologie. De volledige implementatie van AI-technologie zal bedrijven in staat stellen toegang te krijgen tot hoogwaardige kwaliteit diensten voor softwareontwikkeling tegen lagere kosten. Dergelijke samenwerkingen zullen veel minder rompslomp met zich meebrengen dan de huidige situatie.

Veel Gestelde Vragen

Sociale hashtags

#softwaredevelopment #aiinsoftware #ai #artificialintelligence #aiinsoftwaredevelopment #softwaredevelopmentprocess #softwaredevelopers #aitechnology #coderefactoring #programmingassistants #softwaredevelopmentlifecycles

Vier manieren waarop AI de softwareontwikkeling verbetert: INFOGRAPHIC

DOWNLOAD INFO-GRAFISCH

DOWNLOAD PPT