4 måter kunstig intelligens forbedrer programvareutvikling

Å si at AI i programvareutvikling endrer forskjellige aspekter av en utviklers liv vil faktisk være en underdrivelse, faktisk, ifølge en nylig Deloitte Report AI-forbedrede programvareutviklingsprosesser kan hjelpe den gjennomsnittlige utvikleren å være 10 ganger mer produktiv enn de ville være på egen hånd.

Dagens virkelighet er det Kunstig intelligens (AI) Teknologi blir aktivt brukt i forskjellige bransjer og forbedrer forretningseffektiviteten over hele kloden.

Med andre ord, AI -teknologi har allerede, for mange bransjer, brakt en revolusjon i hvordan ting gjøres, og programvareutviklingsbransjen er intet unntak.

Faktisk kan programvareutviklingsindustrien være en av bransjene der AI -teknologi allerede har startet en fullstendig revolusjon. Etter hvert som flere og mer innovative applikasjoner blir utforsket, forventes det at AI -teknologi fullstendig vil endre måten utviklere skriver og opprettholder kode på.

Noen eksperter, som Pete Warden, en forfatter, en forsker og en Google -forskningsingeniør, mener at takket være maskinlæring og AI -teknologier, den Programvarejobber i fremtiden vil ikke engang involvere programmering.

Selv om denne forestillingen er et spørsmål om debatt, gir den en realistisk innsikt i omfanget av AI -teknologiens innvirkning i programvareutvikling.

Her er fire tips som forklarer AI -rollen i programvareutvikling for å forbedre programvareutviklingsprosesser:

Hvordan AI vil endre programvareutvikling og applikasjoner og virkningen det for øyeblikket har

Kortere programvareutvikling Lifecycles

En programvareutviklingsprosess består av flere trinn. Dessverre er mange av disse trinnene ganske tidkrevende, noe som gjør hele prosessen med å utvikle markedsklar programvare treg.

Nå kan det hende at denne prosessen ikke nødvendigvis er treg, men markedskravene krever ofte at programvareutviklingsteam jobber med nesten urealistiske frister. Det er her maskinlæring, dyp læring og AI i programvare blir viktig.

Selv om det fortsatt er litt tid før AI er integrert i hele programvareutviklingsprosessen, har mange team over hele kloden allerede begynt å bruke dyp læring og maskinlæring for å få fart på et av de viktigste, men mest tidkrevende trinnene i programvareutviklingsprosessen: testing.

Tradisjonelt måtte programvaretester rettet mot å finne feil før distribusjonsstadiet kjøres manuelt. Dette var ikke bare tidkrevende, men involverte også et enormt omfang av menneskelig feil. Som et resultat vil mange brukere finne feil i programvaren etter å ha blitt rullet ut til markedet.

I dag er programvaretesting helt annerledes. Maskinlæring og dyp læringsalgoritmer distribueres som gjennomfører automatiserte og kontinuerlige tester, og frigjør mange verdifulle timer på den typiske utviklerdagen. Det er også verdt å merke seg at bruk av maskinlæring og dyp læringsalgoritmer lar programvareutviklingsteam teste flere scenarier og finne flere feil, og minimere sjansene for at en betalende bruker finner en feil.

Med andre ord, AI-aktivert Programvaretesting Lar utviklingsteamene redusere utviklingstiden og fremdeles redusere feilhastigheten og produsere et feilfritt produkt.

Fremkomsten av programmeringsassistenter

AI-drevne virtuelle assistenter finner applikasjoner i en rekke bransjer, inkludert utvikling. Dessverre må moderne programvareutviklere lese og søke referanser fra lang dokumentasjon og bruke en urealistisk mengde tid på feilsøkingskode.

Programmeringsassistenter kan bidra til å redusere tiden det tar å fullføre slike prosesser. Moderne programmeringsassistenter, for eksempel Codota for Java og Kite for Python, tilbyr suverene tidsbesparende funksjoner som nettopp anbefalinger og hjelp, autofullføringsfunksjoner for kode og til og med kodeeksempler. En annen AI-kodingsassistent er Tabnine, et AI-drevet kode fullføringsverktøy som støtter over 30 programmeringsspråk. Tabnine er kanskje en av de mest populære AI-drevne utviklingsassistentene, med over en million aktive brukere.

Programmer som Tabnine og Codota er til og med i stand til å “lære” fra tidligere erfaringer. Med denne evnen kan disse verktøyene identifisere mulige feil og fremheve dem i sanntid når utviklingsprosessen er i gang. Eksperter mener snart AI -teknologi kan brukes til å automatisk identifisere feil og gjøre de nødvendige endringene uten menneskelig inngripen.

Les også vårt relaterte innlegg på Programvareutvikling Outsourcing

Produsere presise estimater

Det er ingen hemmelighet at AI -teknologier har evnen til å ‘lære’ av data som blir matet til dem. Denne muligheten blir aktivt brukt til å produsere budsjett- og tidslinjeestimater for programvareutviklingsprosjekter. Ikke overraskende er estimatene som er produsert utrolig presise.

For å gi en realistisk spådom, en grundig forståelse av kontekst og fagkompetanse. Begge disse tingene kan læres ’til en AI. Som et resultat kan AI -teknologier nøyaktig forutsi veisperringer som kan dukke opp i løpet av programvareutviklingsprosessen. Det kan også nøyaktig forutsi hvor mye tid, krefter og penger som kreves for å fullføre et spesifikt programvareprosjekt.

Denne evnen til å produsere nøyaktige estimater har alvorlige implikasjoner. For eksempel kan dette hjelpe utviklingsbyråer med å planlegge antall programvareprosjekter de kan ta og justere prisene deretter. I tillegg kan dette føre til en bedre opplevelse for kundene til utviklingsbyråer, da de vil kunne starte prosjekter med realistiske forventninger som er sterkt sannsynlig å bli oppfylt i fremtiden.

AI i programvareutvikling som hjelper til med å refactoring

For å migrere effektivt til bedre teknologier, er det kritisk å opprettholde en ren kode. Imidlertid er det en utfordrende oppgave i dagens utviklingslandskap, når flere bidragsytere samarbeider om de samme programvareprosjektene. Som et resultat går de fleste programvareprosjekter gjennom flere hender, selv i vedlikeholdsstadiet.

Som et resultat har kode-refaktorering blitt nødvendig for organisasjoner som ønsker å flytte til nyere og bedre teknologier. Denne tidkrevende og vanskelige oppgaven blir gjort enklere og mer effektiv ved hjelp av maskinlæringsteknologi. Med anvendelse av maskinlæring, kan kode-refaktorering automatiseres i stor grad. Dette vil effektivt optimalisere koden for ytelse og gjøre det enkelt å tolke.

Les også: Programvareutviklingsideer for SaaS -virksomheter

Utfordringer og begrensninger av AI i programvareutvikling

Mens AI revolusjonerer programvareutvikling, kommer den også med sin del av utfordringer og begrensninger som må tas opp for å sikre ansvarlig og effektiv integrasjon.

AI -modeller arver ofte skjevheter fra treningsdata, noe som fører til mangelfulle spådommer og urettferdige utfall, noe som påvirker kodekvalitet og pålitelighet. Mens AI hjelper generering av kodekoder, forblir menneskelig tilsyn avgjørende for overholdelse av standarder, sikkerhet og etisk praksis. Også høye beregningskrav og integrasjonsutfordringer øker kostnadene og kompliserer arbeidsflyter, spesielt for mindre organisasjoner. Eksperter antyder også at overstyring av AI -risikoer kan redusere ferdighetene til utvikleren og skape sikkerhetsproblemer.

Ved å takle disse utfordringene gjennom gjennomtenkt implementering, samarbeid og etiske hensyn, kan utviklere og organisasjoner fullt ut utnytte potensialet til AI i programvareutvikling mens de reduserer risikoen.

AI -verktøy og plattformer innen programvareutvikling

Vedtakelsen av AI i programvareutvikling er i stor grad drevet av tilgjengeligheten av avanserte verktøy og plattformer som effektiviserer prosesser, forbedrer produktiviteten og muliggjør innovative løsninger. Fra å hjelpe til med kodegenerering til automatisering av testing, transformerer disse verktøyene hvordan utviklere nærmer seg programvareoppretting.

Key AI -verktøy og plattformer som støtter utviklere

1. GitHub Copilot

Github Copilot, drevet av Openais Codex, fungerer som en AI-drevet kodingsassistent. Den gir kontekstbevisste kodeforslag, auto-kompletteringsfunksjoner, og genererer til og med kjeleplate-kode, og sparer utviklere betydelig tid under kodingsprosessen.

2. Tabnine

Tabnine er en mye populær AI -kodingsassistent, og støtter over 30 programmeringsspråk. Ved å lære av brukerspesifikke prosjekter leverer den presise kodeforutsigelser og bidrar til å redusere repeterende kodingsoppgaver.

3. IBM Watsonx Code Assistant

IBM Watsonx Code Assistant bringer AI-støtte for bedriftsklasse til utviklere. Den fokuserer på å generere kodebiter, automatisere dokumentasjon og forbedre teamsamarbeidet ved å tilby pålitelige og skalerbare løsninger.

4. Tensorflow og Pytorch

Tensorflow og Pytorch leder rammer innen maskinlæring og dyp læring. Disse verktøyene gir robuste biblioteker for å bygge og trene nevrale nettverk, noe som muliggjør utvikling av AI-drevne applikasjoner med kompleks funksjonalitet.

5. Generativ AI for koding

Generative AI -verktøy utnytter naturlig språkbehandling (NLP) for å hjelpe utviklere med å lage kode fra vanlige språkbeskrivelser. Disse verktøyene forenkler utviklingsprosessen, noe som gjør det mer tilgjengelig for ikke-tekniske brukere.

6. Automatiserte testplattformer

AI-drevne testplattformer muliggjør kontinuerlig testing ved automatisk å generere og utføre testtilfeller. Disse plattformene kan simulere brukerscenarier, identifisere feil og optimalisere testdekningen, og redusere tiden som kreves for manuell testing.

7. Skybaserte maskinlæringsplattformer

Plattformer som Google Cloud AI og Amazon Sagemaker gir utviklere av skalerbare AI og maskinlæringsverktøy. De lar utviklere trene, distribuere og overvåke AI -modeller i skyen, noe som reduserer infrastrukturkostnader og kompleksiteter.

8. Ingen kode/lavkodeplattformer

AI-drevne uten kode- og lavkodeplattformer demokratiserer programvareutvikling. Ved å tilby drag-og-slippgrensesnitt og forhåndsbygde maler, muliggjør disse plattformene raskere prototyping og utvikling uten å kreve omfattende kodingskompetanse.

9. Tolkbare modeller

For utviklere som jobber med kritiske applikasjoner, er tolkbare AI -modeller med på å sikre åpenhet. Disse modellene forklarer beslutningsprosessene sine, forbedrer tillit og ansvarlighet i programvaresystemer.

Hvordan AI -verktøy former fremtiden for utvikling

Utviklere kan fokusere på kreative og strategiske aspekter ved programvareutvikling mens de automatiserer repeterende og verdslige oppgaver ved å utnytte disse AI -verktøyene og plattformene. Dette akselererer ikke bare utviklingsprosessen, men forbedrer også kvaliteten og skalerbarheten til sluttproduktet.

Fra Github Copilots intelligente forslag til Tensorflows kraftige maskinlæringsevner, blir AI-verktøy uunnværlig i moderne programvareutvikling. Integrasjonen deres sikrer at utviklere kan oppfylle markedets krav med hastighet, presisjon og innovasjon.

Konklusjon

Mens AI -teknologi forventes å revolusjonere måten kode skrives fullstendig; Det vil ikke bety at kodere og fagpersoner som jobber som programvareutviklere vil bli foreldet. Det betyr ganske enkelt at utviklernes kjerneansvar vil transformere for å hjelpe anvendelsen av det nye Outsource AI teknologi. I fremtiden forventes programvareutviklere som kan fungere i samarbeid med AI -teknologi å være etterspurt. Fullstendig implementering av AI-teknologi vil gjøre det mulig for virksomheter å få tilgang til høy kvalitet Tilpassede programvareutviklingstjenester til lavere kostnader. Slike samarbeid vil innebære mye mindre problemer enn dagens situasjon.

Sosiale hashtags

#SoftWarEDvelopment #AiInsoftware #AI #ArtificialIntelligence #AiInInsoftWarEDvelopment #SoftWarEDvelopmentProcess #SoftWarEdvelopers #AitEchnology #CodeRefactoring #ProgrammingAssistants #SoftWarEDEDeLIFOLYCLES

Ofte stilte spørsmål

4 måter AI forbedrer programvareutvikling: Infografisk

Last ned Info-Graphic

Last ned ppt