För att säga att AI i mjukvaruutvecklingen förändrar olika aspekter av en utvecklares liv kommer faktiskt att vara en underdrift Deloitte Report AI-förbättrade mjukvaruutvecklingsprocesser kan hjälpa den genomsnittliga utvecklaren att vara 10 gånger mer produktiva än de skulle vara på egen hand.

Dagens verklighet är det Artificiell intelligens (AI) Teknik tillämpas aktivt i olika branscher och förbättrar affärseffektiviteten över hela världen.

Med andra ord, AI -teknik har redan, för många branscher, tagit en revolution i hur saker görs, och mjukvaruutvecklingsindustrin är inget undantag.

Faktum är att mjukvaruutvecklingsindustrin kan vara en av de branscher där AI -tekniken redan kan ha startat en fullständig revolution. När fler och mer innovativa applikationer undersöks förväntas att AI -tekniken helt kommer att förändra hur utvecklare skriver och upprätthåller kod.

Vissa experter, som Pete Warden, en författare, en forskare och en Google -forskningsingenjör, tror att tack vare maskininlärning och AI -teknik,  framtidens mjukvarujobb kommer inte ens att involvera programmering.

Även om denna uppfattning är en fråga om debatt, ger den en realistisk inblick i storleken på AI -teknikens inverkan på mjukvaruutvecklingen.

Här är fyra pekare som förklarar AI: s roll i mjukvaruutvecklingen för att förbättra programvaruutvecklingsprocesser:

Hur AI kommer att ändra mjukvaruutveckling och applikationer och den inverkan den för närvarande har

Kortare mjukvaruutvecklingslivscykler

En mjukvaruutvecklingsprocess består av flera steg. Tyvärr är många av dessa steg ganska tidskrävande, vilket gör hela processen att utveckla marknadsklar programvara långsam.

Nu kanske denna process inte nödvändigtvis är långsam, men marknadens krav kräver ofta programvaruutvecklingsteam för att arbeta med nästan orealistiska tidsfrister. Det är här maskininlärning, djup inlärning och AI i programvara blir viktiga.

Även om det fortfarande finns lite tid innan AI integreras i hela programvaruutvecklingsprocessen, har många team över hela världen redan börjat använda djup inlärning och maskininlärning för att påskynda ett av de viktigaste men mest tidskrävande stegen i programvaruutvecklingsprocessen: testning.

Traditionellt måste programvarutester som syftar till att hitta buggar innan distributionsstadiet köras manuellt. Detta var inte bara tidskrävande utan också involverade ett enormt omfattning av mänskliga fel. Som ett resultat skulle många användare hitta buggar i programvaran efter att ha rullats ut till marknaden.

Numera är programvarutestning helt annorlunda. Maskininlärning och djupa inlärningsalgoritmer distribueras som genomför automatiska och kontinuerliga tester, vilket frigör många värdefulla timmar på den typiska utvecklarens dag. Det är också värt att notera att användning av maskininlärning och djupa inlärningsalgoritmer gör det möjligt för mjukvaruutvecklingsteam att testa fler scenarier och hitta fler buggar, vilket minimerar chansen att en betalande användare hittar ett fel.

Med andra ord, AI-aktiverade mjukvarutestning Tillåter utvecklingsgrupper att minska utvecklingstiden och fortfarande minska deras felfrekvens och producera en bugfri produkt.

Tillkomsten av programmeringsassistenter

Tillkomsten av programmeringsassistenter

AI-drivna virtuella assistenter hittar applikationer i olika branscher, inklusive utveckling. Tyvärr måste moderna mjukvaruutvecklare läsa och söka referenser från lång dokumentation och spendera en orealistisk tidsfelsökningskod.

Programmeringsassistenter kan bidra till att minska tiden för att slutföra sådana processer. Moderna programmeringsassistenter, som Codota för Java och Kite för Python, erbjuder fantastiska tidsbesparande funktioner som just-in-time-rekommendationer och hjälp, autokompletta funktioner för kod och till och med kodexempel. En annan AI-kodningsassistent är Tabnine, ett AI-drivet kodens slutförandeverktyg som stöder över 30 programmeringsspråk. Tabnine är kanske en av de mest populära AI-drivna utvecklingsassistenterna, med över en miljon aktiva användare.

Program som Tabnine och Codota kan till och med “lära sig” från tidigare erfarenheter. Med denna förmåga kan dessa verktyg identifiera möjliga fel och lyfta fram dem i realtid när utvecklingsprocessen pågår. Experter tror att snart AI -teknik kan användas för att automatiskt identifiera fel och göra nödvändiga förändringar utan mänsklig ingripande.

Läs också vårt relaterade inlägg om Outsourcing av mjukvaruutveckling

Producera exakta uppskattningar

Det är ingen hemlighet att AI -teknologier har förmågan att “lära sig” från data som matas till dem. Denna förmåga används aktivt för att producera budget- och tidslinjeberäkningar för programvaruutvecklingsprojekt. Inte överraskande är de producerade uppskattningarna oerhört exakta.

För att producera en realistisk förutsägelse, en djupgående förståelse av sammanhang och ämneskompetens. Båda dessa saker kan “läras” till en AI. Som ett resultat kan AI -teknologier exakt förutsäga vägspärrar som kan dyka upp under mjukvaruutvecklingsprocessen. Det kan också exakt förutsäga hur mycket tid, ansträngning och pengar som krävs för att slutföra ett specifikt mjukvaruprojekt.

Denna förmåga att producera exakta uppskattningar har allvarliga konsekvenser. Till exempel kan detta hjälpa utvecklingsbyråer att planera antalet programvaruprojekt de kan ta och justera sina prissättningar i enlighet därmed. Dessutom kan detta resultera i en bättre upplevelse för kundernas klienter eftersom de kommer att kunna starta projekt med realistiska förväntningar som är mycket troligt att uppfyllas i framtiden.

AI i mjukvaruutveckling som hjälper till att refactorera kod

AI i mjukvaruutveckling hjälper till med kodrefaktorering

För att effektivt migrera till bättre teknik är det viktigt att upprätthålla en ren kod. Det är emellertid en utmanande uppgift i dagens utvecklingslandskap, när flera bidragsgivare samarbetar om samma mjukvaruprojekt. Som ett resultat passerar de flesta programvaruprojekt genom flera händer, även i underhållsstadiet.

Som ett resultat har kodrefaktorering blivit nödvändig för organisationer som vill flytta till nyare och bättre teknik. Denna tidskrävande och svåra uppgift görs enklare och effektivare med hjälp av maskininlärningsteknologi. Med tillämpningen av maskininlärning kan kodrefaktorering automatiseras i stor utsträckning. Detta kommer effektivt att optimera koden för prestanda och göra det enkelt att tolka.

Läs också: Idéer för mjukvaruutveckling för SaaS -företag

Utmaningar och begränsningar av AI i mjukvaruutveckling

Medan AI revolutionerar mjukvaruutvecklingen, kommer den också med sin andel av utmaningar och begränsningar som måste tas upp för att säkerställa ansvarsfull och effektiv integration.

AI -modeller ärver ofta fördomar från träningsdata, vilket leder till felaktiga förutsägelser och orättvisa resultat, vilket påverkar kodkvalitet och tillförlitlighet. Medan AI AIDS -kodgenerering förblir mänsklig övervakning avgörande för att följa standarder, säkerhet och etiska metoder. Dessutom ökar höga beräkningskrav och integrationsutmaningar kostnaderna och komplicerar arbetsflöden, särskilt för mindre organisationer. Experter föreslår också att överbelastning av AI -risker kan minska utvecklarfärdigheter och skapa säkerhetssårbarheter.

Genom att ta itu med dessa utmaningar genom tankeväckande implementering, samarbete och etiska överväganden kan utvecklare och organisationer fullt ut utnyttja AI: s potential i mjukvaruutvecklingen och samtidigt minska riskerna.

AI -verktyg och plattformar i mjukvaruutveckling

Antagandet av AI i mjukvaruutveckling drivs till stor del av tillgängligheten av avancerade verktyg och plattformar som effektiviserar processer, förbättrar produktiviteten och möjliggör innovativa lösningar. Från att hjälpa till med kodgenerering till automatisering av tester förvandlar dessa verktyg hur utvecklare närmar sig programvarukreation.

Viktiga AI -verktyg och plattformar som stöder utvecklare

1. Github copilot

Github Copilot, drivs av Openais Codex, fungerar som en AI-driven kodningsassistent. Det tillhandahåller sammanhangsmedvetna kodförslag, Auto-Completes-funktioner och till och med genererar pannplattkod, vilket sparar utvecklare betydande tid under kodningsprocessen.

2. Tabnine

Tabnine är en allmänt populär AI -kodningsassistent och stöder över 30 programmeringsspråk. Genom att lära av användarspecifika projekt levererar det exakta kodprognoser och hjälper till att minska repetitiva kodningsuppgifter.

3. IBM Watsonx Code Assistant

IBM Watsonx Code Assistant ger AI-stöd för företagsklass till utvecklare. Det fokuserar på att generera kodavsnitt, automatisera dokumentation och förbättra teamsamarbetet genom att erbjuda pålitliga och skalbara lösningar.

4. Tensorflow och Pytorch

Tensorflow och Pytorch är ledande ramar inom området för maskininlärning och djup inlärning. Dessa verktyg tillhandahåller robusta bibliotek för att bygga och utbilda neurala nätverk, vilket möjliggör utveckling av AI-driven applikationer med komplex funktionalitet.

5. Generativ AI för kodning

Generativa AI Tools utnyttjar Natural Language Processing (NLP) för att hjälpa utvecklare att skapa kod från vanliga språkbeskrivningar. Dessa verktyg förenklar utvecklingsprocessen, vilket gör det mer tillgängligt för icke-tekniska användare.

6. Automatiserade testplattformar

AI-driven testplattformar möjliggör kontinuerlig testning genom att automatiskt generera och genomföra testfall. Dessa plattformar kan simulera användarscenarier, identifiera buggar och optimera testtäckningen, minska den tid som krävs för manuell testning.

7. Molnbaserade maskininlärningsplattformar

Plattformar som Google Cloud AI och Amazon Sagemaker ger utvecklare skalbara AI- och maskininlärningsverktyg. De tillåter utvecklare att träna, distribuera och övervaka AI -modeller i molnet, vilket minskar infrastrukturkostnaderna och komplexiteten.

8. Inga kod/lågkodplattformar

AI-drivna plattformar utan kod och lågkod är demokratiserande mjukvaruutveckling. Genom att erbjuda drag-and-drop-gränssnitt och förbyggda mallar möjliggör dessa plattformar snabbare prototypning och utveckling utan att kräva omfattande kodningskompetens.

9. Tolkbara modeller

För utvecklare som arbetar med kritiska applikationer hjälper tolkbara AI -modeller att säkerställa öppenhet. Dessa modeller förklarar sina beslutsprocesser, förbättrar förtroende och ansvarsskyldighet i programvarusystem.

Hur AI -verktyg formar utvecklingen av utvecklingen

Utvecklare kan fokusera på kreativa och strategiska aspekter av mjukvaruutvecklingen samtidigt som de automatiserar repetitiva och vardagliga uppgifter genom att utnyttja dessa AI -verktyg och plattformar. Detta påskyndar inte bara utvecklingsprocessen utan förbättrar också kvaliteten och skalbarheten för slutprodukten.

Från Github Copilots intelligenta förslag till TensorFlows kraftfulla maskininlärningsfunktioner blir AI-verktyg oundgängliga i modern mjukvaruutveckling. Deras integration säkerställer att utvecklare kan möta marknadskrav med hastighet, precision och innovation.

Slutsats

Medan AI -tekniken förväntas revolutionera hur koden skrivs helt; Det kommer inte att betyda att kodare och proffs som arbetar som mjukvaruutvecklare kommer att bli föråldrade. Det betyder helt enkelt att utvecklare av kärnansvaret kommer att förvandlas för att hjälpa till att tillämpa det framväxande lägga ut AI teknologi. I framtiden förväntas mjukvaruutvecklare som kan arbeta i samarbete med AI -tekniken vara efterfrågad. Komplett implementering av AI-teknik gör det möjligt för företag att få tillgång till högkvalitativ Anpassade mjukvaruutvecklingstjänster till lägre kostnader. Sådana samarbeten kommer att innebära mycket mindre krångel än den nuvarande situationen.

 

Sociala hashtags

#softwaredvelopment #aiinsoftware #AI #artificialIntelligence #aiinsoftWaredEvelopment #SoftWaredEvelopmentProcess #SoftWaredEvelopers #AITECHNOLOGY #CODEREFACTORING #PROGRAMMINGASSITANTS #SOFTWAREDEVELVEVELUTLIFECYCLESS

 

Vanliga frågor

Följande är några av de goda effekterna av AI på mjukvaruutveckling:
– Insamlingskrav
– Organiserar programvaruutveckling
– Utvecklingen är strömlinjeformad
– hjälper till med testning
– distributionen är förenklad
– underhållet är minskat
– ökar säkerheten
Följande är några av de sätt som AI kommer att ändra programvaruutveckling:
– Programvarans design kommer att förenklas
– projektledning kommer att vara enkel
-felsökning kommer att vara automatisk
– kontroll över distributionsprocessen
– Automatiseringstester
Ja, med hjälp av självkodade applikationer kan AI hantera kodningsutmaningar. Detta kommer inte bara att tillåta programmerare att slutföra arbetet på kortare tid, utan det kommer också att förbättra utvecklarens programmeringsförmåga.
AI kommer att påverka mjukvaruutvecklingsverksamheten på följande sätt:
– Förbättrad datasäkerhet
– Upptäckt av buggar och fel i ett tidigt skede
– med strategiskt beslutsfattande kan du skapa överlägsen programvara
– Uppskattningarnas precision kommer att förbättras
AI kommer att resultera i en betydande ökning av produktiviteten. AI kommer att hjälpa mjukvaruutvecklare att utveckla applikationer av högre kvalitet snabbare och effektivt. Det kommer inte bara att spara organisationer tid och ansträngning, utan det kan också leda till mer uppfinningsrika affärsförfaranden.

4 sätt AI förbättrar programvaruutveckling: infographic

4 sätt AI förbättrar infographic programvaruutveckling


Ladda ner info-grafisk


Ladda ner ppt