人工智能（AI）仍然是技术行业中一个突出而持久的趋势。它的影响是广泛的，为不同的业务部门带来了实质性的进步，尤其是软件开发等现代行业。
最近，人工智能深刻地影响了软件开发领域。亚马逊、苹果和Microsoft等领先公司已将人工智能集成到软件开发生命周期（SDLC）中，以提高效率和敏捷性。SDLC包括需求分析，设计，开发，测试和实施等阶段，旨在建立一个结构化框架，帮助开发人员以可预测的方式生产高质量的软件。在本文中，我们将探讨人工智能对软件开发过程的影响，以及如何有效地实施这项新兴技术。
人工智能如何提高软件开发的有效性？
人工智能有望对现代软件公司的各个方面都具有无价的价值，您可以通过将其合并到不同的部分来改进软件开发过程。这项技术使软件工程师能够更有效地工作，从而产生更成功和有影响力的软件开发项目。让我们探讨一下人工智能在软件开发过程中的好处：
1. 加快软件开发的速度和可扩展性
AI 集成对 DevOps 各个方面的影响可以通过软件交付性能的关键指标来衡量，例如部署频率、更改提前期和恢复服务的时间。
在人工智能的帮助下，测试可以自动化，无需质量保证分析师手动执行。这不仅节省了大量时间，而且确保了更全面地覆盖测试场景。通过实现快速准确的测试，人工智能极大地降低了故障率并缩短了整体开发周期。
采用机器学习支持的超自动化平台可以进一步增强部署验证过程，从而实现软件开发的可扩展性。
2. 战略决策
人工智能可以显着影响战略决策，因为它基于历史数据和分析来自动化流程并减少对人类参与的依赖。人工智能驱动的决策还提供了消除人为偏见和错误的优势。通过利用数据和应用机器学习算法，计算机可以收集、分析和利用数据来做出明智和明智的决策。
随着计算能力和数据存储能力每年呈指数级增长，计算机将在增强人类智能和实现更智能的决策方面发挥至关重要的作用。
3. 转变开发人员角色
由于人工智能的存在，软件开发人员的角色已经发展。通过自动化任务并将其分配给 AI 驱动的系统，开发人员可以将他们的能力集中在各种复杂的任务上，并开发补充 AI 的协作能力。这种演变将改善软件开发过程，而不是使其过时。
人工智能在开发过程中的存在开启了对新一代软件开发人员的需求——那些能够有效地与人工智能一起工作甚至编码的人。尽管有人猜测人工智能最终可能会编写代码，但它不会完全取代程序员。软件开发的复杂性需要人类的专业知识来提供方向和上下文。
4. 更准确的估算
通过利用根据以前项目的数据训练的 AI，您可以提供精确的估算，从而能够预测项目所需的时间、精力和预算。虽然知识渊博的预测需要专业知识和上下文理解，但人工智能也可以被训练来整合这些方面。
这些信息在组织有关项目验收的决策过程中起着至关重要的作用。准确告知客户有关软件交付的信息可提高客户保留率，并对整体业务前景产生积极影响。
人工智能对 SDLC 流程每个阶段的影响
SDLC流程包括一系列明确定义的阶段，每个阶段都有特定的目标和可交付成果，以确保成功开发和交付高质量的软件。以下是人工智能对SDLC每个阶段的实际影响：
1. 需求收集和分析
需求分析是每个软件开发的主要过程，直接影响其他步骤。在此阶段，开发人员收集和分析软件项目的各种需求。他们与利益相关者密切合作，了解他们的需求和期望。
此阶段需要收集和收集大量数据，如果手动完成，则某些数据可能会在问题分析阶段被忽略或未使用。
人工智能在需求分析阶段的实施
人工智能驱动的工具可以自动收集和分析来自各种来源的大量数据，例如客户反馈、用户行为和市场趋势。这有助于开发人员访问对用户需求的全面和实时见解。
此外，人工智能可用于最大限度地减少布局部分的人为参与，并加快必需品收集程序。自然语言处理（NLP）已成为一种强大的技术，可以更准确地解释和理解利益相关者的输入，从而以更精确和结构化的方式简化捕获和记录需求的过程。
2. 规划文档
这是一个关键阶段，涉及在开始开发过程之前进行全面的项目规划和准备。在此阶段，项目经理和利益相关者协作定义项目范围、设定目标、分配资源、建立时间表并为整个开发过程创建路线图。
人工智能在规划阶段的实施
机器学习使文档分类自动化，具有成本、资源等基准来完成任务。一旦机器从初始阶段获得数据，就会输入所需的目标。系统随后处理数据并预测每个基准的值。
在资源分配方面，人工智能可以分析历史项目数据、团队绩效和资源可用性，以优化资源分配。这可确保将正确的技能和资源分配给特定任务，从而提高项目效率。
此外，人工智能算法可以估计每个开发阶段所需的时间，确保现实和可实现的项目时间表。这有助于在预算范围内按时交付项目。
3. 软件设计
一旦计划获得相关团队的批准，就会根据软件架构和开发模式生成软件原型或概念。
原型是软件开发的第一步。编码从这一点开始，尽管功能最少。此阶段的主要目标是创建软件的详细蓝图，概述如何构建软件以及所有组件如何协同工作。
人工智能在原型阶段的实施
通过分析预定的基准，机器可以评估原型的输出。这个过程本质上涉及预测分析，其中历史数据（目标）与软件原型的结果进行比较以进行预测。
此外，人工智能可以执行设计验证和仿真，以在设计过程的早期识别潜在的缺陷或性能问题。这确保了最终设计是可靠且经过充分测试的。
4. 软件开发
在此阶段，开发了包含所有必需功能的编码结构。概念模型获得批准后，采用敏捷软件开发流程。有效管理时间表成为最大化产出的关键方面。
为了确保稳定的系统，错误最少，使用了正确的编程语言。然而，错误是不可避免的，重点是通过最佳实践将其最小化。
人工智能在开发阶段的实施
AI 驱动的编码显著加快了耗时和资源密集型任务的速度，使开发人员能够快速编写和理解代码、生成文档和代码片段，并使用自然语言描述需求。
人工智能工具的一个突出例子是ChatGPT。此工具可以帮助开发人员生成不同语言和框架的代码，并在这些语言中使用多个内置包，翻译和解释代码，并建议最佳编码实践，从而提高开发人员的工作效率。
5. 测试
开发阶段之后是软件测试，其中整个编码结构得到彻底的检查和优化。在此阶段，将仔细检查软件质量保证、编码流程、未来自定义的可扩展性以及缺陷检测，并与需求图表或文档进行比较。
人工智能在测试阶段的实施
AI 驱动的测试（也称为自主测试）为开发人员提供了许多好处，包括更快和持续的测试、无需人工干预的完全自动化、更强大的测试功能、减少维护时间和成本以及提高投资回报率。
通过在测试阶段实施 ChatGPT 等 AI 工具，QA 可以通过提高测试覆盖率来提高自动化软件测试的投资回报率，同时最大限度地减少创建测试用例所需的时间和精力并降低成本。在 SDLC 的测试阶段实现 AI 的不同方式是：
- 为移动自动化测试准备测试计划
- 生成不同语言的 UI 自动化脚本
- 设计示例测试用例
- 设置数据格式
6. 部署
在此阶段，软件产品将部署并发布到其预期环境，供最终用户或客户访问和使用。部署阶段的主要目标是确保从开发环境顺利、成功地过渡到生产环境。此外，在此阶段，软件中任何剩余的错误都会立即得到纠正。收集并考虑客户反馈，以进一步完善 SDLC 流程。
人工智能在部署阶段的实施
很明显，当我们通过机器学习过程连接AI时，机器也可以用来处理部署状态。AI 驱动的持续部署工具可实现新软件更新的自动高效部署，确保顺利、持续的发布过程。
7. 维护
当软件根据客户反馈适应新的变化时，维护也称为SDLC的“支持阶段”。
人工智能在维护阶段的实施
人工智能可以分析性能指标和客户反馈，以识别性能瓶颈并提出优化建议以提高软件效率。此外，该技术可以根据用户行为和反馈确定最合适的更新和补丁，确保更新具有相关性和有益性。
通过 AI 实施简化您的 IT 项目
人工智能催化了今年的技术热潮。根据Gartner最近的调查：
- 70%目前处于GenAI的调查和探索阶段，
- 19%已经进入生产阶段。
人工智能驱动的技术加速了软件开发，带来了显着的进步，并提高了效率、准确性和整体软件质量。从在需求分析阶段收集数据到自动化测试过程，人工智能已被证明是软件开发过程中的游戏规则改变者。
但是，这仍然是一个新术语，利用这项技术需要您有足够的知识和经验。了解许多技术领导者在软件开发过程中实施人工智能的担忧，我们组织了一场网络研讨会：专家圆桌会议：人工智能在现代SDLC中的作用。 这一独家活动旨在为人工智能在软件开发过程中的战略整合提供宝贵的见解。
在您的软件开发过程中释放 AI 的潜力！
