هوش مصنوعی در حال تغییر صنایع در سراسر جهان، چه دیجیتال و چه فیزیکی است. یک مطالعه اخیر توسط McKinsey & Company نشان می دهد که تا سال 2080، 100٪ از ساعات کاری در ایالات متحده می تواند خودکار شود. در این سند، ما به این خواهیم پرداخت که چگونه هوش مصنوعی به صنعت نرم افزار کمک می کند تا زمان توسعه و هزینه های پروژه های نرم افزاری را کاهش دهد.
چگونه هوش مصنوعی می تواند زمان و هزینه توسعه نرم افزار را کاهش دهد؟
در حال حاضر، هوش مصنوعی به شرکت ها کمک می کند تا هزینه های عملیاتی را تا 30 درصد کاهش دهند و تا 45 درصد از کارهای تکراری را خودکار کنند. هوش مصنوعی با انجام وظایف معمول، تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ و تصمیم‌گیری هوشمندانه، به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا روی کارهای ارزشمندتری مانند نوآوری و حل مشکلات استراتژیک تمرکز کنند.
بیایید نگاهی دقیق تر به چگونگی آن بیندازیم هوش مصنوعی در حال تغییر است هر مرحله از چرخه عمر توسعه نرم افزار:
جمع آوری و تجزیه و تحلیل نیازمندی ها:
ابزارهای NLP مبتنی بر هوش مصنوعی مانند MonkeyLearn و زبان طبیعی IBM Watson درک کردن می تواند بازخورد کاربر، مستندات و سایر داده های مکتوب را برای یافتن الزامات مهم و شناسایی مناطق نامشخص تجزیه و تحلیل کند. این به ایجاد مشخصات نیازمندی واضح تر و کامل تر کمک می کند.
هوش مصنوعی همچنین می‌تواند احساسات موجود در بازخورد و نظرات کاربران را بررسی کند تا ببیند کاربران چه چیزی را دوست دارند و چه چیزی را دوست ندارند. این اطلاعات برای اولویت بندی ویژگی ها و بهبود تجربه کلی کاربر ارزشمند است.
طراحی و نمونه سازی:
ابزارهای طراحی مولد، مانند Autodesk Dreamcatcher، از هوش مصنوعی برای ایجاد گزینه های طراحی متعدد بر اساس اهداف و محدودیت های خاص استفاده کنید. این امر فرآیند طراحی را با خودکارسازی مراحل اولیه سرعت می بخشد. طراحان می توانند به جای صرف زمان زیاد برای بازبینی دستی، بر بهبود بهترین ایده هایی که هوش مصنوعی تولید می کند تمرکز کنند.
در طراحی تجربه کاربر (UX)، هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های رفتار کاربر را برای کشف الگوها و ترجیحات تجزیه و تحلیل کند. این به طراحان کمک می کند تا رابط هایی ایجاد کنند که استفاده از آنها آسان باشد و طبیعی باشد. با پیش‌بینی آنچه کاربران می‌خواهند، هوش مصنوعی چرخه طراحی UX را کوتاه می‌کند، نیاز به آزمایش گسترده A/B را کاهش می‌دهد و طراحی‌های مجدد گران قیمت را به حداقل می‌رساند. به طور کلی، این روش باعث صرفه جویی در زمان و هزینه می شود.
توسعه:
ابزارهای تولید کد خودکار مانند GitHub Copilot و تابنین می تواند تکه های کد یا کل توابع را بر اساس دستورهای ساده یا کد موجود ایجاد کند. این به توسعه دهندگان کمک می کند تا کارهای کدنویسی اولیه خود را سرعت بخشند و زمان کمتری را برای کارهای تکراری صرف کنند.
ویژگی های تکمیل کد هوشمند در IDE ها مانند کد ویژوال استودیو و ایده IntelliJ کد مربوطه را به عنوان یک نوع توسعه دهنده پیشنهاد دهید. این امر با کاهش تعداد ضربه‌های کلید و اشتباهات رایج، کدنویسی را سرعت می‌بخشد، که بهره‌وری را افزایش می‌دهد و زمان اشکال‌زدایی را کاهش می‌دهد.
هوش مصنوعی همچنین توانایی های قوی در زمینه اتوماسیون تست را نشان می دهد. ابزارهایی مانند سلنیوم و اپیوم از هوش مصنوعی برای تولید و آزمایش موارد به طور خودکار استفاده کنید. این امر پوشش تست را بهبود می‌بخشد و به تیم‌ها کمک می‌کند تا مشکلات را در اوایل چرخه توسعه پیدا کنند و در زمان و هزینه در مقایسه با آزمایش دستی صرفه‌جویی کنند.
خطوط لوله CI/CD مبتنی بر هوش مصنوعی مراحل ساخت، آزمایش و استقرار را خودکار می کند و از انتشار سریعتر و سازگارتر اطمینان می دهد. با ساده‌سازی این فرآیندهای مهم، هوش مصنوعی بار کاری را برای تیم‌های توسعه و عملیات کاهش می‌دهد. این منجر به زمان تحویل سریع تر، نرم افزار با کیفیت بالاتر و هزینه های پروژه کمتر می شود.
تست کردن:
هوش مصنوعی تست نرم افزار را سریع تر، آسان تر و مقرون به صرفه تر می کند. با تولید کیس آزمایشی، هوش مصنوعی می تواند به طور خودکار موارد آزمایشی را بر اساس نیازهای پروژه و کدی که پوشش می دهد ایجاد کند. این به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند بدون صرف ساعت‌ها برای نوشتن تست، مشکلات را زودتر تشخیص دهند.
سپس ابزارهای اتوماسیون تست این موارد تست را به صورت خودکار اجرا می کنند. این باعث صرفه جویی در زمان و بازخورد سریع در مورد نحوه عملکرد نرم افزار می شود. توسعه‌دهندگان می‌توانند روی کارهای پیچیده‌تر تمرکز کنند و بدانند که عملکردهای مهم در حال آزمایش هستند.
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به داده های گذشته نگاه می کند تا تشخیص دهد که در کجا ممکن است مشکلات رخ دهد. این به تیم ها اجازه می دهد تا آزمایش های خود را بر روی مناطق پرخطر متمرکز کنند و به آنها کمک می کند تا از اشکال زدایی وقت گیر جلوگیری کنند. با ساده‌سازی این فرآیندهای آزمایشی، هوش مصنوعی به تیم‌ها کمک می‌کند تا نرم‌افزار با کیفیت را سریعتر و با منابع کمتر بسازند و منتشر کنند.
استقرار:
هوش مصنوعی چگونه تیم های نرم افزاری استقرار و نظارت بر عملکرد را از طریق استقرار خودکار و نظارت هوشمند بر عملکرد تغییر می دهد.
خدمات هوش مصنوعی مانند پاسخگو و عروسک خیمه شب بازی از هوش مصنوعی برای خودکارسازی کل فرآیند استقرار استفاده کنید. آنها همه چیز را از راه‌اندازی زیرساخت تا استقرار برنامه‌ها را مدیریت می‌کنند. این اتوماسیون خطاهای دستی را کاهش می دهد، استقرار را سرعت می بخشد و ثبات را در محیط های مختلف تضمین می کند.
برای نظارت بر عملکرد، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مانند یادگار جدید و Dynatrace بینش در زمان واقعی در مورد نحوه عملکرد برنامه ها ارائه می دهد. آنها به تیم‌ها کمک می‌کنند تا مشکلات را قبل از اینکه روی کاربران تأثیر بگذارند، شناسایی و برطرف کنند. این ابزارها معیارهای مهمی مانند زمان پاسخگویی، نرخ خطا و استفاده از منابع را دنبال می‌کنند.
آنها همچنین دارای ویژگی هایی برای تشخیص الگوها و مشکلات غیر معمول هستند تجزیه و تحلیل علت ریشه ای برای یافتن منبع هرگونه مشکل عملکرد این بدان معناست که تیم‌ها می‌توانند به سرعت پاسخ دهند و برنامه‌ها را به خوبی اجرا کنند.
پیگیری و نگهداری مشکلات:
هوش مصنوعی همچنین نحوه مدیریت ردیابی و نگهداری مشکلات را تغییر می‌دهد و توسعه نرم‌افزار را سریعتر و ارزان‌تر می‌کند. ابزارهایی مانند جیرا و مشکلات GitHub نمونه های بسیار خوبی از ردیابی مشکلات مبتنی بر هوش مصنوعی هستند.
آنها به طور خودکار موضوعات را بر اساس جدی بودن و تأثیر آنها دسته بندی و اولویت بندی می کنند. این به تیم ها کمک می کند ابتدا روی بحرانی ترین مشکلات تمرکز کنند و از منابع خود عاقلانه استفاده کنند.
هوش مصنوعی همچنین امکان جستجوی آسان‌تر برای مسائل خاص را با استفاده از زبان ساده، صرفه‌جویی در زمان و بهبود دقت فراهم می‌کند. به علاوه، می‌تواند راه‌حل‌های ممکن یا مقالات مرتبط را پیشنهاد کند و به توسعه‌دهندگان کمک کند مشکلات را سریعتر حل کنند.
در بخش تعمیر و نگهداری، ابزارهای هوش مصنوعی به داده های گذشته نگاه می کنند تا پیش بینی کنند که چه زمانی ممکن است خرابی سیستم اتفاق بیفتد. این رویکرد پیشگیرانه به تیم ها اجازه می دهد تا قبل از بروز مشکلات، تعمیر و نگهداری را برنامه ریزی کنند، زمان خرابی را کاهش داده و سیستم ها را روان نگه می دارند. با هدف قرار دادن مولفه های در معرض خطر، تیم ها می توانند منابع خود را بهتر تخصیص دهند و قابلیت اطمینان کلی سیستم را بهبود بخشند.
کلمات پایانی
توسعه هوش مصنوعی در حال تغییر نحوه عملکرد توسعه نرم افزار با صاف کردن فرآیندها و کاهش هزینه ها در هر مرحله است. این به تیم ها کمک می کند کارهایی مانند تولید کد و آزمایش را خودکار کنند، در حالی که بینش های ارزشمندی را از تجزیه و تحلیل داده ها ارائه می دهد. این باعث می شود توسعه سریعتر و کیفیت نرم افزار بهبود یابد. سازمان ها حتی می توانند ایجاد کنند راه حل های توسعه نرم افزار هوش مصنوعی سفارشی متناسب با نیاز آنها. با استفاده از هوش مصنوعی، کسب‌وکارها می‌توانند فرصت‌های جدیدی را باز کنند و در دنیای دیجیتال امروزی مزیت رقابتی کسب کنند.