近年來，軟件工程見證了向增強自動化和簡化開發(fā)過程的重大轉(zhuǎn)變。關(guān)于采用生成式人工智能作為現(xiàn)代化計劃的戰(zhàn)略推動者存在很多爭議。自然語言處理使機器能夠理解用戶需求并自動交付高質(zhì)量的軟件模型。

集成人工智能的獨特功能可以在軟件開發(fā)生命周期(SDLC)的每個階段為開發(fā)人員提供幫助，從業(yè)務(wù)需求分析和創(chuàng)建敏捷的用戶故事到軟件設(shè)計、編碼、測試、部署、監(jiān)控和維護。這是組織可以使用生成式人工智能進行優(yōu)化的地方。

高效的SDLC原型設(shè)計和規(guī)劃

在規(guī)劃的概念階段，SDLC中的“需求管理”涉及最大限度的人為干預(yù)，以使開發(fā)與愿景保持一致。人工智能算法可以分析大量數(shù)據(jù)，例如客戶評論、市場研究和行業(yè)最佳實踐，以識別用戶需求和偏好的模式。人工智能工具可以更好地幫助項目團隊解釋客戶需求，從而更快地開發(fā)新的軟件原型并在早期開發(fā)過程中收集反饋。預(yù)測分析增加了另一層優(yōu)勢，能夠預(yù)測成本、時間和精力。

加速代碼創(chuàng)建和審查

開發(fā)人員可以使用生成式人工智能工具，通過輸入代碼或自然語言根據(jù)上下文概述和起草代碼。工具可以更快地自動生成準確的代碼，減少摩擦，同時實現(xiàn)自動翻譯，可以對許多日常開發(fā)人員任務(wù)產(chǎn)生影響，包括重構(gòu)現(xiàn)有代碼。最近，還設(shè)計了一些利基工具，例如深度代碼，用于識別代碼中的潛在缺陷。

簡化用戶故事創(chuàng)建和自動測試用例生成

編寫用戶故事可能是一個耗時且乏味的過程。借助生成式人工智能，軟件團隊可以快速創(chuàng)建一組基線需求，涵蓋工程師需要遵循的史詩、用戶故事和任務(wù)。作為軟件測試的一部分，它自動生成反映最終用戶行為的測試。

自動回歸測試和威脅識別

生成式人工智能可用于質(zhì)量保證，以自動進行回歸測試，其中包括測試對軟件所做的更改并識別新的錯誤或問題以幫助防止停機。通過模擬用戶與軟件的交互，生成式人工智能可以突出用戶界面或用戶體驗中的潛在差距。

優(yōu)化軟件部署和可靠性

作為工作流程或流程自動化、后期測試和調(diào)試的一部分，開發(fā)的應(yīng)用軟件可以使用生成式人工智能進行部署。生成式人工智能工具可以通過實時分析系統(tǒng)性能來優(yōu)化工作負載放置，以最大限度地提高資源利用率、最大限度地縮短響應(yīng)時間并提高整體系統(tǒng)效率。它可用于創(chuàng)建知識文檔以供發(fā)生服務(wù)中斷時參考。

在IT支持場景中，有多個用例可以增強團隊的能力，以獲得更可靠的系統(tǒng)和用戶體驗。突出的功能包括業(yè)務(wù)自助功能、自動票務(wù)、票務(wù)路由和常規(guī)票務(wù)解決、支持工程師助理以及多語言支持。

隨著生成式人工智能的發(fā)展并與SDLC的工具無縫集成，預(yù)計將進一步加快交付質(zhì)量并大幅提高生產(chǎn)力。但實施生成式人工智能和管理規(guī)模經(jīng)濟需要采取負責(zé)任第一的方法，確保毫不妥協(xié)的道德、信任、隱私、安全和合規(guī)性，同時在利用下一代機會并從無與倫比的創(chuàng)新、互聯(lián)生態(tài)系統(tǒng)和普遍效率中創(chuàng)造價值時，放大人類、企業(yè)和社區(qū)的潛力。