3 façons dont le développement assisté par l'IA améliore la productivité des développeurs

Avant d’examiner comment l’IA peut avoir un impact sur l’ensemble du SDLC, nous devons voir comment l’IA affecte la productivité des développeurs.

Alors que la plupart pensent que c'est une question de rapidité d'achèvement du projet, GitHub a creusé Ils ont découvert que la productivité des développeurs n'est pas seulement une question de rapidité. « La capacité à rester concentré sur la tâche à accomplir, à faire des progrès significatifs et à se sentir bien à la fin d'une journée de travail » est la façon dont les développeurs définissent la productivité. Ou comme le décrit GitHub : le flux.

A enquête de McKinsey réitère l’importance de l’IA, en particulier de l’IA générative, sur la productivité des développeurs et sur leur capacité à être dans le flux.

Par exemple, l’IA générative peut aider les développeurs à réaliser des tâches de codage jusqu’à 45 % plus rapidement que sans elle.

94 % des développeurs ont convenu qu'ils étaient dans le flux en utilisant l'IA générative, contre 55 % qui étaient dans le flux sans elle.

Il est clair que Développement assisté par l'IA est le moyen pour les développeurs de rester dans le flux. Il y a trois raisons principales à cela : l'orientation, l'assistance et la génération.

1. L'orientation augmente la productivité

Le développement assisté par l'IA améliore la productivité en offrant aux développeurs des chatbots intelligents intégrés dans un IDE. Cela permet aux développeurs d'accéder aux informations sans avoir à quitter leur environnement.

Grâce à cela, les développeurs peuvent réduire le temps passé à rechercher des réponses qui surgissent souvent au cours du développement.

2. L'assistance renforce les meilleures pratiques

Les assistants de développement IA peuvent proposer des suggestions de code en temps réel et des saisies automatiques en fonction du contexte. Ces fonctionnalités peuvent accélérer le processus de développement. Le développement assisté par IA peut identifier les erreurs de syntaxe et de logique ainsi que les bugs potentiels en temps réel pendant que les développeurs programment.

Plus important encore : l’assistance de l’IA peut appliquer les meilleures pratiques et normes pour contribuer à garantir la rapidité, la qualité et la sécurité.

3. La génération crée de la bande passante

En tant que type d'IA le plus en vogue de ces dernières années, l'IA générative permet aux développeurs de générer du code à partir d'une simple invite. Grâce à cette capacité, les développeurs peuvent automatiser les tâches de développement manuelles et fastidieuses.

Les recherches de GitHub suggèrent que laisser le développement assisté par l'IA gérer le travail « ennuyeux et répétitif » du développement ouvre la porte à une résolution de problèmes plus significative et plus créative.

Développement assisté par l'IA tout au long du SDLC

L’orientation, l’assistance et la génération ne s’appliquent pas uniquement au développement.

Limiter les avantages de l’IA à la seule partie développement du SDLC signifie que vous limitez la valeur que vous pouvez tirer de l’IA.

Vous ne souhaitez pas seulement développer votre entreprise plus rapidement. Vous souhaitez également livrer plus rapidement. Le potentiel de l'IA s'étend bien au-delà du codage et a un impact sur des domaines tels que :

• La gestion de projets
• Design
• Tests
• Déploiement
• Entretien
• Surveillance des performances des applications
• Résolution des problèmes

Les étapes sont pleines de tâches répétitives qui sont mûres pour être automatisées. Selon GartnerLes outils de développement assistés par l’IA « permettent aux ingénieurs logiciels de concentrer leur temps, leur énergie et leur créativité sur des activités à forte valeur ajoutée comme le développement de fonctionnalités ».

Vous devez intégrer l'IA à l'ensemble de votre cycle de vie du développement logiciel. De cette façon, vous pouvez réaliser des gains d'efficacité, améliorer la qualité et accélérer la mise sur le marché.

Voyons comment les conseils, l’assistance et la génération s’appliquent au reste du SDLC.

L'orientation accroît la sensibilisation et le partage des connaissances

Les organisations peuvent exploiter l’IA pour optimiser la planification et l’allocation des ressources, mais aussi prévoir les délais des projets, identifier les risques potentiels et recommander des stratégies d’atténuation. Cela aide les organisations à adopter une approche plus proactive pour minimiser les retards.

Si vous disposez des données nécessaires, vous pouvez utiliser l'IA pour analyser les données des projets antérieurs et en tirer des enseignements. Plus vous disposez d'informations, plus vous améliorez en permanence l'exécution du projet.

Le cycle de vie du développement logiciel peut être un parcours cloisonné. Mais l'IA affecte assurément un grand nombre de personnes.

• Les responsables de développement peuvent mieux composer leurs équipes avec l'aide de l'IA en identifiant les bons ensembles de compétences
• Les propriétaires de produits peuvent utiliser l'IA pour établir des priorités en fonction des commentaires des utilisateurs et des parties prenantes
• Les développeurs peuvent lancer des projets avec des modèles de démarrage générés par l'IA.

L'IA prend en charge ces rôles en vous permettant de créer une base de connaissances centralisée qui comble les lacunes entre chaque section du cycle de vie. Vous pouvez stocker des solutions aux problèmes courants, des FAQ et des informations spécifiques au projet auxquelles tous les membres de l'équipe peuvent accéder via l'assistant AI.

L'assistance rationalise DevOps

L'IA permet aux équipes DevOps d'atteindre une fiabilité, une efficacité et une agilité accrues. Comment ? Grâce à l'automatisation des tâches, à l'optimisation des processus et aux informations. Nous constatons que de nombreux outils basés sur l'IA rationalisent les pipelines CI/CD. Cela permet de réduire les erreurs et d'accélérer les versions.

L'IA vous permet de livrer au bon moment. Pour vous aider dans la phase d'itération, imaginez utiliser l'IA pour générer une enquête de type NPS qui est envoyée aux bons utilisateurs au bon moment. Cela vous permet de prendre des décisions plus basées sur les données pour la suite des opérations.

Les organisations peuvent utiliser l’IA pour analyser les données opérationnelles afin de prévoir et de prévenir les pannes du système, garantissant ainsi une résolution proactive. Du point de vue de la gestion des projets et du personnel, les organisations peuvent utiliser l’IA pour optimiser l’allocation des ressources, améliorer l’efficacité et réduire les coûts.

Pour réussir dans le domaine des logiciels, la gestion du portefeuille d'applications joue un rôle essentiel. L'élaboration d'analyses de rentabilisation peut s'avérer difficile, car tout le monde n'est pas en mesure d'articuler ses idées ou ses besoins de manière experte dans une analyse de rentabilisation structurée. Des analyses de rentabilisation mal conçues peuvent entraîner des opportunités manquées.

Les entreprises peuvent tirer parti de l’IA dans leurs portefeuilles en générant des analyses de rentabilisation mieux structurées, qui saisissent une idée et la rendent prête à être intégrée dans un portefeuille afin que vous puissiez la transformer en résultat. Lorsque vous avez beaucoup d’idées, l’IA peut également vous aider à prédire le prochain meilleur investissement parmi cette liste.

Générer plus que du code

IA générative peut révolutionner le cycle de vie du logiciel en automatisant et en améliorant toutes ses étapes. Il a le potentiel de :

• Générer des plans de projet
• Créer des wireframes et des prototypes
• Proposer des améliorations de conception

L'IA générative peut faciliter les communications entre les membres de l'équipe à chaque étape du SDLC.

Lors des tests, les équipes peuvent automatiser la génération, l'exécution et la détection des bugs des cas de test. Cela permet d'améliorer la qualité du logiciel et la rapidité des testeurs et des professionnels de l'assurance qualité.

Lors du déploiement, vous pouvez utiliser l’IA pour optimiser les pipelines CI/CD pour des versions plus efficaces.

Les organisations peuvent exploiter l’IA générative pour aider à prédire les problèmes, suggérer des correctifs et automatiser les tâches de routine.

L'IA générative peut générer et optimiser des user stories pour vous. Mais ce n'est pas tout. Imaginez un monde dans lequel les entreprises peuvent aller plus loin dans ces user stories et générer des modèles de données, une interface utilisateur et une logique pour démarrer des projets logiciels encore plus rapidement.

Aller dans le sens du courant

Copilot de GitHub est un signe fascinant de ce que le développement assisté par l'IA peut apporter. 73 % des 2000 88 développeurs interrogés par GitHub ont indiqué qu'ils étaient plus impliqués dans le processus lorsqu'ils utilisaient Copilot. 74 % ont signalé une réalisation plus rapide des projets de programmation. XNUMX % ont pu se concentrer sur un travail plus satisfaisant.

Des développeurs plus heureux sont un cadeau pour votre organisation… et aussi pour vos concurrents. Il est préférable de sauter dans le train de l'IA le plus tôt possible lorsqu'il s'agit de votre SDLC.

Gartner prédit que d'ici 2027, 50 % (contre 5 % auparavant) des ingénieurs en logiciel utiliseront des outils de codage basés sur l'apprentissage automatique. Cela représente beaucoup de développeurs productifs.

Imaginez cela sur l’ensemble du SDLC.

Plus vite vous développez des solutions, plus vite elles commencent à générer de la valeur. La beauté de Développement assisté par l'IA c'est que cela ne doit pas seulement bénéficier au développement.

Penser au-delà du développement assisté par l’IA et de la productivité des développeurs va vous aider à augmenter votre valeur et votre délai de rentabilisation de manière exponentielle.