人工智能如何重塑软件开发生命周期（SDLC）的未来

人工智能辅助开发提高开发人员生产力的三种方式

在我们了解 AI 如何影响整个 SDLC 之前，我们需要了解 AI 如何影响开发人员的生产力。

虽然大多数人认为这与项目完成速度有关， GitHub 挖矿 他们对这一说法深信不疑。他们发现，开发人员的生产力不仅仅与速度有关。“能够专注于手头的任务，取得有意义的进展，并在一天的工作结束时感到满意”是开发人员对生产力的定义。或者正如 GitHub 所描述的那样：流程。

A 麦肯锡调查 重申了人工智能（特别是生成式人工智能）对开发人员生产力和流程的重要性。

例如，生成式人工智能可以帮助开发人员比没有生成式人工智能的情况下快 45% 地完成编码任务。

94% 的开发人员同意他们使用生成式人工智能，而没有使用生成式人工智能的开发人员只有 55%。

很明显 人工智能辅助开发 是开发者保持流量的途径，主要有三个原因：引导、辅助、生成。

1. 指导提高生产力

人工智能辅助开发通过为开发人员提供 IDE 中的内置智能聊天机器人来提高生产力。这使开发人员无需离开他们的环境即可访问信息。

这样一来，开发人员可以减少在开发过程中寻找经常出现的答案所花费的时间。

2. 协助执行最佳实践

AI 开发助手可以根据上下文提供实时代码建议和自动完成功能。这些功能可以加快开发过程。AI 辅助开发可以在开发人员编程时实时识别语法和逻辑错误以及潜在错误。

最重要的是：人工智能辅助可以执行最佳实践和标准，以帮助确保速度、质量和安全。

3. 发电创造带宽

作为近年来最热门的人工智能类型，生成式人工智能让开发人员只需简单几步即可生成代码。借助这种功能，开发人员可以自动完成繁琐的手动开发任务。

GitHub 的研究表明，让人工智能辅助开发处理开发中的“无聊和重复”的工作，为更有意义、更有创造性的解决问题打开了大门。

整个 SDLC 中的 AI 辅助开发

指导、援助和创造不仅适用于发展。

将 AI 的好处仅限于 SDLC 的开发部分意味着您限制了可以从 AI 中获得的价值。

您不仅希望组织能够更快地发展。您还希望更快地交付。人工智能的潜力远远超出了编码的范围，还影响了以下领域：

• 项目管理
• 工艺设计
• 测试
• 部署
• 维护
• 应用程序性能监控
• 问题解决

这些阶段充满了重复性任务，非常适合自动化。根据 Gartner公司，人工智能辅助开发工具“使软件工程师能够将时间、精力和创造力集中在功能开发等高价值活动上。”

您需要将 AI 融入整个 SDLC。这样，您就可以实现更高的效率、更好的质量和更快的上市时间。

让我们看看指导、帮助和生成如何应用于 SDLC 的其余部分。

指导可提高认识并促进知识共享

组织可以利用人工智能来优化规划和资源分配，还可以预测项目时间表、识别潜在风险并推荐缓解策略。这有助于组织采取更积极主动的方法来最大限度地减少延误。

如果你有数据，你可以使用人工智能分析过去的项目数据，获得见解和经验教训。见解越多，你在项目执行中取得的持续改进就越多。

SDLC 可能是一个孤立的过程。但 AI 无疑影响了其中的很多人。

• 开发经理可以借助人工智能识别合适的技能组合，更好地组建团队
• 产品所有者可以使用人工智能根据用户和利益相关者的反馈来确定优先级
• 开发人员可以使用 AI 生成的入门模板启动项目。

AI 支持这些角色，允许您创建一个集中式知识库，以弥合生命周期各个部分之间的差距。您可以存储常见问题的解决方案、常见问题解答和项目特定信息，所有团队成员都可以通过 AI 助手访问这些信息。

协助简化 DevOps

AI 使 DevOps 团队能够实现更高的可靠性、效率和灵活性。如何实现？通过任务自动化、流程优化和洞察力。我们看到许多 AI 驱动的工具简化了 CI/CD 管道。这有助于减少错误并加快发布速度。

人工智能让您能够在正确的时间交付。为了帮助您完成迭代阶段，想象一下使用人工智能生成类似 NPS 的调查，并在正确的时间发送给正确的用户。这让您能够做出更多基于数据的决策，以决定下一步该做什么。

企业可以利用人工智能分析运营数据，预测和预防系统故障，确保主动解决问题。从项目和人员管理的角度来看，企业可以利用人工智能优化资源配置，提高效率并降低成本。

说到软件的成功，应用程序组合管理是关键因素。制作商业案例可能具有挑战性，因为并非每个人都能熟练地将自己的想法或需求表达成结构化的商业案例。糟糕的商业案例可能会导致错失机会。

组织可以在投资组合中利用 AI 的一种方法是更好地生成结构化的商业案例，该案例可以捕捉想法并使其适合投资组合，以便您可以将其转化为成果。当您有很多想法时，AI 还可以帮助您预测列表中的下一个最佳投资。

生成的不仅仅是代码

生成式人工智能 可以通过自动化和增强其所有阶段来彻底改变 SDLC。它有潜力：

• 生成项目计划
• 创建线框和原型
• 建议设计改进

生成式人工智能可以促进 SDLC 每个阶段团队成员之间的沟通。

在测试中，团队可以自动生成、执行测试用例并检测错误。这样做的结果是他们提高了软件的质量以及测试人员和 QA 专业人员的速度。

在部署期间，您可以使用 AI 优化 CI/CD 管道，以实现更高效的发布。

组织可以利用生成式人工智能来帮助预测问题、提出解决方案并自动执行日常任务。

生成式人工智能可以为您生成和优化用户故事。但不仅如此。想象一下这样一个世界：组织可以进一步利用这些用户故事，并生成数据模型、UI 和逻辑，从而更快地开始软件项目。

顺其自然

GitHub 的 Copilot 是 AI 辅助开发所能带来的一个令人着迷的标志。GitHub 调查的 73 名开发人员中，2000% 表示他们在使用 Copilot 时更加顺畅。88% 的人报告说编程项目完成得更快。74% 的人能够专注于更令人满意的工作。

更快乐的开发人员是对您的组织和您的竞争对手的一份礼物。在 SDLC 方面，最好尽早搭上 AI 列车。

Gartner预测 到 2027 年，50%（高于 5%）的软件工程师将使用机器学习驱动的编码工具。这意味着很多高效的开发人员。

想象一下整个 SDLC。

解决方案开发得越快，它们就越快开始产生价值。 人工智能辅助开发 它并不只是要有利于发展。

超越人工智能辅助开发和开发人员生产力的思考将帮助您成倍地提高您的价值和价值实现时间。