在软件开发中实施人工智能和敏捷管理的9种方法

来源：mush博客

自1956年年成立以来，人工智能已经彻底改变了企业决策和部署资源的方式。

几十年来，人工智能通过帮助各行各业的企业蓬勃发展，证明了其价值。从汽车制造厂的机器人到预测货币和库存变动到交易员，人工智能是我们生活的一部分。

今天，组织使用人工智能来自动化平凡的任务，使曾经被认为不可能的事情成为可能。让我们来看看AI如何帮助敏捷驱动的管理以及如何实现它。

AI在软件开发中的应用

AI已经改变了每个业务功能，并且软件开发不是免除的。机器学习可以帮助加速当代软件开发生命周期.AI重新定义了开发人员如何构建产品。

通常，软件开发要求您在构建系统之前指定系统要执行的操作。稍后会详细介绍。

有些步骤和决定过于复杂，无法以严格的方式传授给计算机。例如，您如何教某台计算机某张照片中含有消防栓？整蛊，对吧？

继续使用消防栓照片示例，只有很多排列，如天气差异，距离，角度和清晰度，这使得在程序中枚举所有这些排列变得十分不可能。

现在让我们看看如何在敏捷开发过程中实现AI。

9在敏捷开发中引入ML技术的实用方法

让我们面对现实：传统的软件开发将继续存在。那么现在百万美元的问题是：我们如何利用机器学习来增强我们的软件开发过程？

事实上，软件接口和数据管理等主要应用程序组件仍将使用常规软件。但是，您可以将ML技术引入SLDC，如下所示：

编码助手：开发人员的大部分时间都花在调试代码和阅读文档上。使用ML实现智能编码助手，开发人员可以根据代码库获得快速反馈和建议，节省从而时间大量很好的例子包括Java的的Codota和Python中的风筝。
自动编码重构：拥有干净的代码非常重要，因为它使协作变得更加容易。代码清洁的维护也。比不清洁代码容易这的英文交易; 无论何时组织扩展，重构都成为一种痛苦的必要。使用ML，通过识别重构的潜在区域，可以轻松分析代码并优化性能。
制定战略决策：人员开发花费大量时间用于讨论要优先考虑的功能产品状语从句：使用过去开发项目数据培训的AI模型可以评估应用程序的执行情况，帮助业务负责人和工程团队确定最小化风险和最大化影响的方法。
提供精确的估算：软件开发专业以超出预算和时间表而着称。为了做出好的估计，了解深入上下文开发状语从句：团队非常重要您可以使用过去项目（如用户故事，成本估算和功能定义）中的数据来训练ML模型。这可以证明在预测工作量和预算方面非常有用。
分析和错误处理：基于ML的编码助理可以识别历史数据中的模式并识别常见错误。如果工程师在开发过程中出现这样的错误，助手编码会标记这一点一并非全部……在部署之后，ML可用于分析日志并标记可以修复的错误。这使得软件开发人员可以主动解决错误。谁知道？也许在未来ML将根据错误纠正软件而无需人为干预。
快速原型制作：将业务需求转换为技术需要数月或数年才能转化为技术。然而，今天，ML通过帮助技术知识较少的人开发技术来缩短开发时间。
将AI用于项目规划：人类的大脑是一个令人惊讶的伟大的知识强国。而更令人惊讶的是，彼此我们都有不同的认知能力没有两个项目经理对同一个项目有完全相同的想法。输入ML。通过复制人类智能，ML可以创建类似于人类大脑的各种情况的排列。
风险评估：在软件开发中做出关于风险评估的明智决策是复杂的，也是预算和调度约束的因素。一开始，项目每个都可能出现健康的完成水平但这的英文踢球者，当你启动项目时，外部环境和项目的相互依赖性会改变概率场景。我们作为人类的限制受到存储和复制信息的能力的限制。ML允许您按需检索参数化信息。您可以使用项目开始和结束日期的过去数据来训练人工智能模型。这样，它将为您提供当前开发项目的实际时间表。
项目资源管理：交付软件产品取决于是否有合适的人员参与项目.AI再次深入研究过去项目历史的数据。它可以实时为您提供开发人员参与其他项目的信息。这使您可以轻松了解哪些开发人员已准备好进行部署。根据ML预测，您可以增加或减少开发人员的数量。

根据手头的项目，AI可以通过提供有助于提高技能和知识的培训材料，尽快启动并运行您的开发人员。入职和项目交付非常快。

这就是为什么这很重要：

当您使用AI分配最佳工作负载时，您可以保证全年使用您的员工100％。此外，通过自动执行重复性任务，您有更多时间来制定以项目为中心的决策。

但问题出现了：将人工智能如何改变我们构建软件的方式阅读下一节以了解相关信息。

我们将如何构建未来的软件

在AI中，软件工程师不会向计算机提供做出决定或采取措施所需的步骤。相反，他们策划特定于域的数据，将其输入到学习算法中。

最好的部分？

该模型识别数据中的模式，这些模式对决策非常重要。当给定测试数据时，ML算法与其数据库中已有的算法进行比较并做出决定。

令人惊奇的是，工程师没有知识编码。事实上，人工智能模型的结果通常会揭示人类难以直观识别的奇怪而有趣的模式。

结果？

AI通过暴露人类感知，定义和编程执行来改变软件开发。事实上，谷歌的Pete Warden认为，在十年内，大多数软件开发工作都不会涉及编程。

根据OpenAI的前研究科学家和现任特斯拉人工智能总监Andrej Karpathy的说法，未来的程序员不会维护复杂的存储库，分析运行时间或创建错综复杂的程序。

他们将收集，消毒，标记，分析和可视化数据馈送神经网络。

只是为了了解AI和敏捷将改变我们构建软件的方式。让我们来看看两者之间的区别。

传统的开发过程与机器学习开发模型

在传统的构建软件方法中，工程师使用Java或C ++等编程语言为计算机提供明确的步骤。但是，在编写单个代码之前，有几个步骤。

步骤是需求定义，然后是设计，然后是开发。构建之后，还有质量保证（QA），其中包括运行测试以确保软件能够达到预期的效果。

在从QA收到绿灯后，代码将部署到生产环境中。然后工程师必须不断维护代码。

敏捷加强了软件开发过程。在敏捷方面，开发人员选择在2到4周冲刺期间关注的较小功能或功能组。因此，在基础层面，敏捷和瀑布是相似的。

然而：

在ML软件开发模型中，开发人员定义问题并列出他们想要实现的目标，收集数据，准备数据，将数据提供给学习算法，部署，集成和管理模型。

结论

毫无疑问，人工智能已经证明了自1956年年构想以来对商业繁荣至关重要。毫无疑问，许多公司正在利用人工智能提供的潜力来实现平凡的任务自动化。

在敏捷开发中使用AI可带来更多商业利益。

除此之外，您还可以进行可靠的预算编制预测，具有100％的开发人员利用率，生产中的错误检测以及开发环境和代码重构建议。

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