AI tiene un gran potencial para mejorar y acelerar el desarrollo de software y mejorar la calidad del proyecto, especialmente en la mejora de la eficiencia del desarrollo de software.
Durante décadas, la inteligencia artificial ha demostrado su gran talento en una variedad de industrias. A partir de robots para la fabricación, a cambios en el inventario y los operadores de divisas predijo que la inteligencia artificial se ha convertido en parte de nuestras vidas. En la era actual, las empresas están utilizando AI para automatizar el trabajo de rutina, lo que hace que lo que se pensaba imposible se hace posible. A continuación detallamos la inteligencia artificial para la gestión de proyectos ágiles para ofrecer una variedad de beneficios.
De hecho, el desarrollo de software tradicional seguirá existiendo, como los principales componentes de aplicaciones e interfaces de software de gestión de datos y similares seguirán usando el software convencional. Nuestra preocupación es: cómo utilizar la máquina de aprendizaje para ampliar el proceso de desarrollo de software? Creo que, de la siguiente manera puede ser ML (aprendizaje automático) la tecnología en SLDC (software de ciclo de vida de desarrollo):
una creación rápida de prototipos:
Antes de aparición de AI, el equipo de desarrollo pasó mucho tiempo para convertir el negocio del cliente necesita tecnología. Hoy en día, ML mejorar la eficiencia ayudando a los desarrolladores carecen de los conocimientos para reducir el tiempo y el proceso de desarrollo.
En segundo lugar, la evaluación del riesgo:
En el desarrollo de software, evaluación de riesgos es muy complicado para tomar decisiones importantes, y también considerar el período y el presupuesto. Después de iniciar el proyecto, entorno interno y externo de la interdependencia producirá una variedad de posibilidades y los datos de probabilidades. Como seres humanos, tenemos una capacidad limitada para almacenar y replicar los datos.
AI que puede ayudar a la carta y los parámetros de recogida de datos. Uso modelo de AI, podemos empezar a recoger los datos del proyecto a partir de la fecha hasta el final. De esta manera, se puede conseguir el horario real de los proyectos actualmente en desarrollo.
En tercer lugar, el análisis y manejo de errores:
la programación de IA basada puede ayudar a los desarrolladores a identificar fácilmente los patrones históricos y el error humano común. Durante el desarrollo, si hemos cometido un error tal, entonces el asistente de codificación que estará marcado. Después se despliega la aplicación, ML se puede utilizar para analizar los registros y los errores de la bandera, o incluso corregir el error. Esto permite a los desarrolladores de aplicaciones pueden tomar la iniciativa para corregir el error. Tal vez IA puede separar los errores de aplicación sin la participación humana en el futuro.
En cuarto lugar, el asistente de programación:
En ningún desarrollo de software AI, la mayor parte de su tiempo dedicado a la depuración de código de los desarrolladores y documentación. Mediante el uso de asistente de codificación inteligente aplicación ML, los desarrolladores pueden obtener rápidamente información y asesoramiento basado en la base de código, lo que ahorra mucho tiempo. El mejor ejemplo es el código de pitones ayudar a la cometa y Java Codota.
Cinco decisión estratégica:
Los desarrolladores pasan mucho tiempo para hablar de las funciones y productos prioritarios. AI modelo utilizando datos de entrenamiento proyecto de desarrollo en el pasado se puede evaluar el rendimiento de las aplicaciones, ayudando a los líderes de negocios y equipo de ingeniería para desarrollar métodos para minimizar el riesgo y el impacto maximizar.
En sexto lugar, las estimaciones precisas:
los proyectos de desarrollo de software están más allá de los horarios y presupuestos "delincuentes de la repetición." Por lo tanto, para hacer un presupuesto razonable, debe tener un profundo conocimiento del equipo y los antecedentes del proyecto, puede utilizar los datos (como el caso del usuario, las estimaciones de costos y la definición de funciones) proyectos anteriores para entrenar el modelo ML. Esto resultó ser muy útil para predecir la carga de trabajo y el presupuesto.
Siete, refactorización automática de código:
También es importante aclarar el código, y luego poner en práctica la colaboración segura. Reconstrucción del mantenimiento de las normas de limpieza de código es necesario. Para resolver este problema, ML se utiliza para analizar fácilmente el código mediante la identificación de áreas potenciales de reconstrucción y optimizar el rendimiento.
Ocho, plan todo incluido para el proyecto:
el cerebro humano es un muy buen motor de conocimiento, pero la capacidad cognitiva de cada persona puede variar. No hay dos proyectos son el director del proyecto tendrá exactamente la misma idea. Por ML replicación de la inteligencia humana, IA puede crear todo tipo de permutaciones y combinaciones similares a la situación del cerebro humano.
Nueve, la gestión de recursos del proyecto:
tener el derecho a participar en el proyecto depende de la entrega de productos de software. Por AI integrado en el proyecto, podemos obtener los desarrolladores de información en tiempo real están trabajando en otros proyectos, los desarrolladores de AI proporcionan información precisa se puede utilizar para la implementación. la integración basada en AI, podemos reducir o aumentar el número de desarrolladores de proyectos.
● ¿Por qué es importante AI
IA puede estructurar de acuerdo con el proyecto, proporcionando las habilidades y conocimientos necesarios de los desarrolladores, permitiendo a los desarrolladores mejoran en gran medida la eficiencia de la inducción y la entrega del proyecto.
Si el director del proyecto utiliza IA para lograr una asignación de carga de trabajo, entonces créeme, los desarrolladores perezosos que no pueden alcanzar el 100% de la producción total. Además, mediante la automatización de tareas manuales repetitivas, los gerentes de proyecto pueden tener más tiempo para tomar decisiones centradas en proyectos.
● AI va a cambiar la forma de desarrollo de software?
En el sistema de inteligencia artificial, el desarrollador de software no proporciona ninguna medida u operaciones de orientación. Máquina sistema de gestión de aprendizaje en sí sólo en áreas específicas de los datos, y las entradas del algoritmo de aprendizaje.
AI identificar patrones en los datos, lo cual es importante para la toma de decisiones. algoritmo máquina compara los datos a su base de datos y tomar las decisiones correctas. Lo mejor de AI no se establece estereotipo conocimiento. De hecho, la salida de la IA por lo general revela el peculiar e interesante modelo para los seres humanos para reconocer intuitivamente.
La inteligencia artificial al subvertir la programación definición humana, la ejecución del programa y cambiar la percepción del proceso de desarrollo de software. Pete Worden de • Google (Pete Warden) cree que después de diez años, la mayoría del trabajo dejará de estar involucrados en la programación.
De acuerdo con Andrej Karpathy ex director de AI científicos OpenAI, la corriente digamos Tesla, los futuros programadores no mantendrán las bibliotecas de almacenamiento complejas, análisis de tiempo de ejecución o crear programas complejos, que recogerán, la limpieza, el marcado, análisis y visualización de entrada red neuronal de datos.
Por lo general, en los métodos convencionales, los ingenieros utilizan Java o C ++ lenguajes de programación proporcionan pasos claros para el ordenador: - definición requisitos de diseño - desarrollo - Pruebas - Despliegue - Código de mantenimiento. En el modelo de desarrollo ML, los desarrolladores sólo tienen que definir el problema y las listas de los objetivos que se quieren alcanzar, recopilación de datos, preparación de datos, algoritmos de aprendizaje de entrada de datos, despliegue, integración y modelos de gestión.
Desde su creación 1956, AI se ha convertido en la clave de la prosperidad de los negocios, muchas empresas están utilizando inteligencia artificial para lograr la automatización de las actividades diarias. AI utiliza en el desarrollo ágil traerá más beneficios para el negocio. Estos beneficios incluyen, pero no están limitados a: hacer una evaluación fiable del presupuesto, con una tasa de utilización del 100% de los desarrolladores, el acceso oportuno a la producción y el entorno de desarrollo y el código de detección de errores refactorización consejo.
Sobre el autor: Chandresh Patel es CEO Bacancy, el entrenador ágil y fundador de la tecnología.
Nota: Este artículo es una compilación de dzone.com (Fuente: ágil de Estados Unidos)
