ИИ в разработке программного обеспечения автоматизирует задачи, повышает производительность при одновременном улучшении качества кода. ИИ помогает предприятиям с генерацией кода, тестированием, отладкой, развертыванием и постоянной модернизацией продукта. В этом блоге рассматривается все, что касается разработки программного обеспечения ИИ, включая его использование, преимущества, реальные варианты использования, проблемы, решения, а также методы снижения рисков.

ИИ в разработке программного обеспечения постоянно формирует постоянно развивающийся технологический ландшафт. Он революционизирует то, как компании-разработчики программного обеспечения проводят разработку и доставку продуктов. Будь то сбор поведения и идей пользователей, генерация кода или тестирование и исправление ошибок, ИИ используется в разработке программного обеспечения для выполнения различных задач на протяжении всего жизненного цикла.

Организации, в том числе IBM, SAP, Cisco, Lyft и многие другие, используют такие инструменты, как OpenAI Codex, DeepCode, Segment и т.п., чтобы максимизировать эффективность разработки программного обеспечения. Используя эти инструменты, разработчики могут оптимизировать разработку с повышенной эффективностью и обогащенным качеством продукта.

Поскольку это всего лишь взгляд, есть больше инструментов ИИ, их использования и преимуществ в области ИИ. Услуги по разработке программного обеспеченияЭтот блог исследует ключевые идеи бизнеса, особенно ИТ-директоров, которые должны знать, чтобы эффективно использовать ИИ в разработке программного обеспечения, что делает их команды хорошо оснащенными, чтобы использовать мощь этой преобразующей технологии.

Как ИИ используется в разработке программного обеспечения

ИИ в разработке программного обеспечения автоматизирует различные задачи, улучшает качество кода и улучшает общий процесс разработки. ИИ помогает в генерации кода, автоматизированном тестировании, обнаружении и исправлении ошибок, управлении проектами, документации, повышении безопасности и многом другом. Ключевые области, где ИИ используется в разработке программного обеспечения, включают следующее:

Генерация кода

Инструменты с поддержкой ИИ, включая GitHub Autopilot и Copilot, Tabnine, Amazon CodeWhisperer и Replit AI, позволяют разработчикам писать код быстрее и с меньшим количеством ошибок. 

Благодаря автозаполнению ИИ прогнозирует и предлагает следующую строку кода, повышая скорость и устраняя ошибки. Кроме того, ИИ генерирует код с шаблоном или выполняет функции в соответствии с описанием. 

Автоматическое тестирование 

Инструменты на базе ИИ, такие как IDE со встроенными функциями рефакторинга, платформами качества кода и инструментами статического анализа, помогают определить ключевые области, нуждающиеся в рефакторинге и оптимизации кода после развертывания программного обеспечения. Что такое программное обеспечение для обслуживанияЭти инструменты часто отслеживают производительность, обнаруживают аномалии и предсказывают проблемы, чтобы повысить программное обеспечение, его надежность и сократить время, необходимое для разрешения инцидентов.

Обнаружение и фиксация жуков

Инструменты на базе ИИ, такие как Amazon CodeGuru и Bugasura, автоматически обнаруживают уязвимости, ошибки или неэффективность кода, анализируя шаблоны в кодовой базе. ИИ оценивает шаблоны для прогнозирования будущих ошибок и предлагает или автокорректирует код, используя данные в реальном времени для уточнения прототипов.

Управление проектами

ИИ помогает с планированием задач, оценкой задач, распределением ресурсов, управлением ресурсами и обеспечивает точные сроки при одновременном содействии оптимальному использованию ресурсов. ИИ эффективно обрабатывает рутинные задачи управления проектами и анализирует исторические данные, чтобы обеспечить точные сроки проекта для оптимизации распределения ресурсов для конкретных вариантов использования.

Документация

Инструменты ИИ используют NLP для автоматического создания документации из кода и ее поддержания, что делает код читаемым объяснением и позволяет разработчикам понимать и поддерживать программное обеспечение. ИИ генерирует документацию для API, проектов и библиотек. Он локализует технические документы на нескольких языках и делает проект с открытым исходным кодом доступным из любого места. 

Рефакторинг и оптимизация

ИИ анализирует код и предлагает стратегии рефакторинга для улучшения качества кода, оптимизации производительности и повышения ремонтопригодности. Искусственный интеллект обнаруживает устаревшие методы и советует улучшения на основе передовых методов информатики для повышения эффективности кода. Для предприятий, изучающих код, Что такое ИИ как услугаЭти возможности демонстрируют, как ИИ может быть реализован в качестве масштабируемого решения для улучшения рабочих процессов разработки программного обеспечения.

Повышение безопасности

Инструменты разработки программного обеспечения на основе ИИ анализируют код, выявляют уязвимости, отслеживают угрозы безопасности и предлагают стратегии для смягчения последствий. ИИ определяет такие риски, как межсайтовый скриптинг (XSS) и структурированные вводы языка запросов (SQLi), чтобы обеспечить безопасные изменения кода и улучшенную функциональность.

DevOps и CI/CD трубопроводы

ИИ в разработке программного обеспечения автоматизирует такие задачи, как мониторинг и масштабирование в трубопроводах CI/CD. Он повышает эффективность сборки и скорость развертывания. ИИ обнаруживает проблемы с производительностью в режиме реального времени при эффективном решении инфраструктурных задач, таких как балансировка нагрузки и масштабирование.

UX дизайн

Инструменты ИИ, такие как Uizard, Figma и Adobe Sensei, помогают автоматизировать генерацию пользовательского интерфейса, уделяя приоритетное внимание индивидуальному пользовательскому опыту на основе данных. Используя эти инструменты, разработчики создают интерфейсы, согласованные с данными пользователя, гарантируя, что они оптимально адаптированы к ожиданиям пользователя. A / B-тестирование на основе ИИ помогает интерпретировать исследования пользователей, чтобы определить, какой дизайн работает лучше.

Архитектурный дизайн

ИИ в разработке программного обеспечения предлагает оптимальные архитектуры программного обеспечения, которые соответствуют передовым практикам и требованиям проекта. Нейронные сети оценивают более широкие наборы данных и предлагают эффективные архитектурные проекты даже для сложных систем, таких как распознавание изображений в приложениях здравоохранения.

Искусственный интеллект имеет тенденцию автоматизировать разработку решений и включает масштабируемые фреймворки, обеспечивая ускоренный и последовательный процесс разработки программного обеспечения.

Как ИИ влияет на жизненный цикл разработки программного обеспечения (SDLC)

ИИ в здравоохранении трансформирует SDLC Автоматизация процессов, ускорение времени разработки, улучшение качества кода и снижение затрат. Использование ИИ повышает производительность и оптимизирует эффективность на каждом этапе процесса разработки программного обеспечения. Вот все о том, как ИИ влияет на SDLC.

1. Сбор и анализ требований

Инструменты с поддержкой ИИ, такие как ClickUp, превращают идеи разработки программного обеспечения высокого уровня в подробные требования. Они делают это путем обработки входов на естественном языке. Эти инструменты эффективно анализируют бизнес-цели и потребности пользователей и предлагают функции и предвосхищают требования, ускоряя сбор требований с уменьшенными ошибками. 

2. проектирование и планирование

ИИ улучшает дизайн программного обеспечения, предлагая оптимальные макеты пользовательского интерфейса / UX, архитектуры и системные проекты на основе ограничений. Он генерирует спецификации, макеты и диаграммы, тем самым устраняя ручные усилия и ускоряя процесс проектирования. Он также позволяет разработчикам и тестировщикам определять и повторно использовать архитектуры решений и технические проекты для повышения эффективности и согласованности. 

3.Разработка программного обеспечения

ИИ в разработке программного обеспечения помогает создавать код и автоматизировать повторяющиеся задачи. Эти решения позволяют разработчикам сосредоточиться на сложных проблемах. Автозаполнение с поддержкой ИИ и предложения в режиме реального времени помогают повысить скорость и точность разработки программного обеспечения. 

4. Испытание

Для тестирование программного обеспеченияИИ автоматизирует генерацию и выполнение тестовых случаев. Он анализирует код для областей, которые нуждаются в тестировании. Он имеет тенденцию находить ошибки, оптимизирует покрытие на ранней стадии, сокращая ручное тестирование, одновременно повышая эффективность тестирования и качество программного обеспечения. 

5. Развертывание

ИИ оптимизирует конвейеры CI/CD, предвосхищая сбои и предлагая корректировки для оптимизированных выпусков, ускоренных сборок и сокращения простоев. Разработчики Python используют ИИ для активации базовой технической среды и управления развертыванием и продвижением программного обеспечения в различных средах. Это позволяет им обеспечить плавный переход программных решений через жизненный цикл разработки. 

6. Поддержка и техническое обслуживание

Инструменты на базе ИИ, такие как IDE со встроенными функциями рефакторинга, платформами качества кода и инструментами статического анализа, помогают выявлять ключевые области, нуждающиеся в рефакторинге кода и оптимизации после развертывания программного обеспечения. Он часто отслеживает производительность, обнаруживает аномалии и прогнозирует проблемы для повышения производительности программного обеспечения, и тем самым оптимизирует надежность и устраняет время, необходимое для устранения инцидентов. 

7. Документация

Инструменты искусственного интеллекта автоматизируют генерацию и обновление документации, начиная от руководств API до пояснений кода. Эта функция позволяет обеспечить точную и актуальную документацию и освобождает разработчиков программного обеспечения от ручного выполнения этих задач. 

8. Обратная связь и постоянное улучшение

ИИ в разработке программного обеспечения позволяет проводить интенсивный анализ производительности и поведения пользователей, предоставляя рекомендации по улучшению будущих взаимодействий. Он позволяет разработчикам расставлять приоритеты в улучшениях и ценных функциях.

Читайте также: Лучшие компании по разработке ИИ в США.

ИИ в разработке программного обеспечения: о чем должны знать ИТ-директора?

ИТ-директора (главные информационные директора) отвечают за такие процессы, как управление, оценка и оценка того, насколько хорошо организация управляет своими ИТ-ресурсами. Это делает для них важным знать, как использование ИИ может революционизировать всю разработку программного обеспечения. Вот все, что ИТ-директорам нужно знать о том, как использовать ИИ в разработке программного обеспечения:

Ускоренное развитие с помощью автоматического создания кода

Прямо от интеллектуальных предложений кода до эффективного создания кода, наряду с обнаружением и коррекцией ошибок, ИИ ускоряет разработку программного обеспечения за счет автоматизации, когда дело доходит до создания кода. Оснащенные ИИ, интегрированные среды разработки (IDE) предлагают предложения кода в реальном времени, позволяя разработчикам писать код без временных затрат с смягченными синтаксическими ошибками.

Инструменты с поддержкой ИИ, как правило, создают не только фрагменты кода, но и всю функцию в соответствии с высокоуровневыми пользовательскими вводами и спецификациями. Это помогает разработчикам экономить время, затрачиваемое на повторяющиеся задачи. Существуют инструменты ИИ, которые интерпретируют описания необходимых функций на естественном языке и превращают их в хорошо функционирующий код, ускоряя процесс разработки.

Более того, он способен анализировать код и выявлять потенциальные ошибки и неэффективности, предлагая адекватные исправления.

Усиленное внимание к полному жизненному циклу разработки программного обеспечения, а не просто кодированию

ИИ автоматизирует создание кода; однако на этом дело не заканчивается. Кроме кодирования, он помогает с планированием, проектированием, тестированием и развертыванием продукта. Использование ИИ в разработке программного обеспечения оптимизирует общую производительность примерно на 40%.

Чтобы получить устойчивый прирост качества продукции, производительности и стоимости бизнеса, вам необходимо систематизировать то, как вы используете ИИ для определенных архетипов развития и бизнес-доменов.

• Предварительная подготовка данных, таких как корпоративные стандарты, архитектура, артефакты кода и документы требований.
• Отлично настройте модель продукта.
• Держите быстрые библиотеки и шаблоны вывода обновленными.
• Обучить людей часто использовать соответствующие шаблоны в своем типе работы.

Таким образом, вы можете использовать возможности ИИ для обеспечения устойчивой производительности и повышения стоимости ваших инвестиций.

Улучшение принятия решений с помощью Data-Driven Insights

Использование ИИ обеспечивает улучшенное принятие решений, предлагая основанные на данных идеи через различные ключевые механизмы, которые включают в себя прогнозную аналитику, анализ данных и многое другое. ИИ обрабатывает огромные объемы данных, быстро выявляя тенденции и тенденции, которые могут быть трудными для людей.

ИИ аккумулирует данные из различных ресурсов, таких как системы контроля версий и платформы обратной связи пользователей. Он обеспечивает целостный взгляд на процесс разработки программного обеспечения.

Используя алгоритмы машинного обучения, ИИ стремится анализировать исторические данные, намереваясь точно определить закономерности и корреляции. Он помогает разработчикам понять предыдущую производительность, позволяя принимать обоснованные решения для проекта.

Используя ИИ в разработке программного обеспечения, команды принимают обоснованные решения на основе данных в реальном времени, а не на основе интуиции.

Стратегическое согласование ИИ с конкретными бизнес-целями

Стратегическое согласование ИИ с конкретными бизнес-целями имеет важное значение для обеспечения того, чтобы ваша инициатива по разработке программного обеспечения непосредственно способствовала достижению целей вашей организации. Это помогает вам разрабатывать продукт, который улучшает использование ресурсов и обеспечивает измеримые результаты, способствуя межфункциональному сотрудничеству.

При правильном понимании команды разработчиков с большей вероятностью дадут решения ИИ с компетенциями для повышения эффективности и стимулирования инноваций, улучшения пользовательского опыта. Более того, правильное согласование стратегий ИИ с вашими бизнес-целями обеспечивает отличную интеграцию заинтересованных сторон, снижает риск, увеличивает конкурентное преимущество и в конечном итоге обеспечивает устойчивый рост бизнеса.

Разработка масштабируемой инфраструктуры ИИ

Будь то соответствие постоянно развивающемуся спросу, обеспечение гибкости и адаптивности или более быстрая производительность с экономической эффективностью, для разработки программного обеспечения с поддержкой ИИ необходима масштабируемая инфраструктура.

Со временем потребности пользователей растут, объемы данных расширяются, а масштабируемая инфраструктура обеспечивает программное обеспечение, легко приспосабливающееся к этим изменениям без ухудшения производительности. Надежная инфраструктура позволяет интегрировать новые модели и технологии ИИ с оптимальной легкостью, позволяя ему адаптироваться к меняющимся требованиям и инновациям.

Масштабируемая система оптимизирует использование ресурсов и позволяет платить только за то, что вам действительно нужно.Кроме того, она обеспечивает быструю разработку и развертывание решений на базе ИИ, оптимизируя время для продвижения вашего продукта.

Сбор достаточного количества релевантных, логических и высококачественных данных

Будь то точность модели, смягчение предвзятости, извлечение функций или надежность, наличие достаточного количества релевантных, логических и высококачественных данных является обязательным. Высококачественные данные имеют решающее значение для обучения моделей ИИ эффективности. Это способствует точности и надежности прогнозов, помогая решениям ИИ хорошо работать в реальных приложениях.

Необходимы разнообразные и репрезентативные наборы данных, поскольку они помогают смягчить предвзятость в моделях ИИ, позволяя добиться более справедливых и справедливых результатов.

Неадекватные человеческие навыки могут быть самым большим риском

В традиционном программировании пар человека, когда младший и старший разработчики находятся в паре, часто есть вероятность риска явления «Смотри на Учителя». Здесь младший, скорее всего, будет чрезмерно зависеть от старшего, что приводит к возможности отсутствия обучения и развития навыков.

Внутренние события, такие как практическое обучение, семинары и реальные тематические исследования, играют решающую роль в оттачивании навыков и способностей людей с ненадлежащими навыками, что делает их более подкованными в области ИИ, позволяя им развивать критическое мышление и навыки решения проблем.

Будь то стратеги, дизайнеры или разработчики, те, кто направляет младших, должны иметь бдительные навыки обзора и решения проблем для контента, созданного ИИ.

Гибкий принцип должен развиваться в эпоху ИИ

The Методология Agile разработки программного обеспечения Он появился более 2 десятилетий назад, и теперь должен развиваться. Он должен измениться, чтобы решать проблемы и использовать возможности, создаваемые разработкой программного обеспечения с поддержкой ИИ новой эпохи.

Agile подчеркивает взаимодействие человека, сотрудничество с клиентами и адаптацию к постоянно меняющимся изменениям, которые теперь должны включать ценности, отражающие интеграцию инструментов и методов ИИ.

Он должен подчеркнуть скорость и эффективность, обеспечиваемые ИИ, с неустанным акцентом на создание бизнеса и ценности для клиентов.

Использование интеллектуальной собственности для обучения пользовательским моделям ИИ предлагает конкурентное преимущество перед общими публичными моделями

Использование запатентованных данных для обучения пользовательским моделям ИИ предлагает индивидуальные решения, тем самым повышая производительность. Предприятия используют уникальные корпоративные данные и опыт для обучения индивидуальным моделям ИИ, адаптированным к их конкретным бизнес-потребностям, стандартам и инфраструктуре ИИ, например, корпоративным API.

Обученные с использованием запатентованных данных, адаптированные модели ИИ приводят к полностью настраиваемым и эффективным решениям. Оптимизированные для конкретных случаев использования, эти модели ИИ превосходят общие модели, повышая актуальность и точность.

Инвестиции в курирование данных и тонкую настройку пользовательских моделей упрощают прогресс по сравнению с только публичными моделями. Более того, обучение сотрудников для подсказки этих настраиваемых моделей усиливает дифференциацию.

Преимущества ИИ в разработке программного обеспечения

ИИ предлагает значительные преимущества в разработке программного обеспечения, в первую очередь за счет автоматизации задач, улучшения качества кода и улучшения управления проектами. Он может автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как генерация и тестирование кода, освобождая разработчиков для более сложной работы. ИИ также улучшает качество кода, выявляя ошибки и предлагая оптимизации, и может помочь в более быстром принятии решений и планировании.

Опрос, проведенный GitHub 92% разработчиков в США используют инструменты кодирования ИИ, которые демонстрируют значимость искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения. Ниже приведены основные преимущества ИИ в разработке программного обеспечения:

Автоматизация повторяющихся задач

Инструменты на базе ИИ, такие как GitHub Copilot, OpenAI Codex и Amazon CodeWhisperer, автоматизируют множество повторяющихся задач в разработке программного обеспечения. Эти инструменты используют машинное обучение и другие методы ИИ для автоматизации задач в разработке программного обеспечения, включая автоматическое генерирование кода, тестирование, развертывание и даже оценку и улучшение безопасности. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на более сложных задачах и стратегически планировать успех проекта. 

Оптимизированные рабочие процессы

ИИ в разработке программного обеспечения значительно упрощает рабочие процессы, ускоряя различные процессы. Он автоматизирует различные задачи, такие как создание кода, улучшение совместной работы и оптимизация многих других этапов, таких как тестирование и развертывание процесса разработки. Это приводит к ускоренной разработке программного обеспечения, сокращая время, необходимое для вывода продуктов на рынок. 

Прогнозная аналитика

ИИ использует прогностический анализ для прогностической аналитики, позволяя обнаруживать потенциальные проблемы, оптимизировать распределение ресурсов и улучшать общие результаты. Он использует алгоритмы машинного обучения для анализа исторических данных, выяснения закономерностей и прогнозирования будущих событий, способствуя активному принятию решений и повышению эффективности.

Информированное принятие решений

Анализ данных в реальном времени позволяет разработчикам и руководителям проектов анализировать более широкие наборы данных и получать ценную информацию для ежедневных операций и стратегического планирования. При прогнозном анализе ИИ прогнозирует результаты, анализируя шаблоны данных, позволяя командам прогнозировать проблемы, распределять соответствующие ресурсы и активно корректировать временные рамки. Например, ИИ предлагает корректировки в случае, если он прогнозирует любую задержку из-за непредвиденных сложностей.

Эта обратная связь в режиме реального времени способствует обновлению информации, позволяя принимать обоснованные решения для разработки программного обеспечения.

Качество кода выше

С помощью инструментов для анализа кода на основе ИИ, таких как DeepCode, CodeGuru и Codacy, разработчики могут обеспечить оптимизированное качество кода. Используя алгоритмы машинного обучения, эти инструменты анализа кода анализируют код, выявляют потенциальные ошибки и рекомендуют соответствующие улучшения. Например, инструменты на основе ИИ могут автоматически проверять общие проблемы, такие как синтаксические ошибки, проблемы с производительностью и уязвимости безопасности, обеспечивая выявление проблем до эскалации.

Повышение производительности

ИИ автоматизирует повторяющиеся задачи, такие как создание кода, тестирование и отладка, позволяя разработчикам больше сосредоточиться на других сложных и творческих задачах, обеспечивая повышенную производительность при разработке программного обеспечения. Он не только повышает эффективность, но и прокладывает путь для инноваций, позволяя разработчикам не быть занятыми выполнением повседневных задач.

Инструменты с поддержкой ИИ, такие как системы непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CI/CD), позволяют осуществлять плавные переходы между этапами разработки программного обеспечения. Они автоматически управляют сборками, выполняют тесты и развертывают приложения, смягчая узкие места и помогая проектам плавно продвигаться вперед.

Улучшенная точность и обнаружение жуков

ИИ выполняет анализ кода, обеспечивая эффективное обнаружение ошибок и повышенную точность. Например, статические инструменты анализа кода интенсивно изучают код и идентифицируют потенциальные ошибки и уязвимости до развертывания программного обеспечения. Разработчики используют такие инструменты, как ESLint и SonarQube, чтобы получить в режиме реального времени информацию о качестве кода и оповещения, связанные с проблемами, которые в противном случае могут остаться незамеченными.

Демократизация разработки программного обеспечения

Платформы без кода и с низким кодом, использующие ИИ, позволяют даже нетехническим создавать и настраивать приложения без глубокого опыта программирования.Эти платформы позволяют бизнес-профессионалам, менеджерам продуктов и другим заинтересованным сторонам создавать программные решения, адаптированные к их конкретным потребностям бизнеса. 

Снижение затрат на развитие 

ИИ в разработке программного обеспечения приводит к значительной экономии средств. 

Автоматизация повторяющихся задач, таких как генерация кода boilerplate и предложение предложений в реальном времени для исправления ошибок, ИИ оптимизирует процесс разработки, что приводит к увеличению финансовой экономии за счет сокращения ручной работы. Инструменты на основе ИИ автоматически указывают и исправляют ошибки, что сокращает время тестирования и экономит огромные суммы затрат на разработку. 

Быстрее время на рынке 

Использование ИИ не только сокращает стоимость разработки программного обеспечения, но и упрощает время выхода продукта на рынок. Поскольку ИИ помогает автоматизировать повторяющиеся задачи, он уменьшает потребность в длительном потреблении времени, максимизирует распределение ресурсов и оптимизирует общий процесс разработки программного обеспечения. Использование ИИ в разработке программного обеспечения является отличным шагом к эффективной и своевременной доставке программного продукта.

Персонализированный пользовательский опыт 

Будь то данные о поведении пользователей, такие как потоки кликов и продолжительность сеанса или показатели производительности, такие как журналы ошибок и время загрузки, ИИ помогает разработчикам анализировать пользовательские данные и разрабатывать решения, адаптированные к потребностям и предпочтениям человека, что приводит к улучшению пользовательского опыта. Интерфейсы с поддержкой ИИ становятся все более популярными, поскольку алгоритмы ML позволяют им адаптироваться к поведению пользователей, чтобы сделать взаимодействия более плавными и удобными.

Проблемы ИИ в разработке программного обеспечения и их решения

Интеграция ИИ в разработку программного обеспечения сопряжена с несколькими проблемами, включая качество данных и предвзятость, высокий спрос на технические таланты, проблемы конфиденциальности, пробелы в навыках и многое другое. Преодоление этих проблем требует тщательной стратегии, планирования и многогранного подхода. Вот несколько проблем внедрения ИИ в разработку программного обеспечения и их решения, которые вы должны знать: 

Более высокий спрос на квалифицированных разработчиков ИИ 

Спрос на разработчиков ИИ превышает предложение, что делает его одной из проблем найма квалифицированных разработчиков ИИ.   

Решение: Предприятия должны искать, изучать и Наймите разработчиков AI Имея опыт и знания для достижения своих ожидаемых бизнес-целей. 

Качество данных и предубеждения

Алгоритмы ИИ нуждаются в более широких наборах данных, которые будут обучены и обучены делать точные прогнозы. Ненадлежащее качество данных может повлиять на точность и справедливость моделей ИИ.

Решение: Организации должны обеспечивать соблюдение надежных практик управления данными, тщательный сбор данных, тщательное обнаружение предвзятости и постоянный мониторинг, чтобы избежать самой проблемы. 

Сложность в алгоритмическом дизайне

 Разработка и внедрение эффективных алгоритмов ИИ требует интенсивных знаний и опыта в области доменов, а также глубокого понимания математических принципов и значительных экспериментов. 

Решение: Предприятиям следует рассмотреть возможность инвестирования в непрерывное обучение для членов своей команды с использованием проверенных алгоритмов и фреймворков при принятии модульных и масштабируемых методов проектирования. 

Непредвиденные случаи и необычные сценарии

Системы ИИ с большей вероятностью будут хорошо работать на общих наборах данных, однако они могут выйти из строя в редких или неожиданных обстоятельствах. 

Решение: Разработчики ИИ должны рассмотреть возможность тщательного тестирования различных наборов данных, использовать среды моделирования для имитации краевых случаев и рассмотреть следующие методы обучения усилению. Кроме того, непрерывные обновления и циклы обратной связи пользователей помогают им улучшить модель и справиться с непредвиденными условиями. 

Конфиденциальность и безопасность

ИИ в значительной степени зависит от данных, что вызывает обеспокоенность по поводу конфиденциальности и безопасности, особенно при работе с конфиденциальной информацией.

Решение: Разработчики ИИ должны обеспечить внедрение надежных мер конфиденциальности и безопасности данных и рамок управления данными.

Случаи использования ИИ в реальной жизни при разработке программного обеспечения

Ниже приведены некоторые из реальных случаев использования ИИ в разработке программного обеспечения, иллюстрирующие, как он эффективно используется:

• OpenAI Codex: Этот инструмент генерирует код из описаний естественного языка, позволяя разработчикам внедрять функции без задержек, не начиная с нуля. Такие организации, как Департамент электротехники и компьютерных наук Массачусетского технологического института (EECS), используют OpenAI Codex для ускорения процедур кодирования.
• Сегмент: Разработчики используют этот инструмент для анализа данных и поведения пользователей, чтобы получить более глубокую информацию и расставить приоритеты функций на основе потребностей и предпочтений пользователей. Intuit и IBM используют этот инструмент для объединения данных клиентов и создания индивидуального опыта для оптимизации продуктов в соответствии с поведением и пониманием пользователя.
• DeepCode: Этот инструмент ИИ обеспечивает автоматизированный анализ кода путем анализа репозиториев кода на наличие ошибок и уязвимостей. Он обеспечивает разработчикам обратную связь в режиме реального времени при кодировании. Разработчики используют DeepCode для улучшения качества кода и смягчения ошибок в программном решении. Такие организации, как Nexthink и SAP, используют DeepCode для повышения качества и безопасности кода.
• Тест.ай: Этот инструмент автоматизирует тестирование мобильных и веб-приложений для имитации взаимодействия с пользователем. Такие компании, как Instacart, используют Test.ai для улучшения процессов тестирования, намереваясь обеспечить более быстрые циклы выпуска и улучшенную стабильность приложений.
• Новый реликвий: Это инструмент мониторинга производительности приложений, который использует ИИ для обнаружения необычных шаблонов в производительности приложений. Этот инструмент предупреждает команды о проблемах, прежде чем они повлияют на пользователей. Такие организации, как Cisco и Lyft, используют New Relic для повышения производительности и доступности своих приложений.

Как смягчить потенциальные риски ИИ при разработке программного обеспечения

Ниже приведены риски, связанные с использованием ИИ в разработке программного обеспечения:

• ИИ, как правило, вводит правовые риски, потенциально подвергая организации судебным искам, связанным с защищенным или защищенным авторским правом контентом, а также информацией и данными.
• ИИ, вероятно, усилит предубеждения и создаст «черный ящик» — систему ИИ с отсутствием видимости операций и входных данных.
• Развитие систем на базе ИИ требует значительных инвестиций в технологии и таланты, которые иногда могут не принести ожидаемой рентабельности инвестиций.
• Внутренняя среда может не иметь необходимого опыта для эффективного внедрения и управления решениями ИИ, что, вероятно, будет препятствовать успешному и эффективному развертыванию и использованию.
• Интеграция ИИ в существующие системы, вероятно, приведет к проблемам совместимости, что приведет к увеличению сложности и потенциальным сбоям в процессах разработки программного обеспечения.
• Использование конфиденциальных или персональных данных для обучения ИИ может привести к нарушениям конфиденциальности и несоблюдению правил, таких как CCPA или GDPR.
• Сенсорные данные и интеллектуальная собственность вашей организации могут быть использованы для генерации ответов пользователям за пределами организации. Это может включать сотрудников, поставщиков услуг и хакеров.

Решение: Чтобы снизить риск ИИ при разработке программного обеспечения, предприятия должны внедрить соответствующие юридические обзоры и соблюдение авторских прав, обеспечить соблюдение этических практик ИИ, чтобы уменьшить предвзятость и расставить приоритеты в операциях ИИ. Они должны рассмотреть стратегическое планирование инвестиций, команды повышения квалификации и экспертное сотрудничество для оптимизации рентабельности инвестиций. 

Кроме того, обеспечение безопасной интеграции, надежное управление данными, соблюдение нормативных требований (GDPR/CCPA) и защита конфиденциальных данных от несанкционированного доступа имеют решающее значение.

Разработка программного обеспечения под управлением AI с помощью MindInventory

MindInventory - это топ-рейтинг Компания AI DevelopmentИспользуя более чем десятилетний опыт и знания, мы создали множество решений с поддержкой ИИ, например, Passio.ai, Novatech и многие другие для предприятий разных видов.

Passio.ai - это передовое решение с поддержкой ИИ, которое позволяет организациям включать функции компьютерного зрения, ориентированные на вертикали, в приложения. Это способствует продажам и UX-опыту, основанному на ИИ. Passio.AI обеспечивает точность 97% для Nutrition AI, точность 95% для приложений. Краска.AI27% снижение количества ошибок в питании.

Новатех С другой стороны, это решение для чат-ботов на основе искусственного интеллекта для рабочих на строительных площадках. Novatech испытала 71%-ное повышение осведомленности о безопасности на площадке, около 56% улучшило сотрудничество в работе и 59%-ное сокращение опасных событий.

Если да, доверьте нам партнерство с вами и помогите вам разработать решение, которое обеспечит оптимальный результат. Доверяя более чем 1600 предприятиям по всему миру, вы можете выбрать нас для работы с вами. Нанять специализированных разработчиков ИИ Превратите свои идеи в реальность.

FAQs об ИИ в разработке программного обеспечения