人工智能在改善和加快軟件開發(fā)并提高項目質(zhì)量方面具有巨大潛力，尤其在提高軟件開發(fā)效率方面。

幾十年來，人工智能已在各種行業(yè)中證明了其卓越的才能。從機器人到制造業(yè)，再到貿(mào)易商的庫存變動和貨幣預(yù)測，人工智能已成為我們生活的一部分。在當今時代，企業(yè)正在使用AI來使日常工作自動化，這使我們過去認為不可能的事情成為可能。下面我們詳細介紹人工智能給敏捷項目管理的帶來各種好處。

事實上，傳統(tǒng)的軟件開發(fā)將繼續(xù)存在，諸如軟件接口和數(shù)據(jù)管理之類的主要應(yīng)用程序組件仍將使用常規(guī)軟件。我們關(guān)注的問題是：如何使用機器學習來擴展軟件開發(fā)過程？我認為，以下方式可以將ML技術(shù)引入SLDC：

一快速原型制作：

在AI出現(xiàn)之前，開發(fā)團隊需要花費大量時間將客戶業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)換為技術(shù)。如今，ML通過幫助專業(yè)知識不足的開發(fā)人員提高效率來減少開發(fā)時間和進程。

二風險評估：

在軟件開發(fā)中，對風險評估做出重要決策非常復(fù)雜，并且還要考慮周期和預(yù)算。啟動項目后，內(nèi)部相互依存關(guān)系和外部環(huán)境又會產(chǎn)生各種可能性和概率數(shù)據(jù)。作為人類，我們存儲和復(fù)制這些數(shù)據(jù)的能力有限。

AI能幫助你按需收集參數(shù)和數(shù)據(jù)。使用AI模型，我們可以從開始到結(jié)束日期收集項目數(shù)據(jù)。通過這種方式，你可以獲得當前正在開發(fā)的項目的實際時間表。

三分析和錯誤處理：

基于AI的編程可幫助開發(fā)者輕松識別歷史數(shù)據(jù)模式和常見的人為錯誤。在開發(fā)過程中，如果我們犯了這樣的錯誤，那么編碼助手將對此進行標記。部署應(yīng)用程序后，ML可用于分析日志和標記錯誤，甚至可以修復(fù)錯誤。這使應(yīng)用程序開發(fā)人員可以主動糾正錯誤。也許將來AI可以在沒有人類參與的情況下獨立糾正應(yīng)用程序錯誤。

四編程助手：

在沒有AI的軟件開發(fā)中，開發(fā)人員的大部分工作時間花在了代碼調(diào)試和文檔編制上。通過使用ML實現(xiàn)的智能編碼助手，開發(fā)人員可以基于代碼庫獲得快速反饋和建議，從而節(jié)省了大量時間。代碼助手的最佳示例是Pythons的Kite和Java的Codota。

五戰(zhàn)略決策：

開發(fā)人員花費了大量時間來討論功能和產(chǎn)品的優(yōu)先級。通過使用來自過去開發(fā)項目的數(shù)據(jù)進行訓練的AI模型，可以評估應(yīng)用程序的性能，從而幫助業(yè)務(wù)領(lǐng)導者和工程團隊制定將風險最小化和影響最大化的方法。

六精確估算：

軟件開發(fā)項目是超出時間表和預(yù)算的“慣犯”。因此，要做出合理的預(yù)算，必須對團隊和項目背景有深刻的了解，你可以使用過去項目中的數(shù)據(jù)來訓練ML模型。事實證明，這對預(yù)測工作量和預(yù)算非常有幫助。

七自動代碼重構(gòu)：

同樣重要的是制作清晰的代碼，然后實現(xiàn)安全協(xié)作。重構(gòu)對于維護代碼整潔規(guī)范是必要的。為了解決這個問題，ML被用以通過識別潛在的重構(gòu)區(qū)域來輕松分析代碼并優(yōu)化性能。

八用于項目計劃的AI：

人的大腦是一個非常出色的知識引擎，但每個人的認知能力各不相同。沒有兩個項目經(jīng)理會對同一項目有完全相同的想法。通過ML復(fù)制人類的智力，AI可以創(chuàng)建類似于人類大腦的各種情況的排列組合。

九項目資源管理：

交付軟件產(chǎn)品取決于有合適的人員從事項目。通過將AI集成到項目中，我們可以獲取正在從事其他項目的開發(fā)人員的實時信息，AI提供了可用于部署的開發(fā)人員的精確信息。基于AI集成，我們可以減少或增加項目開發(fā)人員的數(shù)量。

為什么人工智能很重要

AI能根據(jù)項目結(jié)構(gòu)，通過提供開發(fā)人員所需的技能和知識，使開發(fā)人員大幅提升入職和項目交付的效率。

如果項目管理者使用AI實現(xiàn)最優(yōu)的工作負載分配，那么相信我，你的開發(fā)人員沒有人能夠偷懶，實現(xiàn)100%的全力輸出。此外，通過對人工重復(fù)性任務(wù)的自動化，項目管理者可以有更多時間進行以項目為中心的決策。

AI將如何更改軟件開發(fā)？

在AI系統(tǒng)中，軟件開發(fā)人員不提供任何指導步驟或操作。機器學習系統(tǒng)本身僅管理特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，并將其輸入學習算法中。

AI會識別數(shù)據(jù)中的模式，這對于決策非常重要。機器算法將數(shù)據(jù)與其數(shù)據(jù)庫進行比較，并做出正確的決策。關(guān)于AI的最好的事情是沒有既定的知識窠臼。實際上，AI的輸出結(jié)果通常揭示了人類難以憑直覺識別的奇特而有趣的模式。

人工智能通過顛覆人類對編程的定義、感知和程序執(zhí)行來改變軟件開發(fā)過程。谷歌的皮特·沃登認為，十年后，大多數(shù)IT工作將不再涉及編程。

根據(jù)OpenAI的前科學家，現(xiàn)任Tesla的AI總監(jiān)Andrej Karpathy的說法，未來的程序員將不會維護復(fù)雜的存儲庫、分析運行時間或創(chuàng)建復(fù)雜的程序，他們將收集、清理、標記、分析和可視化輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)。

通常，在傳統(tǒng)方法中，工程師使用Java或C等編程語言為計算機提供明確的步驟：需求定義—設(shè)計—開發(fā)—測試—部署—維護代碼。而在ML開發(fā)模型中，開發(fā)人員只需定義問題并列出他們想要實現(xiàn)的目標，收集數(shù)據(jù)、準備數(shù)據(jù)、將數(shù)據(jù)輸入學習算法，部署、集成和管理模型。

自1956年問世以來，人工智能已逐漸成為商業(yè)繁榮的關(guān)鍵，許多公司都在利用人工智能實現(xiàn)日常業(yè)務(wù)的自動化。在敏捷開發(fā)中使用AI會帶來更多的業(yè)務(wù)收益。這些收益不限于但包括：做出可靠的預(yù)算評估，擁有100％的開發(fā)人員利用率，及時獲得生產(chǎn)中的錯誤檢測以及開發(fā)環(huán)境和代碼重構(gòu)建議。

Chandresh Patel是Bacancy Technology的首席執(zhí)行官，敏捷教練和創(chuàng)始人。