Reading Time: 7 mins

Slimme softwareontwikkeling en -implementatie: AI’s Next Frontier

Slimme softwareontwikkeling en -implementatie: AI’s Next Frontier

Van intelligente assistenten zoals Siri en Google Now tot een slimme luidspreker en ingebouwde virtuele assistenten zoals Alexa, we kunnen gerust stellen dat kunstmatige intelligentie (AI) een deel van ons leven is. Vanuit zakelijk perspectief voorspelt Gartner dat bijna 37% van alle organisaties een of andere vorm van AI in hun bedrijfsvoering heeft geïmplementeerd. Naast veel consumentgerichte wegen, is AI ook een zeer efficiënt hulpmiddel voor het verbeteren van de efficiëntie en productiviteit bij softwareontwikkeling.

AI heeft onverwachte moderniseringsniveaus gebracht voor de ontwikkeling en implementatie van software . Van coderen tot testen en prototyping, de gebieden waar AI kan bijdragen zijn wijdverbreid. Degenen die verstandig investeren om de beste tools aan boord te krijgen en best practices volgen terwijl ze de tools gebruiken, zullen een aanzienlijk voordeel behalen ten opzichte van de concurrentie. Samen met Machine Learning (ML) maakt AI gebruik van gegevens en analyses om de efficiëntie op slimme wijze te verbeteren, processen te stroomlijnen en onvermoeibaar te werken aan het ontwerpen, ontwikkelen en implementeren van software. Deze revolutie wordt nog versterkt door elastische rekenkracht en openbare clouds waarmee softwareontwikkelingsbedrijven zwaardere analyseworkloads kunnen uitvoeren.

Volgens IDC zullen de uitgaven voor cloudgebaseerde infrastructuur tegen 2020 60% van alle IT-infrastructuur bedragen. Verbeterde verwerkingskracht zorgt ervoor dat toonaangevende IT-bedrijven investeren in een betere verzameling en gebruik van gegevens.

Laten we het hebben over hoe AI softwareontwikkelingsbedrijven zal helpen door middel van data-analyse, voorspellingsmogelijkheden en meer.

Kunstmatige intelligentie-in-software-ontwikkeling

AI in softwareontwikkeling

Geautomatiseerde softwaretests

Het testen van software is essentieel om de productkwaliteit te waarborgen. Maar traditionele kwaliteitsborging (QA) testen is een zeer tijdrovende, vervelende en onvolmaakte taak en is gevoelig voor menselijke fouten en vertragingen. Dit betekent dat eventuele fouten en bugs in de code of een van de softwarelagen aan de oppervlakte kunnen komen nadat het product is uitgebracht en zelfs is geïmplementeerd. AI is een krachtige bondgenoot voor het QA-testteam. Het kan helpen het testproces te verbeteren om ervoor te zorgen dat dergelijke glitches worden ontdekt en verholpen vóór de release. Het testen van software is misschien wel waar softwareontwikkeling het meest heeft geprofiteerd van AI-technologieën. IT-bedrijven zijn erin geslaagd om robuuste geautomatiseerde testprocessen te creëren die minimale handmatige inspanning vereisen. Door AI aangedreven testtools zijn nauwkeuriger dan menselijke testers en kunnen grote hoeveelheden code aan. Ze kunnen eenvoudig naar behoefte op- of afschalen en kunnen worden getraind om automatisch bugs of fouten in de code te corrigeren.

Volgens Forbes, “Dit helpt al bij het verbeteren van de algehele softwarekwaliteit, aangezien het gebruik van machine learning om software te testen de natuurlijke volgende stap is na automatiseringstests. We zien al dat testers bots gebruiken om softwarefouten te vinden. Ondertussen is een opkomend gebied het testen van tools die AI kunnen gebruiken om testers te helpen fouten in hun software te vinden en vervolgens automatisch code te repareren na het vinden van een bug.”

Softwareontwikkeling verbeteren

Softwareontwikkelaars besteden veel tijd aan het doornemen van documentatie over projectspecificaties en het debuggen van code die is gemaakt. Slimme, AI-aangedreven assistenten (zoals bots) kunnen ontwikkelaars ondersteunen door toegang te bieden tot realtime aanbevelingen over codespecifieke documenten, best practices en voorbeelden van code die perfect passen bij bepaalde gebruikssituaties. Softwareontwikkelaars kunnen ook AI-tools gebruiken om processen te stroomlijnen en de codekwaliteit te verbeteren. Door de eenvoudigere, repetitieve taken van softwareontwikkeling te automatiseren, stelt AI ontwikkelaars in staat zich te concentreren op complexere taken en op het vinden van creatieve oplossingen voor softwareproblemen.

Foutbeheer automatiseren

Traditioneel moest een ontwikkelaar, wanneer er een bug in de software was gemaakt, het probleemgebied onderzoeken en vervolgens de fout herstellen. Dit proces was eenvoudig maar tijdrovend en vatbaar voor menselijke fouten. Maar door AI-tools te gebruiken, kan een fout eenvoudig worden gedetecteerd en gerepareerd zonder menselijke tussenkomst, waardoor de kosten laag blijven en de efficiëntie wordt verhoogd. Hoewel ontwikkelaars routinematig hun eigen code controleren, is de kans groot dat ze fouten overslaan. Dit is waar AI een game-changer kan zijn. Intelligente AI-bots kunnen worden getraind om te zoeken naar mogelijke fouten die door ontwikkelaars worden begaan en om inzicht te verkrijgen in hoe potentiële fouten in codeblokken worden geproduceerd. AI-bots kunnen foutief gedrag sneller en efficiënter in codeblokken bekijken en vastleggen dan menselijke programmeurs. Ze kunnen systeemlogboeken analyseren, controleren met vooraf gedefinieerde syntaxis of gedocumenteerde codehandleidingen om fouten te markeren voordat ze worden verzonden voor de volgende fase-compilatie of kwaliteitsborgingsfasen. In de toekomst is het doel om AI-enabled foutafhandelingssystemen in staat te stellen foutieve code of codeblokken te identificeren, te traceren en te herschrijven zonder menselijke tussenkomst.

Gebruikersinteractie transformeren

Het implementeren van AI in de software zal de manier waarop software wordt gebruikt drastisch veranderen, omdat het in staat zal zijn om gebruikersgedrag te leren en te reageren door variabele inhoud aan te bieden, automatisch de lettergrootte aan te passen, de plaatsing van pictogrammen en knoppen aan te passen, enz. Gebruikers krijgen een dynamische ervaring die voor hen is aangepast op basis van hun geschiedenis.

Slimme prototypen

De meeste softwareontwikkelingsprojecten beginnen als een zakelijke vereiste en het vertalen ervan in technologie en een softwareproduct is geen gemakkelijke taak. Een belangrijke reden voor vertraagde projectstarts en contractondertekening is ook het onvermogen van IT-bedrijven om de voorgestelde oplossing te demonstreren en klanten te overtuigen van hun capaciteiten. Het prototype dat ze nodig hebben om hun beweringen te staven, kan de implementatietijd hebben vertraagd en kan mogelijk leiden tot verlies van klantbelang als gevolg van buitensporige vertraging. AI helpt bij slimme en snellere prototyping, dwz het bouwen van een minimaal levensvatbaar product. AI-technologieën helpen echter de volledige levenscyclus van softwareontwikkeling (SDLC) te verkorten, waardoor zowel de tijd als de moeite die ermee gemoeid is, worden verminderd door het voor ontwikkelaars van alle vaardigheidsniveaus gemakkelijker te maken om software te ontwikkelen.

Slimme AI-tools kunnen oplossingsarchitecten helpen om de bedrijfsfunctionaliteit binnen enkele minuten of uren om te zetten in technische prototypen in vergelijking met weken of maanden. Dit helpt de verkoopcycli te verkorten en een kritisch referentiepunt te vormen voor het ontwikkelingsteam wanneer ze het eigenlijke product moeten maken. AI-algoritmen en datasets worden gebruikt om ontwikkelaars te trainen, terwijl ML helpt bij de analyse van ontwerp- en lay-outgegevens, en ML-algoritmen kunnen snel high-fidelity-prototypes maken van low-fidelity-schetsen.

Automatische code refactoring

Verschillende ontwikkelingsprojecten omvatten ook het transformeren van code om tegemoet te komen aan het evoluerende technologielandschap van een bedrijf. Transformatie van legacy-applicaties en grootschalige refactoring is een gigantische taak die gemakkelijk wordt gemaakt door ML die code analyseert en automatisch optimaliseert voor interpreteerbaarheid en prestaties.

Beter projectbeheer

De voordelen van AI gaan verder dan coderen. We weten allemaal dat softwareontwikkelingsprojecten vaak verder gaan dan het budget en de leveringsschema’s. Om een nauwkeurige tijdlijn te geven, is het cruciaal om de context te begrijpen, middelen in kaart te brengen en de sterke punten van het implementatieteam te begrijpen. AI kan de datum van eerdere projecten correleren met betrekking tot gebruikerservaring, functies, kostenramingen en werkelijke waarden om een goede planning en nauwkeurige budgetplanning te garanderen. Het helpt bij het prioriteren van functies en het uitzoeken van details die kunnen worden geëlimineerd. AI maakt ook een praktische beoordeling van bestaande applicaties mogelijk en begeleidt ontwikkelaars bij het identificeren van methoden die de impact maximaliseren en het risico minimaliseren. Softwareontwikkelingsbedrijven kunnen AI gebruiken om een beknopt leveringsmodel te bouwen, aangezien op AI gebaseerde analyses en ML vergelijkbare projecten kunnen analyseren en nuttige lessen en inzichten kunnen bieden.

Laatste gedachten

AI en softwareontwikkeling van de toekomst zullen hand in hand gaan, en het is belangrijk voor organisaties om te begrijpen hoe AI softwareontwikkeling en applicaties zal veranderen, zodat ze adequaat kunnen reageren op de nieuwe technologie en de concurrentie voor kunnen blijven.

We kunnen verwachten dat AI verschillende routines en niet-cognitieve taken uitvoert, waardoor softwareontwikkelaars meer tijd hebben om zich te concentreren op complexe probleemoplossing en besluitvorming, waardoor het softwareontwikkelingsproces wordt verbeterd. AI kan ook worden gebruikt om bestaande gebieden te markeren die door softwareontwikkelaars kunnen worden verbeterd. Wat zeker is, is dat AI en softwareontwikkeling samen zullen groeien.

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Senior Marketing Specialist @ Zuci Systems.