人工智能将如何改变软件开发由于人工智能已经在开发过程的每个阶段帮助人类开发人员，软件开发只会随着人工智能而改善。
通过迪帕克·古普塔•
《创业家》作者的观点纯属个人观点。狗万官方
虽然人工智能(AI)已经在开发过程的各个层面有效地帮助了人类开发人员，但软件开发只会变得更好，因为它即将经历巨大的变化。
人工智能正在彻底改变开发人员的工作方式，从而显著提高生产力、质量和速度。从项目规划和评估到质量测试和用户体验，一切都可以从人工智能算法中受益。
人工智能对软件开发的影响
毫无疑问，人工智能将影响开发人员创建应用程序的方式，以及用户在现代环境中与应用程序交互的方式。随着组织对人工智能技术越来越感兴趣，人工智能肯定会影响软件开发的未来。
此外，可以粗略地预测80%的企业正在投资人工智能，47%的数字化先进公司已经制定了人工智能战略。更神奇的是，人工智能工具应该提供2.9万亿美元在可预见的未来的企业价值。
为了实施人工智能战略，公司必须首先通过检查可能发生的变化来了解人工智能在软件开发中的功能。
人工智能:重塑软件开发人员的角色
软件开发人员的角色已经在发生变化，十年后可能会与现在大不相同。然而，重要的是要记住，技术不会很快取代开发人员。世界距离人工智能能够自己编写代码还需要几年的时间。
相反，软件开发人员更有可能执行不同的活动，并建立在工作中与人工智能有效合作的技能。因此，未来将需要更多的开发人员，这意味着人工智能与软件开发肯定会同步上涨。
AI:解决常见的软件开发挑战
人工智能已经通过以下方式支持和帮助软件开发人员解决不同的软件开发挑战:
通过代码审查和代码优化实现代码质量自动化
人工智能将成为软件开发人员用来获取新知识、优化程序的工具，并最终产生更好的代码，而不是取代它们。
人工智能软件开发的主要发展之一是支持人工智能的编码应用程序，它将“自动完成”融入软件开发过程，以提高编码过程中的速度和准确性。
另一个解决方案包括人工智能驱动的指导功能，使新开发人员能够实时构建应用程序。
最终，这些技术将使开发民主化，允许开发人员将更多时间用于解决问题，设计和其他创造性想法，从而最大化他们为公司带来的价值。
自动化DevOps
机器学习人工智能技术对软件部署有一些影响，特别是在开发人员经常将程序或应用程序升级到新版本的软件开发范例中，例如提高部署控制任务的效率。
如果开发人员在升级过程中未能正确完成流程，则在执行软件时将存在巨大的危险。
人工智能可以保护开发人员在升级过程中免受此类问题的困扰，并减少部署失败的可能性。人工智能的另一个好处是，它允许机器学习算法检查部署过程。
具体来说，机器学习算法将使软件能够学习特定用户的行为。这种习得的行为有助于它通过提供可变内容和自动调整字体大小、按钮和页面元素来响应不同的操作。这样的响应会产生动态的软件体验，它可以获取实时用户交互数据，并在开发人员更改代码时利用这些数据来推动改进。
这种改进的功能与持续的用户反馈相结合，可以减少关键领域的摩擦点，例如放弃购物车率、转化率和更易于访问的软件设计。
自动化安全:代码安全、漏洞评估、静态和动态安全审查、开源代码安全
软件安全性是整个开发过程中必须考虑的一个关键特性。在这方面，系统从安装在客户端的网络传感器和软件中收集数据。
公司可以使用人工智能来研究数据，并使用机器学习来区分异常行为和典型行为。此外，将人工智能纳入其开发过程的软件开发公司可以避免延迟警告、错误通知和警报。
最终，当开发人员使用人工智能工具时，编码会进步和改进。开发人员和测试人员不必浪费时间检查充满错误和错误的可执行文件。对他们来说，快速检测和修复缺陷要容易得多。
用于质量评估的自动化测试用例
人工智能在软件测试中的作用在质量保证过程中变得越来越重要。质量保证测试一直是一个耗时的、有很大误差的人工过程。
人工智能最显著的优势之一是，它允许快速、准确的测试，这改善了在产品发布之前发现和解决漏洞的过程，缩短了开发周期，保证了更高质量的最终产品。
软件设计
要提出明确的解决方案，项目规划和设计需要专业的知识和经验。设计师在决定每个步骤的最佳计划时面临一个难题。
人工智能技术被用来自动化一些困难的任务。例如，设计师可以雇佣人工智能设计助手来了解客户的需求和偏好，然后利用这些信息来设计一个合适的项目。
人工智能在软件开发中的好处
传统的软件开发将继续存在;但是，由于人工智能，它注定要进行现代转型。常规软件可以轻松处理所有关键组件，如前端产品接口、安全性和数据管理。人工智能方法可以帮助软件开发生命周期(SDLC)的结果更高质量的软件通过支持以下功能:
准确的估计
软件开发经常超出预定的预算和期限。可靠的评估需要高水平的专业知识、对上下文的全面了解以及对实现团队的熟悉来处理这个问题。机器学习有助于从以前的项目中训练数据。这些项目可以包括用户故事、特性描述和预测工作和资金的评估。
代码重构
对于团队合作和长期维护来说，简单干净的代码是至关重要的。随着企业向最新技术升级，以及一些不那么痛苦的需求出现，大规模重组将不可避免。
错误处理和自动分析
机器学习有助于分析系统日志，一旦启用该技术，就可以更快、更主动地标记问题。此外，允许软件在未来不需要任何人工干预的情况下动态更改错误答案是可行的。
聪明的助手
程序员投入了大量的精力来检查文档和排除代码故障。开发人员可以使用智能编程助手来提供即时指导和建议，如最佳实践、代码示例和相关文档，从而节省时间。
战略决策
由于在不同的产品和功能上花费了如此多的时间，开发人员更容易评估哪些需要优先考虑，哪些可能会被淘汰。公司可以通过从过去的开发项目错误中积累经验来训练这样一个人工智能平台，以帮助审查现有应用程序的性能。
快速原型
将业务需求转换为技术解决方案需要大量的时间和策略。因此，在机器学习的帮助下，开发人员可以通过允许更少的技术领域专业人员使用自然语言可视化界面来设计创新，从而缩短这一过程。
将人工智能集成到软件开发中的3种方法
随着技术的进步，人工智能正在成为企业软件开发的一个更具吸引力和实用性的替代方案。以下是使用人工智能提高开发人员生产力的三种方法:
1.编码中的AI
基于ai的例程可以在各种集成开发环境(ide)中的一行代码中预测下一个操作或方法调用。虽然过去人工智能对这些过程的影响很原始，但现在它变得更加复杂了。
ide只推荐一种方法。由于人工智能在软件开发中的进步，ide现在可以提前输入，完成方法调用并填写所有重要的参数和参数。
最终，该特性可以大大加快开发过程，同时防止语法错误破坏持续集成构建。
2.软件生成中的人工智能
软件开发中的下一个主要AI趋势是AI系统能够查看用例或系统需求，并生成实现功能条件的代码，甚至构建测试用例。
因为计算机生成的代码仍然需要人工监控和检查，所以它仍然是实验性的和学术性的。然而，随着ide将AI编织到软件开发的各个部分，世界最终将在未来看到计算机生成代码的更大进步。
3.特定引导下的AI
软件开发中的第三个人工智能趋势是增强编码。最终，它是关于AI如何为开发者的目标提供量身定制的指导。把它想象成类似于谷歌地图的东西:虽然一个人可能知道如何去某个地方，但谷歌地图可以根据当前的交通状况建议一条更快或更合适的路线。
今天，人工智能可以帮助开发人员编写下一个单词或相关代码行。尽管如此，最大的效率提升来自于预测能够解决功能问题的整个代码块。
