雖然我們不是在談?wù)揂I獨(dú)立編寫代碼行(盡管將來(lái)不可避免地會(huì)成為現(xiàn)實(shí))，但AI在協(xié)助開(kāi)發(fā)人員團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)尖端軟件方面扮演著更加重要的角色，尤其是在面對(duì)短缺的情況下。有才華的軟件開(kāi)發(fā)人員。

IT軟件質(zhì)量協(xié)會(huì)(CISQ)報(bào)告稱，由于2018年軟件質(zhì)量差，美國(guó)組織損失了3190億美元。此外，還有更多的項(xiàng)目遲到或超出預(yù)算，最終導(dǎo)致項(xiàng)目的取??消和放棄。造成金錢和生產(chǎn)力損失。

據(jù)德勤(Deloitte)稱，人工智能可以幫助扭轉(zhuǎn)局面，其自動(dòng)化開(kāi)發(fā)工具能夠彌合對(duì)個(gè)性化軟件需求的增長(zhǎng)與缺乏提供程序的人才之間的鴻溝。

說(shuō)起TechHQ，德勤大衛(wèi)Schatsky說(shuō)，AI-動(dòng)力工具進(jìn)行補(bǔ)充的軟件開(kāi)發(fā)供應(yīng)鏈和需求鏈的兩端。

“在供應(yīng)方面，大型代碼庫(kù)，改進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和自然語(yǔ)言處理算法使構(gòu)建更好的工具成為可能。在需求方面，軟件開(kāi)發(fā)人員長(zhǎng)期短缺，并且在提高軟件質(zhì)量方面面臨一系列挑戰(zhàn)。這些工具可以幫助減輕這兩種情況。”

AI技術(shù)通過(guò)在開(kāi)發(fā)的早期階段檢測(cè)代碼中的錯(cuò)誤和錯(cuò)誤來(lái)實(shí)現(xiàn)此目標(biāo)，從而大大節(jié)省了生產(chǎn)時(shí)間和成本。這要?dú)w功于高級(jí)ML和自然語(yǔ)言處理功能，該功能可以分析源代碼以盡早發(fā)現(xiàn)缺陷。

新的軟件開(kāi)發(fā)工具提供了有關(guān)在開(kāi)發(fā)人員鍵入內(nèi)容時(shí)完成代碼行的建議，從而將開(kāi)發(fā)人員需要鍵入的擊鍵次數(shù)減少了50%，類似于預(yù)測(cè)性文本。

其他工具也可以自動(dòng)創(chuàng)建質(zhì)量保證所需的測(cè)試，提供額外的安全層以及調(diào)試可能潛在導(dǎo)致更大缺陷的任何生產(chǎn)線。例如，視頻游戲公司Ubisoft指出，有70%的錯(cuò)誤是在測(cè)試前通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)到的。

正如Schatsky所指出的，由于有了開(kāi)源代碼存儲(chǔ)庫(kù)，所有這一切都變得可能了。2018年的前一份報(bào)告發(fā)現(xiàn)，在1100多種商業(yè)應(yīng)用程序中，有96%使用了開(kāi)源組件。

任何公司規(guī)模的任何開(kāi)發(fā)人員都可以使用的開(kāi)源軟件數(shù)量巨大，并且還在不斷增長(zhǎng)?？梢詫I和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于這些擴(kuò)展庫(kù)，從而可以分析源代碼和有關(guān)軟件開(kāi)發(fā)的其他數(shù)據(jù)，例如項(xiàng)目進(jìn)度記錄，延遲，應(yīng)用程序缺陷及其修復(fù)程序。