人工智能辅助开发提高开发人员生产力的三种方式
在研究 AI 如何影响整个 SDLC 之前，我们需要了解 AI 如何影响开发人员的生产力。虽然大多数人认为这与项目完成速度有关，但 GitHub 深入研究了这一说法。他们发现，开发人员的生产力不仅仅与速度有关。“能够专注于手头的任务，取得有意义的进展，并在一天的工作结束时感到满意”是开发人员对生产力的定义。或者正如 GitHub 所描述的那样：流程。麦肯锡的一项调查重申了 AI（特别是生成式 AI）对开发人员生产力和流程的重要性。例如，生成式 AI 可以帮助开发人员比没有它时快 45% 地完成编码任务。94% 的开发人员同意他们使用生成式 AI 处于流程中，而没有它时只有 55% 处于流程中。很明显，AI 辅助开发是开发人员保持流程的方法。这主要有三个原因：指导、协助和生成。
1. 指导提高生产力
人工智能辅助开发通过为开发人员提供 IDE 中的内置智能聊天机器人来提高生产力。这使开发人员无需离开他们的环境即可访问信息。这样，开发人员可以减少在开发过程中经常出现的寻找答案所花费的时间。
2. 协助执行最佳实践
AI 开发助手可以根据上下文提供实时代码建议和自动完成功能。这些功能可以加快开发过程。AI 辅助开发可以在开发人员编程时实时识别语法和逻辑错误以及潜在错误。最重要的是：AI 辅助可以执行最佳实践和标准，以帮助确保速度、质量和安全性。
3. 生成创造带宽
作为近年来最热门的人工智能类型，生成式人工智能让开发人员只需简单提示即可生成代码。借助这种能力，开发人员可以自动完成繁琐的手动开发任务。GitHub 的研究表明，让人工智能辅助开发处理开发中“枯燥而重复”的工作，将为更有意义、更有创意的问题解决打开大门。
跨 SDLC 的 AI 辅助开发
指导、协助和生成不仅适用于开发。将 AI 的好处限制在 SDLC 的开发部分意味着限制了您可以从 AI 中获得的价值。 您不仅希望组织能够更快地发展，还希望更快地交付。人工智能的潜力远远超出了编码的范围，还影响了以下领域：
- 项目管理
- 设计
- 测试
- 部署
- 维护
- 应用程序性能监控
- 问题解决
这些阶段充满了重复性任务，这些任务非常适合自动化。根据 Gartner 的说法，人工智能辅助开发工具“使软件工程师能够将时间、精力和创造力集中在功能开发等高价值活动上”。您需要将人工智能融入整个 SDLC。这样，您就可以实现更高的效率、更好的质量和更快的上市时间。让我们看看指导、协助和生成如何应用于 SDLC 的其余部分。
指导可提高认识并促进知识共享
组织可以利用人工智能来优化规划和资源分配，还可以预测项目时间表、识别潜在风险并推荐缓解策略。这有助于组织采取更积极主动的方法来最大限度地减少延误。如果您有数据，您可以使用人工智能来分析过去的项目数据并获得见解和经验教训。见解越多，您在项目执行中取得的持续改进就越多。 SDLC 可能是一个孤立的旅程。但人工智能肯定会影响其中的很多人。
- 开发经理可以借助人工智能识别合适的技能组合，更好地组建团队
- 产品所有者可以使用人工智能根据用户和利益相关者的反馈来确定优先级
- 开发人员可以使用 AI 生成的入门模板启动项目。
AI 支持这些角色，允许您创建一个集中式知识库，以弥合生命周期各个部分之间的差距。您可以存储常见问题的解决方案、常见问题解答和项目特定信息，所有团队成员都可以通过 AI 助手访问这些信息。
协助简化 DevOps
AI 使 DevOps 团队能够实现更高的可靠性、效率和敏捷性。如何实现？通过任务自动化、流程优化和洞察力。我们看到许多 AI 驱动的工具简化了 CI/CD 管道。这有助于减少错误并加快发布速度。AI 让您能够在正确的时间交付。为了帮助您完成迭代阶段，想象一下使用 AI 生成类似 NPS 的调查，并在正确的时间发送给正确的用户。这让您可以做出更多数据驱动的决策，以确定下一步要做什么。组织可以使用 AI 分析运营数据，然后预测和预防系统故障，确保主动解决问题。从项目和人员管理的角度来看，组织可以使用 AI 来优化资源分配，提高效率并降低成本。在软件成功方面，应用程序组合管理起着关键作用。制定商业案例可能具有挑战性，因为并非每个人都能熟练地将他们的想法或需求表达成结构化的商业案例。形式不良的商业案例可能会导致错失机会。组织可以在投资组合中利用 AI 的一种方法是更好地生成结构化的商业案例，该案例可以捕捉想法并使其适合投资组合，以便您可以将其转化为成果。当您有很多想法时，AI 还可以帮助您预测列表中的下一个最佳投资。
生成的不仅仅是代码
生成式 AI 可以通过自动化和增强其所有阶段来彻底改变 SDLC。它有潜力：
- 生成项目计划
- 创建线框和原型
- 建议设计改进
生成式人工智能可以促进团队成员在 SDLC 的每个阶段之间的沟通。在测试中，团队可以自动生成、执行测试用例并检测错误。这样做的结果是，他们正在提高软件的质量以及测试人员和 QA 专业人员的速度。在部署期间，您可以使用人工智能来优化 CI/CD 管道，以实现更高效的发布。组织可以利用生成式人工智能来帮助预测问题、提出修复建议并自动执行日常任务。生成式人工智能可以为您生成和优化用户故事。但不仅如此。想象一个世界，组织可以进一步利用这些用户故事并生成数据模型、UI 和逻辑，以更快地开始软件项目。
顺应潮流
GitHub 的 Copilot 是 AI 辅助开发所能带来的一个非常吸引人的标志。GitHub 调查的 2000 名开发人员中有 73% 表示，使用 Copilot 时，他们的工作更加顺畅。88% 的人表示编程项目完成得更快。74% 的人能够专注于更令人满意的工作。更快乐的开发人员对您的组织来说是一份礼物……对您的竞争对手也是如此。在 SDLC 方面，最好尽早搭上 AI 列车。Gartner 预测，到 2027 年，50%（初始值 5%）的软件工程师将使用机器学习驱动的编码工具。这是很多高效的开发人员。想象一下整个 SDLC。您开发解决方案的速度越快，它们开始产生价值的速度就越快。AI 辅助开发的美妙之处在于它不仅仅有益于开发。超越 AI 辅助开发和开发人员生产力的思考将帮助您成倍地提高您的价值和价值实现时间。