人工智能给敏捷项目管理带来的九大好处

  人工智能在改善和加快软件开发并提高项目质量方面具有巨大潜力,尤其在提高软件开发效率方面。

  几十年来,人工智能已在各种行业中证明了其卓越的才能。从机器人到制造业,再到贸易商的库存变动和货币预测,人工智能已成为我们生活的一部分。在当今时代,企业正在使用AI来使日常工作自动化,这使我们过去认为不可能的事情成为可能。下面我们详细介绍人工智能给敏捷项目管理的带来各种好处。

  人工智能给敏捷项目管理带来的好处:

  目前,主要的应用程序组件(如数据管理和软件接口)使用常规软件,下面我们介绍几种将AI嵌入到软件开发生命周期中的方法和好处:

  1. 快速原型制作:在AI出现之前,开发团队需要花费大量时间将客户业务需求转换为技术。但是如今,AI减少了开发时间并有效地完成了过程。

  2. 风险评估:在软件开发中,对风险评估做出重要决策非常复杂,并且还要考虑周期和预算。启动项目后,内部相互依存关系和外部环境又会产生各种可能性和概率数据。作为人类,我们存储和复制这些数据的能力有限。

  AI能帮助你按需收集参数数据。使用AI模型,我们可以从开始到结束日期收集项目数据。通过这种方式,您可以获得当前正在开发的项目的实际时间表。

  3. 分析和错误处理: 基于AI的编程可帮助开发者轻松识别历史数据模式和常见的人为错误。在开发过程中,如果我们犯了这样的错误,那么编码助手将对此进行标记。部署应用程序后,AI可用于分析可能已修复的标志和日志错误。这使应用程序开发人员可以主动纠正错误。也许将来AI将在没有人类参与的情况下独立纠正应用程序错误。

  4. 编程助手:在没有AI的软件开发中,大多数开发人员将时间花在了代码调试和文档编制上。通过将智能代码助手与AI结合使用,开发人员可以获得快速反馈以及基于代码的建议。这样,我们可以节省很多时间。代码助手的最佳示例是pythons kite和javas codota。

  5. 战略决策:开发人员花了更多时间在优先级和讨论产品功能上。训练有素的AI模型掌握过去开发项目的数据,可以评估应用程序的性能,帮助工程团队和业务主管认识到最大的影响和最小的风险。

  6. 精确估算:软件开发项目是超出时间表和预算的“惯犯”。因此,要建立合理的预算估算。必须对团队和背景有深刻的了解,这在预测预算和工作量方面占主导地位。

  7. 自动代码重构:同样重要的是制作清晰的代码,然后实现安全协作。重构对于维护代码整洁规范是必要的。为了解决这个问题,人工智能被用来分析代码以获得更好的结果。

  8. 用于项目计划的AI:人的大脑是一个非常出色的知识引擎,但每个人的能力各不相同。在任何情况下,没有两个人会对同一作品有确切一致的看法。通过机器学习,我们可以创建相同情况的各种组合并正确执行。

  9. 项目资源管理:交付任何IT项目都取决于从事该项目的合适人员。通过将AI集成到项目中,我们可以获取正在从事其他项目的开发人员的实时信息。并且AI提供了可用于部署的开发人员的精确信息。基于AI集成,我们可以减少或增加项目开发人员的数量。

  AI能根据项目结构,通过提供所需的技能和知识,分配开发人员并尽快运行项目。AI可以帮助快速完成并交付软件开发项目。

  为什么人工智能很重要

  如果项目管理者使用AI实现最优的工作负载分配,那么相信我,你的开发人员没有人能够偷懒,实现100%的全力输出。此外,通过对人工重复性任务的自动化,项目管理者可以节省大量时间并有效地观察项目进展和走势。

  AI将如何更改软件开发?

  在AI系统中,软件开发人员不提供任何指导步骤或操作。机器学习系统本身仅收集准确的数据并处理它。

  AI会识别数据中的模式,这对于决策非常重要。机器算法将数据与其数据库进行比较,并做出正确的决策。关于AI的最好的事情是没有知识编码。实际上,输出结果涵盖了人类难以识别的令人兴奋的奇特模式。

  人工智能通过揭示人类的定义,感知和程序执行来改变软件开发过程。谷歌的皮特·沃登(Pete Warden)还认为,在当前十年中,大多数IT工作都不需要编程。

  通常,在传统方法中,开发人员在诸如C,C ++,Java等编程语言的帮助下,对计算机明确地采取了特定的步骤。在构建代码之后,进行了质量检查测试,其中涉及代码测试,从他们的权限中清除之后,代码将被部署。在ML开发模型中,开发人员指定列表和问题,以实现他们想要准备的数据,收集数据并将数据输入到机器学习算法中,进行管理,集成和部署。

  结论

  自1956年以来,人工智能已成为业务成功的关键,许多公司都在利用人工智能实现与人类相关的任务的自动化。敏捷开发中的AI为业务提供更好的结果。通过将AI集成到软件开发中,我们可以制定可靠的预算,100%的利用率,及时获取开发及生产环境中的错误检测和代码重构建议。

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