Slimme softwareontwikkeling en -implementatie: AI’s volgende grens

Van intelligente assistenten zoals Siri en Google Now tot slimme luidsprekers en in apparaten ingebouwde virtuele assistenten zoals Alexa, we kunnen gerust zeggen dat Kunstmatige Intelligentie (AI) deel uitmaakt van ons leven. Vanuit zakelijk perspectief voorspelt Gartner dat bijna 37% van alle organisaties een vorm van AI heeft geïmplementeerd in hun bedrijfsvoering. Naast de vele mogelijkheden voor consumenten is AI ook een zeer efficiënt hulpmiddel om de efficiëntie en productiviteit van softwareontwikkeling te verbeteren.

AI heeft onverwachte niveaus van modernisering gebracht in softwareontwikkeling en -implementatie. Van coderen tot testen en prototypen, de gebieden waarop AI een bijdrage kan leveren zijn wijdverspreid. Degenen die verstandig investeren in de beste tools en de best practices volgen bij het gebruik ervan, 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 slim te verbeteren, processen te stroomlijnen en onvermoeibaar te helpen bij het ontwerpen, ontwikkelen en implementeren van software. Deze revolutie wordt verder bevorderd door elastische computerkracht en publieke clouds die softwareontwikkelingsbedrijven in staat stellen zwaardere analyses uit te voeren.

Volgens IDC zullen de uitgaven voor cloudgebaseerde infrastructuur tegen 2020 60% van alle IT-infrastructuur uitmaken. Door de verbeterde verwerkingskracht investeren toonaangevende IT-bedrijven in het beter verzamelen en gebruiken van gegevens.

Laten we het eens hebben over hoe AI softwareontwikkelingsbedrijven zal helpen door middel van gegevensanalyse, voorspellingsmogelijkheden en meer.

AI in softwareontwikkeling

Geautomatiseerd software testen

Het testen van software is essentieel om de kwaliteit van een product te garanderen. 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 in een van de softwarelagen aan de oppervlakte kunnen komen nadat het product is uitgebracht en zelfs in gebruik is genomen. AI is een krachtige bondgenoot voor het QA-testteam. Het kan helpen bij het verbeteren van het testproces om ervoor te zorgen dat dergelijke fouten worden ontdekt en verholpen voor de release. Het testen van software is misschien wel het gebied waarop de ontwikkeling van software het meest heeft geprofiteerd van AI-technologieën. IT-bedrijven zijn in staat geweest om robuuste geautomatiseerde testprocessen te creëren die minimale handmatige inspanning vereisen. AI-gestuurde testtools zijn nauwkeuriger dan menselijke testers en kunnen grote hoeveelheden code aan. Ze kunnen gemakkelijk naar behoefte op- of afgeschaald worden en kunnen getraind worden om bugs of fouten in de code automatisch te corrigeren.

Volgens Forbes, “Dit helpt nu al om de algehele softwarekwaliteit te verbeteren, omdat het gebruik van machine learning om software te testen de natuurlijke volgende stap is na automatiseringstests. We zien nu al dat testers bots gebruiken om softwarebugs te vinden. Ondertussen zijn er testtools in opkomst die AI kunnen gebruiken om testers te helpen fouten in hun software te vinden en vervolgens automatisch code te repareren nadat ze een bug hebben gevonden.”

Softwareontwikkeling verbeteren

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

Foutenbeheer automatiseren

Traditioneel, als er een bug in de gemaakte software zat, moest een ontwikkelaar het probleemgebied onderzoeken en vervolgens de fout herstellen. Dit proces was eenvoudig, maar tijdrovend en gevoelig voor menselijke fouten. Maar door het gebruik van AI-tools kan een fout eenvoudig worden gedetecteerd en hersteld zonder menselijke tussenkomst, waardoor de kosten laag blijven en de efficiëntie toeneemt. Hoewel ontwikkelaars hun eigen code regelmatig controleren, is de kans groot dat ze fouten over het hoofd zien. Dit is waar AI een game-changer kan zijn. Intelligente AI-bots kunnen worden getraind om te zoeken naar mogelijke fouten die worden gemaakt door ontwikkelaars en inzichten af te leiden in hoe mogelijke fouten worden geproduceerd in codeblokken. AI-bots kunnen sneller en efficiënter foutief gedrag in codeblokken bekijken en vastleggen dan menselijke programmeurs. Ze kunnen systeemlogs analyseren, controleren met voorgedefinieerde syntaxis of gedocumenteerde codegidsen om fouten te markeren voordat ze naar de volgende fase van compilatie of kwaliteitscontrole worden gestuurd. Het doel is om AI-gebaseerde foutverwerkingssystemen in staat te stellen om foutieve code of codeblokken te identificeren, de oorzaak te achterhalen 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 te serveren, automatisch de lettergrootte aan te passen, de plaatsing van pictogrammen en knoppen aan te passen, enz. Gebruikers krijgen een dynamische ervaring die aan hen is aangepast op basis van hun geschiedenis.

Slim prototypen

De meeste softwareontwikkelingsprojecten beginnen als een bedrijfsbehoefte en het vertalen daarvan naar technologie en een softwareproduct is geen eenvoudige taak. Een belangrijke reden voor vertraagde projectstart 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 claims te ondersteunen, kan de implementatietijd vertragen en kan mogelijk leiden tot verlies van interesse bij klanten door buitensporige vertraging. AI helpt bij het slimmer en sneller maken van prototypes, d.w.z. het bouwen van een minimaal levensvatbaar product. AI-technologieën helpen echter om de hele levenscyclus van softwareontwikkeling (SDLC) te verkorten, waardoor zowel de tijd als de moeite die ermee gemoeid is, wordt verminderd en het voor ontwikkelaars van alle vaardigheidsniveaus eenvoudiger wordt om software te ontwikkelen.

Slimme AI-tools kunnen oplossingsarchitecten helpen om bedrijfsfunctionaliteit binnen enkele minuten of uren in kaart te brengen in technische prototypes, in plaats van weken of maanden. Dit helpt bij het verkorten van verkoopcycli en het opbouwen van een kritisch referentiepunt voor het ontwikkelingsteam wanneer zij 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 snel high-fidelity prototypes kunnen maken van low-fidelity schetsen.

Automatische code refactoring

Verschillende ontwikkelingsprojecten hebben ook betrekking op het transformeren van code om te voldoen aan het veranderende technologielandschap van een bedrijf. Het transformeren van legacy applicaties en grootschalig refactoren is een gigantische taak die eenvoudig 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 buiten het budget en de opleveringsschema’s vallen. Om een nauwkeurige tijdlijn te kunnen 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 gegevens uit eerdere projecten met betrekking tot gebruikerservaring, functies, kostenramingen en actuals correleren om een goede planning en nauwkeurige budgetplanning te garanderen. Het helpt bij het prioriteren van functies en het sorteren van details die kunnen worden geëlimineerd. AI maakt ook een praktische beoordeling van bestaande toepassingen mogelijk en begeleidt ontwikkelaars bij het identificeren van methoden die de impact maximaliseren en de risico’s minimaliseren. Softwareontwikkelingsbedrijven kunnen AI inzetten om een beknopt leveringsmodel op te bouwen, omdat op AI gebaseerde analyses en ML vergelijkbare projecten kunnen analyseren en nuttige lessen en inzichten kunnen opleveren.

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 -toepassingen zal veranderen, zodat ze adequaat kunnen reageren op de nieuwe technologie en de concurrentie voor kunnen blijven.

We kunnen verwachten dat AI verschillende routinematige en niet-cognitieve taken zal uitvoeren, zodat softwareontwikkelaars meer tijd hebben om zich te richten op het oplossen van complexe problemen en het nemen van beslissingen, waardoor het softwareontwikkelingsproces wordt verbeterd. AI kan ook worden gebruikt om bestaande gebieden aan te wijzen die door softwareontwikkelaars kunnen worden verbeterd. Wat zeker is, is dat AI en softwareontwikkeling naar elkaar toe zullen groeien.