Hvordan omformer AI økosystemet for programvareutvikling?

Få teknologier kan måle seg med kunstig intelligens (AI) når det gjelder potensialet for å drive innovasjon. Det forvandler banksektoren, underholdning, e-handel, helsevesen, fitness og mange flere bransjer, med en rekke nye fascinerende fremskritt på disse feltene i horisonten.

AI utmerker seg også i ulike aspekter av programvareutvikling. Dessuten kan dette spesielle området være den største fordelen av teknologien på grunn av dens selvlærende ferdigheter kombinert med en enestående evne til raskt å analysere og trekke ut meningsfull informasjon fra enorme mengder data. Det øker allerede produktiviteten, hastigheten og kvaliteten på programmerernes arbeid.

Det er ingen tvil om at den videre penetrasjonen av AI i programmeringsverdenen vil fortsette å redefinere måten programvaren blir til og hva det vil si å være utvikler. La oss gå gjennom de banebrytende endringene innen programvareteknikk drevet av en tandem av mennesker og maskiner.

Utviklere kan fokusere mer på kreative, komplekse oppgaver

Selv om AI neppe kan fullføre en fullverdig utviklingssyklus på egen hånd på dette tidspunktet, har den allerede blitt uunnværlig for å utføre repeterende, kjedelige arbeidsflyter som tar mye tid og krefter når de gjøres manuelt. AI-baserte kodeassistenter som f.eks Tabnin og OpenAI Codex får fart på dette området. Deres innspill i programmeringsprosessen koker stort sett ned til automatisk kodefullføring basert på tusenvis av åpen kildekode-prosjekter tilgjengelig på GitHub og lignende ressurser.

Dette bidraget sparer ikke bare programvareingeniører for timer med skriving og forbedrer nøyaktigheten til kodingsrutinen, men det frigjør også headspace til å konsentrere seg om designavgrensning, forbedringer av brukeropplevelsen, problemløsning og den kreative fasetten av prosjektene deres.

Det stadig tettere "partnerskapet" mellom mennesker og kunstig intelligens vil fremkalle et paradigmeskifte der rollene deres vil utfylle hverandre uten å overlappe direkte. Den neste store milepælen er at utviklere vil ha mer en tilsynsfunksjon. AI vil på sin side gjøre det meste av det kjedelige arbeidet, slik at folks bidrag begrenses til å legge siste hånd på prosessen.

Mentoring for nye utviklere er et annet område der maskiner vil opprettholde og øke sin tilstedeværelse i fremtiden. AI-baserte verktøy fra denne kategorien som f.eks Mendix Assist gjøre den beste kodingspraksisen tilgjengelig for IT-entusiaster som mangler kompetanse til å fullføre prosjekter på egenhånd. Dette vil bane vei for demokratisering av denne næringen.

AI gjør det lettere å oppdage programvarefeil tidlig

Det er allment kjent at kvalitetssikringstesting er en langvarig og ressurskrevende prosess med en haug med fallgruver. Siden programvareleverandører kan tildele et begrenset antall arbeidstimer for å lete etter ufullkommenheter i produktene deres, kan det hende at noen elendige kodelinjer flyr under radaren og først oppdages etter at løsningen har blitt distribuert i kundens miljø.

Kunstig intelligens revolusjonerer allerede dette territoriet. Faktisk er programvaretesting en av de mest lovende anvendelsene av denne teknologien over hele spekteret. Den kan krysse enorme kodebaser for å finne syntaksfeil, logiske inkonsekvenser, kompileringsfeil og andre feil med en hastighet som overgår evnen til menneskelige analytikere, og med superhøy nøyaktighet.

Et interessant eksempel på AI som gir kvalitetssikringsrutinen et løft er bruken av bildebasert maskinlæring å teste et programs grafiske brukergrensesnitt gjennom side-ved-side sammenligninger. En annen teknikk kalt differensial fuzzing introduserer den samme koden til forskjellige programvaremiljøer for å observere kjøretidsavvik, noe som hjelper til med å identifisere subtile semantiske og logiske feil. I tillegg til å kjøre tester basert på forhåndsdefinerte scenarier, kan AI-drevne verktøy lære av tidligere prosjekter og lage nye testcases. Dette kutter utviklingstiden betydelig og sikrer at sluttbrukeren får et produkt av anstendig kvalitet.

Automatisert feilhåndtering i sanntid vil fortsette å blomstre

Når uløste feil i programvare akkumuleres over tid, skaper dette det som kalles teknisk gjeld. Det er en vanlig situasjon i stadig forhastede utviklingsøkosystemer som prioriterer produktlevering fremfor kvalitet. Ved å unnlate å løse slike problemer i dag, risikerer leverandører å håndtere nedetid og feil i programvaren i morgen. En mer alvorlig snublestein er at produktet kan ha sikkerhetshull som gjør det lett å gå på kompromiss. For organisasjoner som leverer programvare-som-en-tjeneste, er dette spesielt ugunstige scenarier fordi de påvirker deres omdømme og selv en kort periode med utilgjengelighet medfører økonomisk tap.

Kunstig intelligens og maskinlæringsalgoritmer kan fylle tomrommet. De finner automatisk feil, kategoriserer dem i henhold til en forhåndsinnstilt alvorlighetsskala og fikser dem med liten eller ingen menneskelig involvering. Denne funksjonaliteten er verdifull fordi kostnadene ved å adressere feil øker betydelig lenger ned i programvarens livssyklus.

Effektiviteten til en slik tilnærming stammer fra evnen til disse banebrytende teknologiene til å gjennomsøke svært store databaser på få minutter og avsløre grov kode eller andre avvik fra normen samtidig som de foreslår trinn som hjelper programvareingeniører å korrigere dem. Høy nøyaktighet er også på plussiden av denne taktikken. Dessuten kan AI trekke konklusjoner fra tidligere analyserte data for å finjustere feildeteksjons- og administrasjonskraften. Gitt alle fordelene, vil denne trenden fortsette å få fotfeste i utviklingskretser.

AI beriker prosjekter med kontinuerlig brukertilbakemelding

For å levere et produkt som fullt ut oppfyller kravene til den tiltenkte målgruppen, bør IT-fagfolk sette tilbakemelding i sentrum. Denne kundesentriske tilnærmingen gir praktisk innsikt i hvilke justeringer som kan forbedre brukeropplevelsen, noe som hjelper applikasjoner med å utvide rekkevidden dramatisk.

Siden maskinlæringsalgoritmer kan læres å overvåke ulike aspekter av hvordan brukere samhandler med et stykke programvare i sanntid, opprettholder de en konsistent tilbakemeldingssløyfe og sparer utviklere for bryet med å samle og organisere disse bittesmå bitene av puslespillet. Den uopphørlige strømmen av brukeratferdsdata bidrar til å skape en dynamisk opplevelse basert på forskjellige bruksscenarier. For eksempel kan slik programvare fleksibelt justere brukergrensesnittet mens du er på farten, inkludert størrelsen og plasseringen av elementene.

Kravbehandling er en tilstøtende prosess rettet mot å samle inn, validere og holde oversikt over hva sluttbrukere forventer av en applikasjon. Med mindre det gjøres riktig, kan denne aktiviteten presse tidsfrister tilbake, øke kostnadene eller til og med forstyrre prosjekter fullstendig. AI-drevne løsninger kan ta det opp et hakk. Opplært i retningslinjer for beste praksis på dette området av prosjektledelse, bruker de naturlig språkbehandling for å analysere krav, identifisere inkonsekvenser og foreslå forbedringer. 

Disse instrumentene kan enkelt identifisere unnslippelsesklausuler, ufullstendige eller sammensatte krav og ulike uklarheter, og dermed minimere gjennomgangstiden. IBM Watson og Visumkrav ALM er eksempler på de mest kjente verktøyene i denne nisjen.

Planlegging og kostnadsberegning blir mindre skremmende

Hvis du er kjent med nyansene i disse innledende fasene av et programvareprosjekt, så vet du hvilken byrde de legger på utviklingsteam. Det er som en ligning med en haug med variabler som IT-folk ofte ikke klarer å løse ordentlig. Heldigvis viste kunstig intelligens seg å være utrolig flink til å estimere tidslinjen og det nødvendige budsjettet.

Nøyaktig prediksjon er et spørsmål om å forstå hele konteksten til et prosjekt, inkludert kundenes krav, hindringene som har en tendens til å oppstå når man utvikler en bestemt type programvare, og hvor lang tid det tar å takle dem. Maskiner kan trenes til å forstå disse metadataene basert på tidligere prosjekter og informasjon fra verifiserte tredjepartskilder.

Detaljene om alle disse indre arbeidene kan være avgjørende for å avgjøre om du skal godta et prosjekt eller ikke. Noen ganger er det mer fornuftig å si «nei» enn å ta på seg en jobb som er dømt til å vare utilgivelig lenge. Å være ute av stand til å overholde tidsfrister er en katalysator for kundefrustrasjon, så det er i din interesse å gi nøyaktige estimater. Med prediktiv analyse i verktøysettet kan AI være sølvkulen i denne forbindelse og vil fortsette å være en hjørnestein for å ta informerte forretningsbeslutninger.

AI hjelper til med å øke kodesikkerheten

Fra tidlige utviklingsstadier til produktutgivelse og distribusjon i en kundes infrastruktur, bør sikkerhet være øverst i tankene for utviklere. En god del datainnbrudd og løsepenge-angrep skjer på grunn av kodefeil som skaper utnyttbare hull i programvaren. Den eneste måten å unngå disse katastrofene på er å finne og fikse slike feil proaktivt. Denne enormt viktige strategien er kjent som SecDevOps.

AI er programmererens beste allierte i denne forbindelse. Maskinlæringsalgoritmer kan bruke informasjon fra offentlig tilgjengelige kilder som MITREs CVE-database for å sjekke hver linje med kode for kjente sårbarheter som gjør en applikasjon til lavthengende frukt. Beskyttelsen strekker seg til alle stadier av programvarens livssyklus. Etter utplassering kan disse intelligente verktøyene oppdage innsidetrusler og zero-day angrep basert på mistenkelig nettverksaktivitet.

Bruken av AI passer inn i konteksten til det stadig mer populære prinsippet kalt "skift venstre", som tar sikte på å oppdage og reparere ufullkommenheter så tidlig som mulig i utviklingsprosessen. Denne praksisen reduserer kostnadene og hjelper programvareleverandører med å styre unna fellen som stammer fra den ovennevnte tekniske gjelden.

En sidebemerkning er at nettkriminelle allerede våpen denne teknologien. Nylige rapporter om riff-raff misbruker ChatGPT å lage skadelig programvare eksemplifiserer den nervøse trenden. Når det er sagt, kan ytterligere AI-implementering for å bygge sikkerhet inn i CI/CD-rørledningen få pendelen til å svinge i favør av hvite hatter.

fremover

Kunstig intelligens er allerede integrert i stoffet for programvareutvikling, og disse båndene vil stadig nærme seg. Mens noen analytikere hevder at denne teknologien er i ferd med å gjøre kodere overflødige, ser slike spådommer ut til å være langsøkt. I de kommende årene vil utviklingen av denne industrien mest sannsynlig følge ruten for dypere automatisering av repeterende oppgaver og prosesser der marginen for menneskelige feil er høy. Folk vil fortsette å skrive programvare, og AI vil gi dem en vennlig hjelpende hånd.