人工智能（AI）的出現(xiàn)被廣泛認為是游戲規(guī)則的改變者。它的性質(zhì)為幾乎每個企業(yè)或行業(yè)帶來了機遇和挑戰(zhàn)。我們正在研究它們與軟件開發(fā)的關系，特別是今天。
人工智能和相關工具越來越被視為必將取代人類開發(fā)人員的威脅，通過處理耗時的日常任務，也可以使我們的生活更輕松。無論哪種方式，IT人員擴充無疑已成為科技行業(yè)的有效資源。隨著它的出現(xiàn)，它為軟件開發(fā)的更高效率和創(chuàng)新提供了機會。
隨著人工智能對我們利基市場的變化，開發(fā)人員了解它如何影響他們的職業(yè)當然很重要。在本文中，我們將深入了解人工智能如何改變行業(yè)，無論您是想擁抱還是抵制這項新興技術(shù)。
人工智能和IT人員擴充如何幫助軟件開發(fā)行業(yè)？以下是人工智能幫助團隊提高效率的一些任務：
負責軟件測試
軟件測試是開發(fā)人員更愿意讓人工智能負責的領域。它可以幫助編寫測試用例以快速發(fā)現(xiàn)錯誤。工程師還可以將AI算法用于測試周期的部分（主要是探索性），這些算法依賴于創(chuàng)造力和直覺來識別錯誤。
雖然人工智能測試有時可能更勝一籌，但它仍然遠未取代人類開發(fā)人員。人類似乎對用戶界面有更好的理解，可以更準確地判斷情緒，這是人工智能目前無法做到的。但是，AI是簡化和優(yōu)化軟件測試的有用工具。
做出關鍵決策
AI 或機器學習 （ML） 工具也無法在沒有幫助的情況下設計程序。他們的知識僅限于開發(fā)人員通過機器學習算法提供給他們的大數(shù)據(jù)集。然而，一旦數(shù)據(jù)科學家基于高質(zhì)量程序生成可靠的數(shù)據(jù)集，這些工具幾乎可以立即分析問題并回答問題。人類分析師可以花幾個小時做同樣的工作。
因此，正確的數(shù)據(jù)可能意味著AI助手能夠做出有關框架和KPI的決策，同時還可以確定應用程序中的必要或可選功能。
仔細檢查和修復錯誤
為了考慮人工智能助手如何成為軟件開發(fā)人員中最受歡迎的工具之一，我們需要考慮它們在多大程度上可以幫助完成代碼、仔細檢查錯誤以及搜索說明和文檔。其中一些 tol 甚至可以分析問題，正確使用庫，幫助開發(fā)人員用不同的語言編寫代碼，并提供其他實用的解決方案。
監(jiān)控實時用戶反饋
實時反饋對于軟件開發(fā)人員也至關重要，無論軟件處于早期階段還是已經(jīng)發(fā)布。這種反饋有助于開發(fā)人員不斷調(diào)整其項目，并根據(jù)特定用途定制體驗和資源，從而確保整體成功。
在許多情況下，開發(fā)人員只能通過進行廣泛的測試或允許用戶發(fā)送反饋來改進應用。對于信使應用程序尤其如此，它們根據(jù)AI助手和用戶測試的實時反饋不斷增強其用戶界面和體驗（UI / UX）。
在某些情況下，開發(fā)人員還可以使用機器學習來監(jiān)視用戶行為。這些數(shù)據(jù)有助于進一步修復錯誤和用戶可能遇到的任何錯誤?？紤]抱怨和放棄率下降在這里是一個附帶的好處。
實時反饋的另一個值得注意的例子是使用人工智能根據(jù)從用戶活動中收集的數(shù)據(jù)提供個性化內(nèi)容。
處理耗時的日常任務
在沒有人工監(jiān)督的情況下使用 AI 和 ML 工具可能會浪費時間和金錢，并帶來法律風險。有鑒于此，開發(fā)人員應該考慮到人工智能助手獨立執(zhí)行軟件工程任務是多么不可能，但他們卻可以多么容易地接管其他類型的任務，例如調(diào)試和編譯。
僅這一事實就可以迅速將工程師的工作從專注于某些領域的人工智能轉(zhuǎn)移到依靠這些工具來完成其他類型的工作，否則這些工作會占用他們繁忙的日程中的大量時間。能夠在需要人類更長時間的物品或任務上獲得人工智能的協(xié)助，這也意味著工程師可以利用更多的時間來處理更具創(chuàng)造性的元素。
空白屏幕之于軟件開發(fā)人員，就像空白畫布之于畫家一樣。工程師可以利用手頭的所有工具，從處理重復性任務到將更多時間投入到人工智能目前還無法提供幫助的領域。
分析用戶行為
有沒有想過為什么今天這么多軟件解決方案也是用戶友好的？一個關鍵原因是開發(fā)人員如何學會理解用戶行為，這使他們能夠創(chuàng)建滿足并超越用戶需求的產(chǎn)品。通過使用人工智能來分析用戶與程序的交互方式，他們可以輕松地查明某些問題并在影響用戶體驗之前解決這些問題。
眾所周知，在我們的流程早期修復錯誤比管理意外的更新需求要便宜得多。借助 AI 預測分析，開發(fā)人員可以根據(jù)用戶過去使用類似應用程序的經(jīng)驗來預測用戶與程序的交互方式。不同的用例可幫助開發(fā)人員迎合更廣泛的受眾。
隨時了解 AI 發(fā)展和 IT 人員擴充的可能性
近年來，AI、ML、深度學習、自然語言處理 （NLP） 和其他人工智能工具極大地改變了軟件開發(fā)。他們突破了機器所能做的界限?，F(xiàn)在，這些先進的技術(shù)可以在很大程度上更好地模仿人類的編程技能，帶來新的可能性并改變我們創(chuàng)建軟件的方式。及時了解最新的 AI、ML 和 IT 員工 軟件開發(fā)中的增強趨勢對于充分利用這些技術(shù)至關重要。
然而，所有可用的證據(jù)表明，截至目前，人工智能或機器學習工具還遠遠不夠先進，無法取代人類開發(fā)人員。他們可以是優(yōu)秀的助手，可以處理日常任務，但是，提供實時反饋，并幫助我們了解用戶行為。您如何在軟件開發(fā)之旅中抓住人工智能和相關工具？
原文標題：IT Staff Augmentation: How AI Is Changing the Software Development Industry
原文鏈接：https://www.kdnuggets.com/2023/05/staff-augmentation-ai-changing-software-development-industry.html
作者：Santiago Alonso
編譯：LCR
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