人工智能在改善和加快軟件開發(fā)并提高項目質量方面具有巨大潛力，尤其在提高軟件開發(fā)效率方面。

幾十年來，人工智能已在各種行業(yè)中證明了其卓越的才能。從機器人到制造業(yè)，再到貿易商的庫存變動和貨幣預測，人工智能已成為我們生活的一部分。在當今時代，企業(yè)正在使用AI來使日常工作自動化，這使我們過去認為不可能的事情成為可能。下面我們詳細介紹人工智能給敏捷項目管理的帶來各種好處。

事實上，傳統(tǒng)的軟件開發(fā)將繼續(xù)存在，諸如軟件接口和數據管理之類的主要應用程序組件仍將使用常規(guī)軟件。我們關注的問題是：如何使用機器學習來擴展軟件開發(fā)過程？我認為，以下方式可以將ML技術引入SLDC：

一快速原型制作：

在AI出現之前，開發(fā)團隊需要花費大量時間將客戶業(yè)務需求轉換為技術。如今，ML通過幫助專業(yè)知識不足的開發(fā)人員提高效率來減少開發(fā)時間和進程。

二風險評估：

在軟件開發(fā)中，對風險評估做出重要決策非常復雜，并且還要考慮周期和預算。啟動項目后，內部相互依存關系和外部環(huán)境又會產生各種可能性和概率數據。作為人類，我們存儲和復制這些數據的能力有限。

AI能幫助你按需收集參數和數據。使用AI模型，我們可以從開始到結束日期收集項目數據。通過這種方式，你可以獲得當前正在開發(fā)的項目的實際時間表。

三分析和錯誤處理：

基于AI的編程可幫助開發(fā)者輕松識別歷史數據模式和常見的人為錯誤。在開發(fā)過程中，如果我們犯了這樣的錯誤，那么編碼助手將對此進行標記。部署應用程序后，ML可用于分析日志和標記錯誤，甚至可以修復錯誤。這使應用程序開發(fā)人員可以主動糾正錯誤。也許將來AI可以在沒有人類參與的情況下獨立糾正應用程序錯誤。

四編程助手：

在沒有AI的軟件開發(fā)中，開發(fā)人員的大部分工作時間花在了代碼調試和文檔編制上。通過使用ML實現的智能編碼助手，開發(fā)人員可以基于代碼庫獲得快速反饋和建議，從而節(jié)省了大量時間。代碼助手的最佳示例是Pythons的Kite和Java的Codota。

五戰(zhàn)略決策：

開發(fā)人員花費了大量時間來討論功能和產品的優(yōu)先級。通過使用來自過去開發(fā)項目的數據進行訓練的AI模型，可以評估應用程序的性能，從而幫助業(yè)務領導者和工程團隊制定將風險最小化和影響最大化的方法。

六精確估算：

軟件開發(fā)項目是超出時間表和預算的“慣犯”。因此，要做出合理的預算，必須對團隊和項目背景有深刻的了解，你可以使用過去項目中的數據來訓練ML模型。事實證明，這對預測工作量和預算非常有幫助。

七自動代碼重構：

同樣重要的是制作清晰的代碼，然后實現安全協(xié)作。重構對于維護代碼整潔規(guī)范是必要的。為了解決這個問題，ML被用以通過識別潛在的重構區(qū)域來輕松分析代碼并優(yōu)化性能。

八用于項目計劃的AI：

人的大腦是一個非常出色的知識引擎，但每個人的認知能力各不相同。沒有兩個項目經理會對同一項目有完全相同的想法。通過ML復制人類的智力，AI可以創(chuàng)建類似于人類大腦的各種情況的排列組合。

九項目資源管理：

交付軟件產品取決于有合適的人員從事項目。通過將AI集成到項目中，我們可以獲取正在從事其他項目的開發(fā)人員的實時信息，AI提供了可用于部署的開發(fā)人員的精確信息?；贏I集成，我們可以減少或增加項目開發(fā)人員的數量。

為什么人工智能很重要

AI能根據項目結構，通過提供開發(fā)人員所需的技能和知識，使開發(fā)人員大幅提升入職和項目交付的效率。

如果項目管理者使用AI實現最優(yōu)的工作負載分配，那么相信我，你的開發(fā)人員沒有人能夠偷懶，實現100%的全力輸出。此外，通過對人工重復性任務的自動化，項目管理者可以有更多時間進行以項目為中心的決策。

AI將如何更改軟件開發(fā)？

在AI系統(tǒng)中，軟件開發(fā)人員不提供任何指導步驟或操作。機器學習系統(tǒng)本身僅管理特定領域的數據，并將其輸入學習算法中。

AI會識別數據中的模式，這對于決策非常重要。機器算法將數據與其數據庫進行比較，并做出正確的決策。關于AI的最好的事情是沒有既定的知識窠臼。實際上，AI的輸出結果通常揭示了人類難以憑直覺識別的奇特而有趣的模式。

人工智能通過顛覆人類對編程的定義、感知和程序執(zhí)行來改變軟件開發(fā)過程。谷歌的皮特·沃登認為，十年后，大多數IT工作將不再涉及編程。

根據OpenAI的前科學家，現任Tesla的AI總監(jiān)Andrej Karpathy的說法，未來的程序員將不會維護復雜的存儲庫、分析運行時間或創(chuàng)建復雜的程序，他們將收集、清理、標記、分析和可視化輸入神經網絡的數據。

通常，在傳統(tǒng)方法中，工程師使用Java或C等編程語言為計算機提供明確的步驟：需求定義—設計—開發(fā)—測試—部署—維護代碼。而在ML開發(fā)模型中，開發(fā)人員只需定義問題并列出他們想要實現的目標，收集數據、準備數據、將數據輸入學習算法，部署、集成和管理模型。

自1956年問世以來，人工智能已逐漸成為商業(yè)繁榮的關鍵，許多公司都在利用人工智能實現日常業(yè)務的自動化。在敏捷開發(fā)中使用AI會帶來更多的業(yè)務收益。這些收益不限于但包括：做出可靠的預算評估，擁有100％的開發(fā)人員利用率，及時獲得生產中的錯誤檢測以及開發(fā)環(huán)境和代碼重構建議。

Chandresh Patel是Bacancy Technology的首席執(zhí)行官，敏捷教練和創(chuàng)始人。