Компаниям-разработчикам важно быть в курсе последних технологий и тенденций ИИ, а также инвестировать в обучение и ресурсы, чтобы их команды были готовы для работы с ИИ. Это может включать в себя инвестиции в инструменты на базе ИИ, такие как автодополнение кода или автоматизированные системы тестирования, а также предоставление обучения и поддержки, чтобы помочь разработчикам научиться эффективно использовать эти инструменты.
Сбор требований, являющийся концептуальной фазой SDLC, требует максимального вмешательства человека. Искусственный интеллект предлагает широкий спектр методов/инструментов, таких как Google ML Kit и Infosys Nia, для автоматизации определенных процессов, чтобы в некоторой степени свести к минимуму вмешательство человека. На этом этапе большое внимание уделяется обнаружению лазеек на раннем этапе. Подход ИИ, называемый обработкой естественного языка,то есть он заставит машины понимать требования пользователя на естественном языке и автоматически создавать модели программного обеспечения высокого уровня. Конечно, у этого подхода есть некоторые проблемы, в том числе трудности с балансировкой разработанных систем. Тем не менее, это остается одной из актуальных тем исследований на сегодняшний день.
Планирование является неотъемлемой частью разработки программного обеспечения. Инструменты искусственного интеллекта упрощают создание дорожных карт разработки программного обеспечения, синтезируя цели и задачи проекта, используя обучение на базе ранее повторяющихся однотипных действий.
Инструменты дополнения кода на основе ИИ могут анализировать существующий код и предлагать строки кода, которые, скорее всего, потребуются в дальнейшем. Это может помочь разработчикам писать код более эффективно и снизить риск ошибок. Ярким примером того, как ИИ повышает производительность команд разработчиков, являются программы на базе ИИ, такие как Kite, которые помогают разработчикам писать код на любом языке, независимо от уровня владения им. Благодаря доступу к библиотекам и использованию возможностей синтаксиса на основе ИИ эти решения помогают командам писать код быстрее и гарантируют отсутствие ошибок. В результате разработчики могут сосредоточить свою работу на других, более сложных задачах. 
Компиляторы кода, управляемые ИИ, такие как Glow, смогут преобразовывать код в машинный язык быстрее, чем люди. Разработчики программного обеспечения уже используют компиляторы с поддержкой ИИ, такие как Compiler.ai, для защиты от ошибок путем создания доказательств правильности исполняемого кода. 
ИИ можно использовать для автоматизации повторяющихся задач тестирования, таких как регрессионное тестирование, что может помочь гарантировать, что изменения кода не нарушит существующую функциональность. Уже сейчас с помощью ИИ можно улучшать работу ручных тестировщиков. ИИ приводит в действие ботов для тестирования, которые имитируют человеческую деятельность, быстро просматривая возможные варианты использования продуктов и попутно отмечая проблемы (Testigma, Eggplant). Эти боты быстрее, тщательнее и эффективнее тестировщиков-людей, потому что они не устают и исключают человеческий фактор в рутинных процессах.
ИИ также можно использовать для повышения безопасности программного обеспечения путем анализа кода на наличие потенциальных уязвимостей и предоставления рекомендаций по их устранению.
Поскольку ИИ устроен так, чтобы быстро и эффективно просеивать большие объемы данных, он особенно полезен для управления сложными проектами. Тем более, что он также может быстро выявлять слабые места в проектах и подталкивать соответствующих членов команды. Например, если ИИ обнаруживает недостаток навыков у менеджера-проекта, он может сообщить соответствующим людям, что необходима дополнительная пара рук или опыт.
Реальных примеров и вариантов использования ИИ предостаточно, и важно точно определить, где ИИ может помочь. Ниже мы опишем некоторые из наиболее популярных вариантов использования. 
DeepCoder был разработан Microsoft и Кембриджским университетом. Он делает это, просеивая большую базу данных кода и создавая свою собственную. Хотя в будущем ожидается расширение возможностей DeepCoders, в настоящее время оно ограничено программами, содержащими пять строк кода.
Для сравнения, AlphaCode пишет компьютерные программы и входит в число 54% участников соревнований по программированию (!). Однако он настолько хорош, насколько хорошие данные, поступающие в него через обучающие программы для выработки решений, с которыми человек может легко справиться, независимо от его знакомства с конкретным предметом. 
Инструмент, разработанный факультетом компьютерных наук Оксфордского университета, использует искусственный интеллект для создания модульных тестов кода.
Поскольку модульное тестирование имеет важное значение для разработки, этот продукт должен стать спасением для многих разработчиков. Эти тесты выполняются за считанные секунды с минимальными усилиями пользователей. Diffblue использует неконтролируемое обучение для создания модульных тестов. Генеральный директор Diffblue Мэтью Лодж сравнивает ее с другими программами, заявляя: «То, что мы делаем, уникально в том смысле, что до этого существующие инструменты, использовали так называемый статический анализ. Они смотрели на программу, и пытались понять задачу исходя из программы, работая в обратном направлении по принципу - если путь ведет к этой точке, какие входные данные нам нужно ввести в программу, чтобы добраться сюда?» Цель Diffblue — обойти указанные ограничения. 
IntelliCode позволяет разработчикам повысить производительность, давая рекомендации на основе предыдущих записей кода. Впоследствии, чем больше разработчик использует эту программу с искусственным интеллектом, тем точнее она становится. Microsoft описывает эти рекомендации как основанные на тысячах проектов на Github, которые имеют более 100 звезд. Еще одной особенностью Intellicode являются рекомендации по аргументам, которые можно генерировать довольно быстро.
ИИ меняет способ разработки программного обеспечения, и его преимущества очевидны. Автоматизируя рутинные задачи, повышая качество и способствуя более эффективному сотрудничеству, ИИ может произвести революцию в индустрии разработки программного обеспечения. Однако есть и проблемы, которые необходимо преодолеть, такие как нехватка навыков, заложенные в ИИ предубеждения и потеря контроля. Тем не менее, тщательно изучив потенциальные преимущества и проблемы ИИ в разработке ПО, компании могут использовать эту технологию для достижения новых уровней эффективности, точности и удовлетворенности пользователей. При правильном подходе искусственный интеллект может открыть новые возможности и стимулировать инновации в индустрии разработки программного обеспечения.
В Firecode мы увлечены использованием возможностей ИИ для улучшения разработки ПО и предоставления высококачественных инновационных продуктов и услуг нашим клиентам. Благодаря многолетнему опыту и команде экспертов в области разработки ИИ мы можем помочь компаниям вывести разработку программного обеспечения на новый уровень и быть на шаг впереди. Если вы хотите узнать больше о наших подходах к ИИ при разработке ПО, не стесняйтесь обращаться к нам.