Трансформация сферы разработки Программного Обеспечения под влиянием Искусственного Интеллекта (AI)

Данная статья посвящена новым трансформации и возможностям в сфере разработки программного обеспечения под влиянием Искусственного Интеллекта (ИИ). Развитие Искусственного Интеллекта является предметом любопытства, пристального внимания и даже беспокойства для технологической отрасли, особенно с точки зрения неопределенности будущего разработки программного обеспечения и обеспечения качества (QA). Несмотря на то, что ИИ, безусловно, меняет технологическую среду, важно понимать, что он не приведет к уничтожению профессии или рабочих мест в области программного обеспечения, а вместо этого приведет к видоизменению. В данной статье предлагается обзор того, чего стоит ожидать в эпоху искусственного интеллекта разработчикам программного обеспечения и специалистам по контролю качества:

1. Автоматизация рутинных задач. ИИ и машинное обучение помогут автоматизировать повторяющиеся и рутинные задачи при разработке программного обеспечения и обеспечении качества.

Например, инструменты на базе искусственного интеллекта можно использовать для

• Генерации кода

• Поиска ошибок

• Генерации тестов и тестовых наборов

  2. Расширенный интеллект. ИИ может служить мощным инструментом для разработчиков программного обеспечения и инженеров по контролю качества.

  Это может помочь им в таких задачах, как -

  • Анализ кода

  • Оптимизация кода

  • Предложение решений распространенных проблем

  • Повышение производительности и качества кода.

  3. Эволюция навыков . Разработчикам программного обеспечения и специалистам по обеспечению качества придется адаптироваться и приобретать новые навыки для эффективной работы с ИИ.

  Что, вероятно, включает такие новые навыки -

  • Как для чего и в каких случаях использовать инструменты ИИ

  • Интерпретация данных, полученных с помощью ИИ.

  • Сотрудничество с системами искусственного интеллекта.

  4. Повышенная эффективность. ИИ может помочь оптимизировать процессы разработки программного обеспечения и контроля качества, что приведет к ускорению циклов разработки продуктов. Данное обстоятельство потенциально должно увеличить спрос на квалифицированных специалистов, способных работать в средах, дополненных искусственным интеллектом. (Среды с расширенным искусственным интеллектом, также известные как среды с расширенным искусственным интеллектом или интеллектуальные среды, относятся к физическим пространствам или цифровым настройкам, которые были улучшены и стали более интеллектуальными за счет интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ). Эти среды предназначены для улучшения пользовательского опыта. опыта, повышения эффективности и предоставления различных преимуществ за счет использования возможностей ИИ .)

  5. Сосредоточьтесь на творчестве и решении проблем : поскольку рутинные задачи автоматизированы; разработчики программного обеспечения могут переключить свое внимание на более творческие и сложные аспекты проектирования и архитектуры программного обеспечения . Они могут работать над решением уникальных задач, требующих человеческой изобретательности.

  6. Трансформация контроля качества: ИИ можно использовать для автоматического тестирования , включая регрессионное тестирование и генерацию тестов. Специалистам по обеспечению качества придется адаптироваться, научившись разрабатывать и управлять наборами тестов на основе ИИ, а также обеспечивать этичное использование ИИ при тестировании.

  7. Новые рабочие роли: Эра искусственного интеллекта, вероятно, создаст новые рабочие места в сфере разработки программного обеспечения и контроля качества. Такие роли, как

  • Эксперты по этике ИИ

  • Тренажеры моделей ИИ

  • Системные интеграторы искусственного интеллекта

  8. Этические соображения. С интеграцией ИИ в разработку программного обеспечения решающее значение приобретают этические соображения, такие как предвзятость, справедливость и прозрачность. Разработчикам программного обеспечения и специалистам по обеспечению качества необходимо знать об этих проблемах и работать над их решением.

  9. Непрерывное обучение . Технологическая индустрия динамична, и очень важно быть в курсе последних достижений, включая искусственный интеллект. Профессионалам в области программного обеспечения необходимо будет учиться на протяжении всей жизни, чтобы оставаться востребованными в своей карьере.

  10. Безопасность рабочих мест . Хотя ИИ изменит природу разработки программного обеспечения и работы по обеспечению качества, он вряд ли полностью заменит человеческий опыт. Квалифицированные специалисты, которые адаптируются к меняющейся ситуации и вносят вклад в проекты, основанные на искусственном интеллекте, будут по-прежнему востребованы.

  Ключевые инструменты ИИ для разработчиков программного обеспечения, UI/UX-дизайнеров и команд контроля качества

  В современном технологическом мире инструменты на базе искусственного интеллекта стали незаменимы для разработчиков программного обеспечения, UI/UX-дизайна и команд контроля качества. Эти инструменты искусственного интеллекта могут оптимизировать процессы, повысить уровень креативности и общее качество программных продуктов. Мы рассмотрим основные инструменты искусственного интеллекта, которые профессионалам на этих должностях следует изучить и интегрировать в свои рабочие процессы.

  Для разработчиков программного обеспечения:

  1. TensorFlow и PyTorch:

  Эти библиотеки машинного обучения с открытым исходным кодом необходимые разработчикам планирующим создание функций на базе искусственного интеллекта или интегрирующим модели машинного обучения в свои приложения. TensorFlow и PyTorch предлагают обширные ресурсы и библиотеки для глубокого обучения.

  2. Платформы AutoML (например, Google AutoML, AWS SageMaker):

  Платформы AutoML упрощают процесс обучения моделей машинного обучения за счет автоматизации различных задач. Разработчики могут использовать эти платформы для ускорения разработки и развертывания моделей.

  3. Платформы чат-ботов (например, Dialogflow, Rasa):

  Чат-боты все чаще встречаются в программных приложениях. Такие платформы, как Dialogflow и Rasa, позволяют разработчикам создавать чат-ботов с возможностями обработки естественного языка, улучшая взаимодействие с пользователем.

  4. Библиотеки обработки естественного языка (NLP) (например, NLTK, spaCy):

  Библиотеки NLP позволяют разработчикам эффективно работать с текстовыми данными. Они полезны для таких задач, как анализ настроений, классификация текста и языковой перевод.

  5. Инструменты проверки кода с поддержкой искусственного интеллекта (например, CodeAI, DeepCode):

  Эти инструменты используют искусственный интеллект для анализа кода на наличие ошибок и уязвимостей безопасности, а также соблюдения лучших практик, помогая разработчикам писать более чистый и надежный код.

  Для UI/UX-дизайнеров:

  1. Adobe Sensei:

  Adobe Sensei — это платформа искусственного интеллекта и машинного обучения, которая помогает дизайнерам автоматизировать повторяющиеся задачи проектирования, генерировать предложения по дизайну и персонализировать взаимодействие с пользователем.

  2. Framer X:

  Framer X — это инструмент проектирования, включающий в себя функции искусственного интеллекта для прототипирования, анимации и адаптивного дизайна. Помогает дизайнерам создавать интерактивные и привлекательные пользовательские интерфейсы.

  3. Автоматическое создание вариантов дизайна (например, Runway ML):

  Такие инструменты, как Runway ML, позволяют дизайнерам экспериментировать с вариантами дизайна, созданными искусственным интеллектом, что может стимулировать развитие творчества и вдохновлять на инновационные дизайнерские решения.

  4. Аналитика поведения пользователей (например, Mixpanel, Heap Analytics):

  Эти аналитические платформы используют искусственный интеллект для анализа поведения пользователей, помогая дизайнерам принимать решения на основе данных и совершенствовать пользовательский опыт.

  5. Инструменты создания контента на основе искусственного интеллекта:

  Эти инструменты помогают дизайнерам создавать текстовый контент, например описания продуктов и маркетинговые материалы, используя языковые модели искусственного интеллекта.

  Для команд контроля качества:

  1. Инструменты автоматизации тестирования на основе искусственного интеллекта (например, Testim, Mabl):

  Эти инструменты используют искусственный интеллект для автоматизации создания, обслуживания и выполнения тестовых примеров, повышая эффективность и охват тестирования.

  2. Приоритезация тестовых сценариев на основе искусственного интеллекта (например, TestRail, Zephyr Scale):

  Инструменты управления тестовыми сценариями, использующие искусственный интеллект, могут помочь командам контроля качества расставить приоритеты тестовых сценариев на основе таких факторов, как изменения кода и исторические результаты тестов.

  3. Визуальное тестирование на базе искусственного интеллекта (например, Applitools):

  Инструменты визуального тестирования с возможностями искусственного интеллекта могут выявлять несоответствия дизайна пользовательского интерфейса и проблемы регрессии на разных устройствах и размерах экрана.

  4. Прогнозная аналитика для тестирования (например, Tricentis qTest):

  Команды обеспечения качества могут использовать прогнозную аналитику для прогнозирования потенциальных проблем с качеством, эффективного распределения ресурсов тестирования и оптимизации покрытия тестированием.

  5. Обнаружение ошибок с помощью искусственного интеллекта (например, Sentry, Rollbar):

  Эти инструменты используют искусственный интеллект для выявления и определения приоритетности критических ошибок программного обеспечения, помогая командам контроля качества сосредоточиться на решении наиболее серьезных проблем.

  Для Full-Stack разработчиков:

  1. Чат-боты на базе искусственного интеллекта (например, Dialogflow, Microsoft Bot Framework):

  Разработчики полного стека могут использовать платформы чат-ботов с искусственным интеллектом для создания интеллектуальных чат-ботов для поддержки клиентов, поиска данных и автоматического взаимодействия. Эти инструменты могут повысить вовлеченность пользователей и оптимизировать взаимодействие с клиентами.

  2. Серверные службы с расширенными возможностями искусственного интеллекта (например, AWS Lambda, функции Azure):

  Объединение бессерверных вычислительных платформ с возможностями искусственного интеллекта позволяет разработчикам создавать масштабируемые и интеллектуальные серверные службы, такие как механизмы рекомендаций и конвейеры обработки данных.

  3. Аналитика на основе искусственного интеллекта (например, Google Analytics, Mixpanel):

  Интеграция инструментов аналитики на базе искусственного интеллекта в веб-приложения позволяет разработчикам получать представление о поведении пользователей, оптимизировать пользовательский опыт и принимать решения на основе данных для разработки функций.

  4. Библиотеки прогнозной аналитики (например, scikit-learn, TensorFlow):

  Разработчики полного стека могут использовать библиотеки прогнозной аналитики для создания моделей искусственного интеллекта для таких задач, как обнаружение мошенничества, персонализация пользователей и прогнозное обслуживание.

  5. ИИ для непрерывной интеграции и развертывания (CI/CD):

  Описание. Разработчики могут использовать инструменты CI/CD на базе искусственного интеллекта для автоматизации тестирования, развертывания и мониторинга кода, обеспечивая более плавный конвейер разработки и более быстрые выпуски.

  Для разработчиков C#/.NET:

  1. ML.NET — это платформа машинного обучения для разработчиков C#/.NET. Он позволяет разработчикам создавать собственные модели машинного обучения и интегрировать их в приложения .NET, упрощая разработку функций на базе искусственного интеллекта.

  2. Azure Cognitive Services:

  Когнитивные службы Microsoft Azure предоставляют готовые модели искусственного интеллекта и API для таких задач, как компьютерное зрение, распознавание речи и обработка естественного языка. Разработчики C#/.NET могут интегрировать эти службы в свои приложения, чтобы получить расширенные возможности искусственного интеллекта.

  3. AutoML в Azure:

  Azure AutoML упрощает разработку моделей машинного обучения за счет автоматизации таких задач, как разработка функций, выбор модели и настройка гиперпараметров. Разработчики C#/.NET могут использовать этот сервис для создания моделей ИИ, не имея глубоких знаний в области машинного обучения.

  Для Java-разработчиков:

  1. Апач OpenNLP:

  OpenNLP — это библиотека на основе Java для обработки естественного языка. Разработчики Java могут использовать его для реализации таких задач, как классификация текста, распознавание именованных объектов и анализ настроений.

  2. Deeplearning4j:

  Deeplearning4j — это платформа глубокого обучения на основе Java. Разработчики Java могут использовать его для создания и обучения глубоких нейронных сетей для различных приложений искусственного интеллекта, включая распознавание изображений и речи.

  Для разработчиков Oracle:

  1. Oracle Machine Learning (OML):

  OML — это функция базы данных Oracle, которая позволяет разработчикам создавать и развертывать модели машинного обучения в среде базы данных Oracle. Это полезно для разработки приложений искусственного интеллекта с использованием баз данных Oracle.

  2. Oracle AI Platform Cloud Service:

  Облачный сервис Oracle AI Platform предлагает разработчикам ряд инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения. Он включает в себя возможности обучения, развертывания и управления моделями, которые можно интегрировать с приложениями Oracle.

  Для продуктовых аналитиков:

  1. Инструменты визуализации данных (например, Tableau, Power BI):

  Описание. Продуктовые аналитик могут использовать инструменты визуализации данных на базе искусственного интеллекта, чтобы получать ценную информацию из больших наборов данных, выявлять тенденции и предоставлять основанные на данных рекомендации по улучшению продуктов.

  2. Платформы A/B-тестирования с искусственным интеллектом (например, Optimizely, Adobe Target):

  Описание. Инструменты A/B-тестирования, дополненные искусственным интеллектом, могут помочь аналитикам продуктов более эффективно проводить эксперименты, анализировать результаты и оптимизировать функции продукта на основе поведения пользователей.

  3. Платформы анализа поведения пользователей (например, Mixpanel, Amplitude):

  Описание: Эти платформы используют искусственный интеллект для анализа данных о поведении пользователей, предоставляя аналитикам продуктов ценную информацию для определения приоритетов функций и стратегий взаимодействия с пользователями.

  4. Анализ отзывов клиентов на основе искусственного интеллекта (например, MonkeyLearn, Lexalytics):

  Описание. Аналитики продуктов могут использовать инструменты анализа текста на основе искусственного интеллекта, чтобы извлекать ценную информацию из отзывов клиентов, обзоров и опросов, помогая определить области для улучшения продукта.

  Освоив эти инструменты искусственного интеллекта, разработчики программного обеспечения, дизайнеры UI/UX и команды контроля качества смогут расширить свои возможности, работать более эффективно и внести свой вклад в создание инновационных программных продуктов, дополненных искусственным интеллектом. Использование ИИ в этих ролях может привести к улучшению пользовательского опыта, ускорению циклов разработки и повышению качества программного обеспечения.

  Будущее разработки программного обеспечения

  1. Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения . ИИ и машинное обучение, вероятно, будут играть все более важную роль в разработке программного обеспечения. Разработчики уже используют ИИ для генерации кода, обнаружения ошибок и даже автоматического тестирования. По мере развития технологий искусственного интеллекта они будут все глубже интегрироваться в процесс разработки программного обеспечения.

  2. Разработка с минимумом кодирования или без. Спрос на программные решения растет быстрее, чем предложение квалифицированных разработчиков. Это привело к появлению платформ разработки с минимальным кодированием и без него, что позволяет людям с минимальным опытом программирования создавать приложения. Эти платформы, вероятно, станут более мощными и широко распространенными.

  3. DevOps и непрерывная интеграция/непрерывное развертывание (CI/CD) . Практики DevOps будут продолжать набирать обороты, поскольку организации стремятся автоматизировать и оптимизировать свои конвейеры разработки программного обеспечения. CI/CD станет еще более централизованным, что позволит выпускать более быстрые и надежные выпуски программного обеспечения.

  4. Контейнеризация и Kubernetes. Технологии контейнеризации, такие как Docker, и инструменты оркестрации, такие как Kubernetes, становятся стандартом в разработке программного обеспечения. Они упрощают развертывание и масштабирование приложений в различных средах, что делает их ключевой частью будущих рабочих процессов разработки программного обеспечения.

  5. Бессерверные вычисления. Бессерверные архитектуры, в которых разработчики могут сосредоточиться на написании кода без управления базовой инфраструктурой, набирают популярность. Эта тенденция, вероятно, сохранится, поскольку она упрощает разработку и снижает эксплуатационные накладные расходы.

  6. Развитие блокчейна. Технология блокчейна выходит за рамки криптовалют и находит применение в управлении цепочками поставок, финансах и т. д. Разработчики программного обеспечения, обладающие опытом в области блокчейна, могут найти значительные возможности в различных отраслях.

  7. Периферийные вычисления. Поскольку Интернет вещей (IoT) продолжает развиваться, периферийные вычисления становятся все более значимыми, что предполагает обработку данных ближе к источнику (например, к устройствам Интернета вещей), что потребует специальных навыков разработки программного обеспечения.

  8. Разработка, ориентированная на безопасность. С увеличением частоты кибератак безопасность станет главным приоритетом при разработке программного обеспечения. Разработчикам необходимо будет с самого начала включить меры и методы безопасности в свой рабочий процесс.

  9. Дополненная реальность (AR) и виртуальная реальность (VR). Технологии AR и VR открывают новые возможности в разработке программного обеспечения, особенно в таких отраслях, как игры, здравоохранение и образование. Разработчикам потребуются навыки в этих областях, чтобы удовлетворить растущие потребности.

  10. Этическая и ответственная разработка. Будет уделяться все большее внимание этической и ответственной разработке программного обеспечения, включая соображения предвзятости в области искусственного интеллекта, конфиденциальности данных и экологической устойчивости.

  11. Квантовые вычисления: хотя квантовые вычисления все еще находятся в зачаточном состоянии, они могут совершить революцию в разработке программного обеспечения, решая сложные проблемы намного быстрее, чем классические компьютеры. Разработчикам придется адаптироваться к этой новой технологии.

  12. Глобальное сотрудничество и удаленная работа . Удаленные и распределенные группы разработчиков программного обеспечения будут по-прежнему оставаться тенденцией, требующей инструментов и процессов, которые облегчают глобальное сотрудничество.

  Освоение перехода к искусственному интеллекту: дорожная карта для разработчиков программного обеспечения

  Освоение перехода в область искусственного интеллекта (ИИ) в качестве разработчика программного обеспечения требует хорошо продуманной дорожной карты. Искусственный интеллект — это быстро развивающаяся область с огромными возможностями, поэтому крайне важно идти в ногу с новейшими тенденциями и технологиями. Вот дорожная карта, которая поможет разработчикам программного обеспечения освоить переход к ИИ

  1. Изучите основы искусственного интеллекта:

  Начните с глубокого понимания основ искусственного интеллекта, включая машинное обучение, глубокое обучение и обработку естественного языка. Онлайн-курсы, учебные пособия и книги могут быть ценными ресурсами.

  2. Языки программирования:

  В зависимости от вашего текущего набора навыков рассмотрите возможность изучения языков программирования, обычно используемых при разработке ИИ, таких как Python и R. В частности, Python широко используется в ИИ благодаря своим обширным библиотекам и платформам.

  3. AI-фреймворки и библиотеки:

  Ознакомьтесь с популярными платформами и библиотеками искусственного интеллекта, такими как TensorFlow, PyTorch, scikit-learn и Keras. Эти инструменты необходимы для разработки моделей и приложений ИИ.

  4. Алгоритмы машинного обучения:

  Углубите свои знания об алгоритмах машинного обучения, включая контролируемое и неконтролируемое обучение, обучение с подкреплением и нейронные сети. Поймите, когда и как применять эти алгоритмы для решения реальных проблем.

  5. Инструменты и платформы искусственного интеллекта:

  Изучите платформы разработки искусственного интеллекта и облачные сервисы, предлагаемые такими поставщиками, как Google Cloud, AWS и Microsoft Azure. Эти платформы предоставляют готовые модели ИИ и инструменты для оптимизации разработки ИИ.

  6. Этический ИИ и смягчение предвзятости:

  Узнайте об этических соображениях в области ИИ, включая справедливость, прозрачность и снижение предвзятости. Понимать важность ответственной разработки ИИ и потенциальные этические последствия систем ИИ.

  7. Опыт в ИИ проектах:

  Получите практический опыт, работая над проектами ИИ, даже если они личные или небольшие. Практический опыт имеет неоценимое значение для развития ваших навыков.

  8. Сотрудничество и междисциплинарные навыки:

  В проектах ИИ часто участвуют межфункциональные команды. Развивайте свои навыки сотрудничества и общения, чтобы эффективно работать с дата саентистами, экспертами в предметной области и другими специалистами.

  9. Оставаться в курсе:

  Область ИИ быстро развивается. Будьте в курсе последних достижений, исследовательских работ и тенденций в области искусственного интеллекта через блоги, конференции и онлайн-сообщества.

  10. Специализация:

  Подумайте о том, чтобы специализироваться в определенной области ИИ, которая соответствует вашим интересам и карьерным целям. Специализации могут включать компьютерное зрение, обработку естественного языка, обучение с подкреплением или этику искусственного интеллекта.

  11. Сертификаты:

  Получите соответствующие сертификаты в области искусственного интеллекта или машинного обучения. Сертификаты авторитетных организаций могут продемонстрировать ваш опыт потенциальным работодателям.

  12. Сеть:

  Присоединяйтесь к сообществам искусственного интеллекта и технологий, посещайте встречи, конференции и участвуйте в онлайн-форумах. Сеть может помочь вам связаться с экспертами, наставниками и найти вакансии в области искусственного интеллекта.

  13. Создайте портфолио: ( Касается всех разработчиков )

  Демонстрируйте свои проекты и код в области искусственного интеллекта на таких платформах, как GitHub. Сильное портфолио может продемонстрировать ваши навыки потенциальным работодателям или клиентам.

  14. Рассмотрим высшее образование:

  В зависимости от ваших карьерных амбиций могло бы быть полезным получить ученую степень в области искусственного интеллекта или смежных областях, например степень магистра в области машинного обучения или степень доктора философии. в области искусственного интеллекта.