Как ИИ влияет на разработку программных продуктов

Статистика утверждает, что искусственный интеллект способен сократить около 38% операционных расходов на разработку программного обеспечения. Действительно, учитывая передовые возможности автоматизации, которые способны обеспечить современные ИИ инструменты, пренебрегать их внедрением в свои рабочие процессы командам разработки точно не стоит. Собственно, мы, команда WEZOM, уже активно используем такие решения, в связи с чем, готовы поделиться своими наблюдениями в отношении влияния ИИ на разработку.  

Распространенность искусственного интеллекта в разработке продуктов

Одно из самых популярных ИИ решений, ChatGPT, можно использовать почти на всех этапах разработки программного обеспечения – от анализа рынка и создания спецификаций до написания программного кода, разработки тест кейсов и менеджмента версиями. Тем не менее, это всего лишь популистский пример влияния ИИ на разработку решений, и существует целый ряд куда более специализированных инструментов, предназначенных для решения более локальных и конкретных задач. В частности, ИИ может значительно сократить время разработки благодаря автоматизации, ускорению анализа данных, выявлении неочевидных закономерностей и обеспечению быстрого прототипирования (собственно, здесь приходит на помощь генеративный ИИ). Таким образом, команды разработки получают возможность сокращать продолжительность итераций, приближая дату выпуска продукта на рынок.

Вместе с возникновением принципиально новых инструментов, в чьи алгоритмы ИИ был заложен изначально, команды разработки сегодня могут продолжать пользоваться и привычными им решениями. Например, такие хорошо известные программные продукты, как Figma, Miro, Zoho и даже Slack уже давно интегрировали ИИ для расширения своего функционала и повышения его быстродействия.   

Ожидается, что в ближайшие годы искусственный интеллект будет все активнее внедряться в конвенциональные инструменты разработки, о чем свидетельствует аналитика, предполагающая, что к 2025 году, более 50% предприятий внедрит ИИ решения в свои рабочие процессы. 

Влияние ИИ на разные этапы разработки

В чем именно отражается влияние ИИ на шаги по разработке программных решений? Ниже приведены примеры, которые демонстрируют преимущества использования ИИ на каждом из этих шагов.

Анализ требований

Что касается конкретных примеров в ИИ и разработке программных решений, наиболее продвинутыми возможностями обладают Visure Solutions, IBM Engineering Requirements Quality Assistant (RQA) и Aqua. 

Например, эти инструменты поддерживают обработку естественного языка (natural language processing или NLP), благодаря чему могут самостоятельно интерпретировать требования, собранные из разных источников, будь то телефонные разговоры, документы, корреспонденция или что-то иное. В частности, благодаря глубинному анализу контекста содержимого этих источников, команды могут за считанные секунды сгенерировать список спецификаций к будущему программному решению и проверить их на несоответствия, неполноту, дублирование и общую последовательность. Также, По мере того как требования к проекту будут изменяться/уточняться, ИИ может помогать командам транслировать эти изменения/нововведения на их текущие рабочие процессы и задачи, адаптируя их под новое видение проекта клиентом. 

Самостоятельно анализируя требования, предоставленные клиентом, ИИ решения могут генерировать подсказки по их оптимизации и устранению двусмысленности в их формулировках. Таким образом, командам будет проще добиться лучших результатов своей работы в минимально возможные сроки, не прибегая к дополнительным итерациям. Наконец, некоторые ИИ решения способны самостоятельно анализировать требования на соответствие отраслевым стандартам и оповещать команды об обнаруженных противоречиях. Таким образом, адаптация создаваемого продукта под требования ниши начинается с самого начала, что, в конечном счете, сокращает время разработки.

Проектирование

Положительное влияние искусственного интеллекта на создание решений может быть отслежено по использованию таких продуктов, как Miro Assist и UIzard, и вот в чем. 

Модели ИИ, реализованные в этих инструментах, могут самостоятельно проводить исследование конкурентов, выявляя их сильные и слабые стороны, анализировать целевую аудиторию и, таким образом, создавать прочную основу для формирования проектных требований. Также, вместо того чтобы вручную строить с нуля цифровой аналог скриншота или наброска, сделанного карандашом, дизайнеры могут загрузить исходник в ИИ инструмент и через пару мгновений получить оцифрованный и полностью редактируемый макет.

Некоторые ИИ инструменты на базе вышеупомянутого NLP допускают текстовый ввод описания будущего прототипа, на основе чего генерируется их графический аналог, который можно редактировать и даже делать интерактивным. Наконец, многие ИИ решения для дизайнеров способны группировать визуальные концепции по темам и создавать на их основе презентации и диаграммы. Таким образом, командам дизайнеров не приходится тратить время на то, чтобы грамотно презентовать свои идеи коллегам и стейкхолдерам.

Разработка

Влияние ИИ на разработку программных решений выражается, прежде всего, в генерации программного кода. Это способны обеспечить такие популярные инструменты, как GitHub Copilot и Tabnine. Тем не менее, многие ИИ инструменты способны приносить пользу и в более глобальном контексте – в частности, они способны оказывать значительную помощь разработчикам в предложении оптимальных подходов к реализации задач (например, в генерации высокопроизводительных алгоритмов сортировки и многопоточности).

Некоторые ИИ инструменты способны самостоятельно дополнять строки кода, написанные от руки (здесь имеются в виду шаблоны, предоставленные программистами), тем самым, обеспечивая экономию до 50% во временных ресурсах, выделенных на кодинг. 

В случае, если разработчики не могут по каким-то причинам использовать инструменты дебаггинга, встроенные в используемую ими среду разработки, они могут задействовать специализированные ИИ инструменты для автоматического обнаружения и исправления синтаксических ошибок в программном коде.

Тестирование

На этом этапе команды обычно применяют такие общеизвестные инструменты, как DeepCode, Bugsnag, а также ChatGPT. 

Первое и, возможно, главное, с чем они способны справиться – это выявление потенциальных уязвимостей в программном коде, что можно считать едва ли не самым тривиальным способом задействования ИИ в процессе тестирования. Такие инструменты позволяют обнаруживать слабые места в программном коде задолго до того, как ими смогут воспользоваться хакеры. Помимо обнаружения синтаксических ошибок, многие ИИ инструменты могут также определять строчки кода, при исполнении которого может произойти сбой в работе всей системы. Некоторые ИИ решения, которые предназначены для тестирования, способны обнаруживать наиболее ресурсозатратные блоки кода, исполнение которого может повлечь слишком большое время ожидания. 

Инструменты, поддерживающие NLP, могут оказывать помощь в написании тест кейсов и определении их приоритетности (тестировщикам нужно лишь просто описать функционал, который они собираются тестировать), тем самым упрощая процесс тестирования в целом. Наконец, команды могут сохранить ценное время, делегировав ИИ написание автотестов. Это значит, что теперь эта задача может быть доверена даже мануальным тестировщикам, которые только базово знакомы с языками программирования. 

Внедрение и поддержка

К наиболее популярным программным инструментам ИИ и разработки продуктов мы можем отнести Grit, Git и Bitbucket. Тем не менее, давайте более подробно раскроем факторы влияния искусственного интеллекта на разработку решений в контексте их внедрения и последующей поддержки.

Например, ИИ, представленный в передовых решениях для управления версиями, помогает проектным командам эффективнее управлять изменениями в коде, предсказывать потенциальные проблемы в слиянии версий и оптимизировать рабочие процессы. Некоторые ИИ решения способны самостоятельно анализировать возможные последствия от обнаруженных в развернутом ПО ошибок и, таким образом, определять приоритетность для их устранения. 

Вместо ручного поддержания жизнеспособности программного решения (выявления мест для оптимизации, расставления приоритетов для дальнейшей модернизации продукта и пр.), команды могут использовать ИИ решения, которые будут выполнять эту работу самостоятельно, в режиме реального времени (что особенно актуально для проектов, которые разворачиваются по принципам CI/CD), чтобы эффективно бороться с проблемами, вызванными техническим долгом.

Преимущества и вызовы внедрения ИИ в разработку продуктов

Каковы преимущества и вызовы, спровоцированные влиянием искусственного интеллекта на разработку программных решений? Опираясь на собственный опыт использования ИИ в проектах, мы можем выделить следующие аспекты.

Преимущества

• Повышение продуктивности

Благодаря обширным возможностям автоматизации, которые дарит искусственный интеллект командам разработки (анализ проектных требований и целевой аудитории, прототипирование, написание и оптимизация программного кода, выявление ошибок и уязвимостей в коде, а также управление версиями ПО), они могут избавиться от многочисленных рутинных задач. Таким образом, члены команды получают возможность работать над более высокоинтеллектуальными заданиями, не подвергая себя выгоранию.

• Сокращение времени на разработку

Благодаря предоставленной искусственным интеллектом возможности выполнять ресурсозатратные задачи самостоятельно, разработчики могут значительно ускорить работу над проектом без снижения его качества. Например, этап анализа требований может быть сокращен за счет ускоренной оценки конкурентных решений и их автоматической проверки на соответствие отраслевым стандартам. Что касается этапов проектирования и разработки, здесь, при корректном описании требований (будь то построение прототипа или программная реализация конкретной функции проекта), можно добиться их ускорения в два и даже больше раз. ИИ, использованный на этапе тестирования, способен устранить количество багов уже на первой итерации, что также приближает дату выхода продукта на рынок. Наконец, управление обновлениями с помощью ИИ может положительно повлиять на частоту развертываний, так как теперь командам потребуется гораздо меньше времени, чтобы убедиться в корректной работе очередного обновления.

• Повышение качества продукта

Поскольку мануальная работа всегда подвержена влиянию человеческого фактора, некоторые задачи, связанные с вводом и обработкой больших объемов данных (в частности, речь идет о написании, вычитке и оптимизации программного кода), могут быть куда более эффективно решены с помощью ИИ. В результате, это положительно сказывается на качестве финального решения, так как число итераций, необходимых для обеспечения соответствия продуктовым спецификациям, снижается.

Вызовы

• Сложность интеграции

Многие команды имеют налаженные рабочие процессы и устоявшуюся IT инфраструктуру, куда может быть сложно интегрировать новое программное решение. Более того, функционал таких решений может быть ограничен, в связи с чем возникает потребность в поиске новых, дополнительных программных инструментов для задач, которые они решить не способны. Наконец, некоторые команды могут столкнуться с непониманием того, выполнение каких процессов лучше оставить прежним, а какие из них имеет смысл модернизировать с помощью ИИ. 

• Этические аспекты

Использование ИИ в любой бизнес-нише имеет свои этические ограничения, связанные, прежде всего, с риском нарушения прав интеллектуальной собственности. Именно поэтому, перед внедрением того или иного ИИ инструмента, командам приходится сопоставлять выгоду от их использования с возможными последствиями от нарушений. Также стоит отметить такой важный аспект, как алгоритмическую предвзятость. В частности, когда команды используют ИИ, обучаемый на предоставленных ими выборках данных, он может выявить закономерности, ограниченные этими данными. В связи с этим, в дальнейшем, если выборка данных становится обширнее, к ней будут применены унаследованные закономерности, которые, вполне вероятно, уже не актуальны именно для нее. 

• Необходимость специализированных знаний

Чтобы влияние ИИ на разработку программных продуктов оказалось на все 100% оправданным, командам приходится проходить специализированное обучение и получать соответствующие сертификаты – в противном случае, они рискуют столкнуться с непринятием нового программного обеспечения и спровоцированными этим задержками/ошибками в выполнении рабочих задач. В частности, наша команда в настоящее время активно работает над этим: наши специалисты регулярно проходят обучение в организациях, которые разрабатывают и внедряют лучшие практики использования ИИ в программной разработке. 

Выбирайте WEZOM в качестве поставщика кастомных технических решений

У вас есть идея для бизнеса и вам хотелось бы реализовать ее в цифровом формате? Вы уже в правильном месте! Команда WEZOM, имея за своими плечами более двадцати лет опыта в программной разработке, применяет лучшие инструменты и практики, чтобы создавать конкурентоспособные, масштабируемые и экономически выгодные решения в минимальные сроки. 

В нашем послужном списке – сотни проектов для десятков бизнес-ниш, поэтому мы уверены, что сможем подобрать оптимальный подход к решению вашей задачи. Сколь бы ни были сложными ваши требования, будьте уверены: мы их выполним со 100% соответствием! 

Напишите или позвоните нам, чтобы обсудить детали вашего проекта и запланировать его реализацию.

Заключение

Как видим, влияние искусственного интеллекта на разработку сложно сравнить со “взмахом волшебной палочки”, после которого появляется уникальный продукт, адаптированный под запросы его аудитории. В то же время, корректное использование ИИ инструментов на каждом из этапов разработки может положительно отразиться на качестве программного решения, а также в разы повысить скорость его реализации. 

Что касается нас, мы всегда выступаем за инновации, поэтому активно внедряем такие инструменты в наши проекты, добиваясь для наших клиентов сокращения проектных бюджетов и быстрой реализации их идей.