Статистика стверджує, що штучний інтелект може скоротити близько 38% операційних витрат на розробку програмного забезпечення. Враховуючи передові можливості автоматизації, які здатні забезпечити сучасні ШІ інструменти, нехтувати їх впровадженням у робочі процеси командам розробки не варто. Ми, команда WEZOM, вже активно використовуємо такі рішення, у зв'язку з чим готові поділитися своїми спостереженнями щодо впливу ШІ на розробку.
Поширеність штучного інтелекту в розробці продуктів
Одне з найбільш популярних ШІ рішень, ChatGPT, можна використовувати для майже на всіх етапах розробки програмного забезпечення – від аналізу ринку та створення специфікацій до написання програмного коду, розробки тест кейсів та менеджменту версіями. Тим не менш, це лише популістичний приклад впливу ШІ на розробку рішень, і існує ціла низка більш спеціалізованих інструментів, які призначені для вирішення більш локальних і конкретних задач. Зокрема, ШІ може значно скоротити час розробки завдяки автоматизації, прискоренню аналізу даних, виявленню неочевидних закономірностей та забезпеченню швидкого прототипування (власне, тут приходить на допомогу генеративний ШІ). Таким чином, команди розробки отримують можливість скорочувати тривалість ітерацій, наближаючи дату випуску продукта на ринок.
Разом із виникненням принципово нових інструментів, у чиї алгоритми ШІ був закладений з самого початку, команди розробки сьогодні можуть продовжувати користуватися і звичними їм рішеннями. Наприклад, такі добре відомі програмні продукти, як Figma, Miro, Zoho і навіть Slack вже давно інтегрували ШІ для розширення свого функціоналу та підвищення його швидкодії.
Очікується, що найближчими роками штучний інтелект все активніше впроваджуватиметься в конвенційні інструменти розробки, про що свідчить аналітика, яка прогнозує, що до 2025 року понад 50% підприємств впровадить ШІ рішення у свої робочі процеси.
Вплив ШІ на різні етапи розробки
У чому саме відображається вплив ШІ на кроки розробки програмних рішень? Нижче наведено приклади, які демонструють переваги використання ШІ на кожному з цих кроків.
Аналіз вимог
Щодо конкретних прикладів ШІ та розробки програмних рішень, найвидатніші можливості мають Visure Solutions, IBM Engineering Requirements Quality Assistant (RQA) і Aqua.
Наприклад, ці інструменти підтримують обробку природної мови (natural language processing або NLP), через що вони можуть самостійно інтерпретувати вимоги, зібрані з різних джерел, таких, як телефонні розмови, документи, кореспонденція або щось інше. Завдяки глибинному аналізу контексту вмісту цих джерел, команди можуть за лічені секунди згенерувати список специфікацій до майбутнього програмного рішення та перевірити їх на невідповідності, неповноту, дублювання та загальну послідовність. Також, по мірі того, як вимоги до проєкту змінюватимуться/уточнюватимуться, ШІ може допомагати командам транслювати ці зміни/нововведення на їх поточні робочі процеси та завдання, адаптуючи їх під нове бачення проєкту клієнтом.
Самостійно аналізуючи вимоги, надані клієнтом, ШІ рішення можуть генерувати підказки щодо їх оптимізації та усунення двозначності у їх формулюваннях. Таким чином, командам буде простіше досягти кращих результатів своєї роботи в мінімально можливий термін, не вдаючись до додаткових ітерацій. Нарешті, деякі реалізації ШІ здатні самостійно аналізувати вимоги на відповідність галузевим стандартам та сповіщати команди про виявлені суперечності. В результаті, адаптація продукту під нішеві вимоги починається від самого початку, що, зрештою, скорочує час розробки.
Проєктування
Позитивний вплив штучного інтелекту на створення рішень може бути відстеженим за використанням таких продуктів, як Miro Assist, UIzard, і ось у чому.
Моделі ШІ, реалізовані в цих інструментах, можуть самостійно проводити дослідження конкурентів, виявляючи їх сильні та слабкі сторони, аналізувати цільову аудиторію і, таким чином, створювати міцну основу для формулювання проєктних вимог. Також, замість того, щоб вручну створювати цифровий аналог скріншота або скетча, зробленого олівцем, дизайнери можуть завантажити його в ШІ інструмент і миттєво отримати оцифрований і повністю редагований макет.
Деякі ШІ інструменти на базі вищезгаданого NLP припускають текстове введення опису майбутнього прототипу, на основі чого генерується їхній графічний аналог, який можна редагувати і навіть робити інтерактивним. Наостанок, за допомогою ШІ рішень, дизайнери можуть за лічені секунди згрупувати візуальні концепції за тематикою і створити на їх основі презентацію та діаграму. Таким чином, командам дизайнерів не доведеться витрачати час на те, щоб грамотно презентувати свої ідеї колегам та стейкхолдерам.
Розробка
Вплив ШІ на розробку програмних рішень виражається насамперед у можливості генерації програмного коду. Це здатні забезпечити такі популярні інструменти, як GitHub Copilot та Tabnine. Тим не менш, багато ШІ інструментів для програмування здатні допомагати розробникам і у більш глобальному сенсі – через знаходження оптимальних підходів до реалізації певних задач (зокрема, у генерації високопродуктивних алгоритмів сортування та багатопоточності).
Наприклад, деякі з перелічених ШІ інструментів здатні самостійно доповнювати рядки коду, написані вручну (тут маються на увазі шаблони, надані програмістами), забезпечуючи економію до 50% у часових ресурсах, виділених на кодинг.
У випадку, якщо розробники не можуть з якихось причин використовувати інструменти дебаггінгу, що вбудовані у середовище розробки, вони можуть залучити сторонні спеціалізовані ШІ рішення для автоматичного виявлення та виправлення синтаксичних помилок у програмному коді.
Тестування
На цьому етапі команди зазвичай використовують такі загальновідомі інструменти, як DeepCode, Bugsnag, а також ChatGPT.
Перше і, можливо, головне, з чим вони здатні впоратися – це виявлення потенційних вразливостей у програмному коді, що є найтривіальнішим способом залучення ШІ у процес тестування. Зокрема, інструменти дозволяють виявляти слабкі місця в програмному коді задовго до того, як ними зможуть скористатися хакери. Крім виявлення синтаксичних помилок, багато ШІ інструментів для тестування можуть самостійно визначати рядки коду, при виконанні якого може статися збій у роботі всієї системи, а також виявляти найбільш ресурсовитратні блоки коду, який може спричинити занадто великий час очікування при його виконанні.
Інструменти, що підтримують NLP, можуть надавати допомогу у написанні тест кейсів та визначенні їхньої пріоритетності (тестувальникам потрібно лише просто описати функціонал, який вони збираються тестувати), тим самим спрощуючи процес тестування в цілому. Нарешті, команди можуть зберегти цінний час, делегувавши ШІ написання автотестів. Це означає, що тепер ця задача може бути передана навіть мануальним тестувальникам, які лише базово знайомі з мовами програмування.
Впровадження та підтримка
До найбільш популярних програмних інструментів у ШІ та розробці продуктів ми можемо віднести Grit, Git та Bitbucket. Тим не менш, давайте детальніше розкриємо можливості впливу штучного інтелекту на розробку рішень у контексті їх впровадження та подальшої підтримки.
Наприклад, ШІ, представлений у передових рішеннях для управління версіями, допомагає проєктним командам ефективніше керувати змінами в коді, передбачати потенційні проблеми у злитті версій та оптимізувати робочі процеси. Більш того, деякі ШІ рішення здатні самостійно аналізувати можливі наслідки від виявлених у розгорнутому програмному забезпеченні помилок і, таким чином, визначати пріоритетність для їх усунення.
Замість ручної підтримки життєздатності програмного рішення (виявлення місць для оптимізації, розставлення пріоритетів для подальшої модернізації продукту тощо), команди можуть застосовувати ШІ рішення, які виконуватимуть цю роботу самостійно, в режимі реального часу (що особливо актуально для проєктів, що розгортаються за принципами CI/CD), задля усунення проблем, пов’язаних із технічною заборгованістю.
Переваги та виклики впровадження ШІ в розробку продуктів
Які існують переваги та виклики, спровоковані впливом штучного інтелекту на розробку програмних рішень? Спираючись на власний досвід використання ШІ у проєктах над якими ми працюємо, ми можемо виділити такі аспекти.
Переваги
- Підвищення продуктивності
Завдяки широким можливостям автоматизації, які дарує штучний інтелект командам розробки (аналіз проєктних вимог та цільової аудиторії, прототипування, написання та оптимізація програмного коду, виявлення помилок та вразливостей у коді, а також управління версіями ПЗ), вони можуть позбутися численних рутинних задач. Таким чином, члени команди отримують можливість працювати над більш інтелектуальними завданнями, не піддаючи себе вигорянню.
- Скорочення часу на розробку
Завдяки наданій штучним інтелектом можливості виконувати ресурсозатратні завдання самостійно, розробники можуть значно прискорити роботу над проєктом без зниження його якості. Наприклад, етап аналізу вимог може бути скорочений за рахунок прискореної оцінки конкурентних рішень та їхньої автоматичної перевірки на відповідність галузевим стандартам. Що стосується етапів проектування та розробки, тут, при коректному описі вимог (будь то побудова прототипу або програмна реалізація конкретної функції проєкту), можна домогтися їх прискорення у два і навіть більше разів. ШІ, використаний на етапі тестування, здатний усунути кількість багів вже на першій ітерації, що також наближає дату виходу продукта на ринок. Нарешті, управління оновленнями за допомогою ШІ може позитивно вплинути на частоту розгортань, тому що тепер командам необхідно набагато менше часу, щоб переконатися в коректній роботі чергового оновлення.
- Підвищення якості продукта
Оскільки мануальна робота завжди піддається впливу людського фактора, деякі завдання, пов'язані з введенням та обробкою великих обсягів даних (зокрема, йдеться про написання, вичитування та оптимізацію програмного коду), можуть бути виконані значно ефективніше за допомогою ШІ. В результаті, це позитивно позначається на якості фінального рішення, оскільки кількість ітерацій, що необхідні для забезпечення відповідності продуктовим специфікаціям, зменшується.
Виклики
- Складність інтеграції
Багато команд мають налагоджені робочі процеси та стабільну IT інфраструктуру, куди може бути складно інтегрувати нове програмне рішення. Більш того, функціонал таких рішень може бути доволі обмеженим, у зв'язку з чим виникає потреба у пошуку нових, додаткових програмних інструментів для завдань, які вони вирішити не здатні. Зрештою, деякі команди можуть зіткнутися з нерозумінням того, виконання яких процесів краще залишити колишнім, а які з них має сенс модернізувати за допомогою ШІ.
- Етичні аспекти
Використання ШІ в будь-якій бізнес-ніші має свої етичні обмеження, пов'язані насамперед із ризиком порушення прав інтелектуальної власності. Саме тому, перед впровадженням того чи іншого ШІ інструменту, командам доводиться зіставляти вигоду від їх використання з можливими наслідками від відповідних порушень. Також варто відзначити такий важливий аспект як алгоритмічну упередженість. Зокрема, коли команди використовують ШІ, який навчається на наданих ними вибірках даних, він може виявити закономірності, обмежені цими даними. У зв'язку з цим, надалі, якщо вибірка даних стає ширшою, до неї буде застосовано успадковані закономірності, які, цілком імовірно, вже не є актуальними саме для неї.
- Необхідність спеціалізованих знань
Щоб вплив ШІ на розробку програмних рішень виявився на всі 100% виправданим, проєктним командам доводиться проходити спеціалізоване навчання та отримувати відповідні сертифікати – інакше вони ризикують зіткнутися з неприйняттям нового програмного забезпечення та спровокованими цими затримками/помилками у виконанні робочих завдань. Зокрема, наша команда зараз активно працює над цим: наші фахівці регулярно проходять навчання в організаціях, які розробляють та впроваджують найкращі практики використання ШІ у програмній розробці.
Оберіть WEZOM в якості постачальника індивідуальних технічних рішень
У вас є ідея для бізнесу і вам хотілося б реалізувати її у цифровому форматі? Ви вже в правильному місці! Команда WEZOM, маючи за своїми плечима понад двадцять років досвіду в програмній розробці, застосовує найкращі інструменти та практики, щоб створювати конкурентоспроможні, масштабовані та економічно вигідні рішення у найкоротші терміни.
У нашому портфоліо – сотні проєктів для десятків бізнес-ніш, тому ми впевнені, що зможемо підібрати оптимальний підхід до вирішення вашого завдання. Наскільки б не були складними ваші вимоги, будьте певні: ми їх виконаємо зі 100% відповідністю!
Напишіть або зателефонуйте нам, щоб обговорити деталі вашого проєкту та запланувати його реалізацію.
Висновки
Вплив штучного інтелекту на розробку складно порівняти з "помахом чарівної палички", після якого з'являється унікальний продукт, адаптований під запити його аудиторії. Водночас, коректне використання ШІ інструментів на кожному з етапів розробки може позитивно позначитися на якості програмного рішення, а також у рази підвищити швидкість його реалізації.
Щодо нас, ми завжди виступаємо за інновації, тому активно впроваджуємо такі інструменти у наші проєкти, надаючи нашим клієнтам такі переваги, як скорочення проєктних бюджетів та швидку реалізацію їхніх ідей.
