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人工智能将推动软件开发和部署

人工智能和机器学习具有促进企业众多领域的潜力。正如我在最近的文章中所探讨的那样,它能够加速和增加供应链管理,人力资源,销售,营销和财务方面的情报。哦,还有一个领域-IT管理。

最近一次对MIT Sloan管理评论和SAS的2,280位企业领导的调查涉及了AI对IT部门的不可避免的影响,该调查发现在AI的早期,IT专业人员将感受到最大的影响-两者都来自职业和运营角度

研究发现,CIO,首席数据官和首席分析官将在人工智能实施的第一线。IT路线图,软件开发,部署过程和数据环境可能会在不久的将来发生变化。

大多数IT经理报告称,他们仍在开发AI的基础功能-云或数据中心基础架构,网络安全,数据管理,开发流程和工作流程。

Sun Life的高级副总裁兼首席客户体验官埃里克·蒙泰罗(Eric Monteiro)表示,特别是云服务是AI难题的关键部分。“购买按需云计算资源比购买和操作AI所需的计算基础架构更具成本效益。它还提供了更大的灵活性,可根据其各自的需求为不同的业务部门提供服务并访问最新技术。”

大多数IT经理(61%)报告说AI正在极大地改变软件开发和部署流程,而57%的人希望AI同样会影响软件部署流程。那些已经实施AI的人更有可能对软件开发和部署产生重大影响。

该研究的作者说:“部署过程是动态的,需要持续的监视和再培训。”“管理这些系统需要对公司开发的预测AI和机器学习模型进行持续管理,不仅要在部署它们之前,而且要在部署它们之后。这意味着准备对这些模型进行改进和更正。

AI可以改变软件开发和部署领域的哪些部分?与软件开发生命周期相关的许多任务对于AI的选择来说已经很成熟了,ThoughtWorks的Sharath Satish在单独的帖子中对此进行了详尽记录:

构想:可以将AI用于“分析使用情况数据以发现异常/意外行为”

原型:“低/无代码工具,可从手绘草图创建可点击的原型”

验证:“利用过去的使用数据来测试新设计/想法”

开发:“自动化代码重构和生成”

需求明细:“根据过去的需求生成正面和负面的接受标准”

测试:“自动化测试创建和维护”

部署:“通过预测正确的部署时间和部署速度,确保零影响部署。”

监视:“使用遥测数据预测硬件/系统故障”

维护:“自动识别和删除未使用的功能”

这只是AI可以使IT经理的工作更轻松,更高效的任务领域的高级概述。仔细研究该过程的前端,例如软件构想。在电子商务网站上。Satish说:“人们分析数据以找出用户在订购渠道中到哪里下车,并提出提高转换率的想法。”“将来,我们可能会拥有将使用情况分析与性能数据相结合的机器,以得出是否因缓慢的交易而导致失败的原因。此外,这些机器还可以识别出错误的代码,这些代码在修复后将提高性能。”

说到维护,人工智能可以帮助减少管理冗余功能所花费的时间,金钱和精力,Satish补充道。“识别这些冗余是一个复杂的,容易出错的过程,因为人们必须将数据与多个源关联起来。允许AI工具承担跨源连接和引用数据的角色,将自动标记不必要的功能和相关代码。”

麻省理工学院的研究发现,人工智能不仅将提高开发人员和运营效率,还将引起人们对流经组织的数据的更多关注。领先于AI的组织对数据资产的处理更加了解,其中74%的人进行了正式的数据治理工作,而整体上这一比例为46%。Sun Life的Monteiro说:“在IT中设计应用程序的人们不仅现在考虑应用程序,还考虑数据。”“他们现在看到,他们正在创建或设计的应用程序会创建数据,这些数据将在此过程的后期使用。这在十年前还不是真的。关于AI的各个方面的选择,例如计算架构,数据如何流动在特定的应用中

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