人工智能在改善和加快軟件開發并提高項目質量方面具有巨大潛力，尤其在提高軟件開發效率方面。

幾十年來，人工智能已在各種行業中證明了其卓越的才能。從機器人到制造業，再到貿易商的庫存變動和貨幣預測，人工智能已成為我們生活的一部分。在當今時代，企業正在使用AI來使日常工作自動化，這使我們過去認為不可能的事情成為可能。下面我們詳細介紹人工智能給敏捷項目管理的帶來各種好處。

[[281782]]

人工智能給敏捷項目管理帶來的好處：

目前，主要的應用程序組件(如數據管理和軟件接口)使用常規軟件，下面我們介紹幾種將AI嵌入到軟件開發生命周期中的方法和好處：

1. 快速原型制作：在AI出現之前，開發團隊需要花費大量時間將客戶業務需求轉換為技術。但是如今，AI減少了開發時間并有效地完成了過程。

2. 風險評估：在軟件開發中，對風險評估做出重要決策非常復雜，并且還要考慮周期和預算。啟動項目后，內部相互依存關系和外部環境又會產生各種可能性和概率數據。作為人類，我們存儲和復制這些數據的能力有限。

AI能幫助你按需收集參數數據。使用AI模型，我們可以從開始到結束日期收集項目數據。通過這種方式，您可以獲得當前正在開發的項目的實際時間表。

3. 分析和錯誤處理： 基于AI的編程可幫助開發者輕松識別歷史數據模式和常見的人為錯誤。在開發過程中，如果我們犯了這樣的錯誤，那么編碼助手將對此進行標記。部署應用程序后，AI可用于分析可能已修復的標志和日志錯誤。這使應用程序開發人員可以主動糾正錯誤。也許將來AI將在沒有人類參與的情況下獨立糾正應用程序錯誤。

4. 編程助手：在沒有AI的軟件開發中，大多數開發人員將時間花在了代碼調試和文檔編制上。通過將智能代碼助手與AI結合使用，開發人員可以獲得快速反饋以及基于代碼的建議。這樣，我們可以節省很多時間。代碼助手的最佳示例是pythons kite和javas codota。

5. 戰略決策：開發人員花了更多時間在優先級和討論產品功能上。訓練有素的AI模型掌握過去開發項目的數據，可以評估應用程序的性能，幫助工程團隊和業務主管認識到最大的影響和最小的風險。

6. 精確估算：軟件開發項目是超出時間表和預算的“慣犯”。因此，要建立合理的預算估算。必須對團隊和背景有深刻的了解，這在預測預算和工作量方面占主導地位。

7. 自動代碼重構：同樣重要的是制作清晰的代碼，然后實現安全協作。重構對于維護代碼整潔規范是必要的。為了解決這個問題，人工智能被用來分析代碼以獲得更好的結果。

8. 用于項目計劃的AI：人的大腦是一個非常出色的知識引擎，但每個人的能力各不相同。在任何情況下，沒有兩個人會對同一作品有確切一致的看法。通過機器學習，我們可以創建相同情況的各種組合并正確執行。

9. 項目資源管理：交付任何IT項目都取決于從事該項目的合適人員。通過將AI集成到項目中，我們可以獲取正在從事其他項目的開發人員的實時信息。并且AI提供了可用于部署的開發人員的精確信息?；贏I集成，我們可以減少或增加項目開發人員的數量。

AI能根據項目結構，通過提供所需的技能和知識，分配開發人員并盡快運行項目。AI可以幫助快速完成并交付軟件開發項目。

為什么人工智能很重要

如果項目管理者使用AI實現最優的工作負載分配，那么相信我，你的開發人員沒有人能夠偷懶，實現100%的全力輸出。此外，通過對人工重復性任務的自動化，項目管理者可以節省大量時間并有效地觀察項目進展和走勢。

AI將如何更改軟件開發?

在AI系統中，軟件開發人員不提供任何指導步驟或操作。機器學習系統本身僅收集準確的數據并處理它。

AI會識別數據中的模式，這對于決策非常重要。機器算法將數據與其數據庫進行比較，并做出正確的決策。關于AI的最好的事情是沒有知識編碼。實際上，輸出結果涵蓋了人類難以識別的令人興奮的奇特模式。

人工智能通過揭示人類的定義，感知和程序執行來改變軟件開發過程。谷歌的皮特·沃登(Pete Warden)還認為，在當前十年中，大多數IT工作都不需要編程。

通常，在傳統方法中，開發人員在諸如C，C ++，Java等編程語言的幫助下，對計算機明確地采取了特定的步驟。在構建代碼之后，進行了質量檢查測試，其中涉及代碼測試，從他們的權限中清除之后，代碼將被部署。在ML開發模型中，開發人員指定列表和問題，以實現他們想要準備的數據，收集數據并將數據輸入到機器學習算法中，進行管理，集成和部署。

結論

自1956年以來，人工智能已成為業務成功的關鍵，許多公司都在利用人工智能實現與人類相關的任務的自動化。敏捷開發中的AI為業務提供更好的結果。通過將AI集成到軟件開發中，我們可以制定可靠的預算，100%的利用率，及時獲取開發及生產環境中的錯誤檢測和代碼重構建議。