近年來，軟件工程見證了向增強自動化和簡化開發過程的重大轉變。關于采用生成式人工智能作為現代化計劃的戰略推動者存在很多爭議。自然語言處理使機器能夠理解用戶需求并自動交付高質量的軟件模型。

集成人工智能的獨特功能可以在軟件開發生命周期(SDLC)的每個階段為開發人員提供幫助，從業務需求分析和創建敏捷的用戶故事到軟件設計、編碼、測試、部署、監控和維護。這是組織可以使用生成式人工智能進行優化的地方。

高效的SDLC原型設計和規劃

在規劃的概念階段，SDLC中的“需求管理”涉及最大限度的人為干預，以使開發與愿景保持一致。人工智能算法可以分析大量數據，例如客戶評論、市場研究和行業最佳實踐，以識別用戶需求和偏好的模式。人工智能工具可以更好地幫助項目團隊解釋客戶需求，從而更快地開發新的軟件原型并在早期開發過程中收集反饋。預測分析增加了另一層優勢，能夠預測成本、時間和精力。

加速代碼創建和審查

開發人員可以使用生成式人工智能工具，通過輸入代碼或自然語言根據上下文概述和起草代碼。工具可以更快地自動生成準確的代碼，減少摩擦，同時實現自動翻譯，可以對許多日常開發人員任務產生影響，包括重構現有代碼。最近，還設計了一些利基工具，例如深度代碼，用于識別代碼中的潛在缺陷。

簡化用戶故事創建和自動測試用例生成

編寫用戶故事可能是一個耗時且乏味的過程。借助生成式人工智能，軟件團隊可以快速創建一組基線需求，涵蓋工程師需要遵循的史詩、用戶故事和任務。作為軟件測試的一部分，它自動生成反映最終用戶行為的測試。

自動回歸測試和威脅識別

生成式人工智能可用于質量保證，以自動進行回歸測試，其中包括測試對軟件所做的更改并識別新的錯誤或問題以幫助防止停機。通過模擬用戶與軟件的交互，生成式人工智能可以突出用戶界面或用戶體驗中的潛在差距。

優化軟件部署和可靠性

作為工作流程或流程自動化、后期測試和調試的一部分，開發的應用軟件可以使用生成式人工智能進行部署。生成式人工智能工具可以通過實時分析系統性能來優化工作負載放置，以最大限度地提高資源利用率、最大限度地縮短響應時間并提高整體系統效率。它可用于創建知識文檔以供發生服務中斷時參考。

在IT支持場景中，有多個用例可以增強團隊的能力，以獲得更可靠的系統和用戶體驗。突出的功能包括業務自助功能、自動票務、票務路由和常規票務解決、支持工程師助理以及多語言支持。

隨著生成式人工智能的發展并與SDLC的工具無縫集成，預計將進一步加快交付質量并大幅提高生產力。但實施生成式人工智能和管理規模經濟需要采取負責任第一的方法，確保毫不妥協的道德、信任、隱私、安全和合規性，同時在利用下一代機會并從無與倫比的創新、互聯生態系統和普遍效率中創造價值時，放大人類、企業和社區的潛力。