Kunstmatige intelligentie is de brandstof voor wat we kennen als de vijfde industriële revolutie. Zijn capaciteiten om talrijke industrieën te beïnvloeden en te ontwrichten zijn vrijwel ongeëvenaard. Het is niet minder waar met betrekking tot het ontwikkelen en testen van software.
Hoewel zelfschrijvende code nog geen breed gecommercialiseerde technologie is, komt automatisering vaker voor bij het schrijven en testen van software. Deze aanpak wordt nog sterker met de toenemende adoptie van AI.
We kunnen AI-processen trainen om software te monitoren, taken autonoom uit te voeren en geautomatiseerde aanpassingen te maken op basis van de geleerde patronen. Dergelijke toepassingen beïnvloeden meerdere gebieden in de ontwikkeling en het testen van software, van ontwerp tot implementatie.
De rol van AI in softwareontwikkeling
Kunstmatige intelligentie en machine learning in softwareontwikkeling nemen verschillende vormen aan. Populair gebruik omvat het vergroten van automatische processen met de mogelijkheid om beslissingen te nemen op basis van specifieke input of output. We kunnen bijvoorbeeld implementatiescripts koppelen aan foutbewakingsservices. Als er een fout optreedt in een productietak, kan deze de commit terug of vooruit rollen om de stabiliteit van de productieservers te garanderen. Handmatig ingrijpen is niet nodig. Het alleen al vertegenwoordigt de dramatische impact op SLA's, aangezien het niet langer nodig is om personeel oproepbaar te houden om te reageren op kleine serverproblemen en uitvaltijden.
Veel gebieden in de ontwikkeling en het testen van software hebben al geprofiteerd van de introductie en het gebruik van AI. Dit artikel geeft slechts enkele voorbeelden van hoe AI dit gebied in verschillende opzichten verandert.
Software-ontwerp
De meeste softwareoplossingen beginnen met de ontdekkingsfase. Er zijn talloze ontmoetingen met klanten of klanten om wensen te bespreken. Verder zullen ontwikkelaars die eisen interpreteren bij het ontwerpen van een nieuw systeem of nieuwe functieset. De eisen van klanten kunnen op vele manieren worden ingevuld en geïnterpreteerd. Als we de processen niet goed inrichten, kan het werk al snel een rommeltje worden. e
Dankzij de evolutie van Natural Language Processing kan AI documentatie met vereisten interpreteren tegen standaarden, zoals de INCOSE Guide for Writing Requirements. Bij het detecteren van gemiste, dubbelzinnige of inconsistente elementen in een document, zal het deze onmiddellijk markeren.
Deze aanpak kan potentieel veel tijd en geld besparen. Verkeerd begrepen of tegenstrijdige vereisten zijn de meest voorkomende oorzaak van problemen bij het ontwerpen van software. Dergelijke problemen kunnen van invloed zijn op alle ontwikkelingsprocessen. Daarom is het van cruciaal belang om ze zo snel mogelijk kwijt te raken.
Automatische codegeneratie
Ontwikkelaars besteden veel tijd aan het schrijven van standaardcodes. Zelfs met tijdbesparende tools zoals frameworks, build-scripts en pre-processors, moeten ze nog steeds tonnen repetitieve code schrijven. De AI-aangedreven Smart Compose-functie van Gmail suggereert de tests op basis van e-mailinhoud. Dezelfde aanpak is van toepassing op IDE's en andere ontwikkelaarstools. AI-aangedreven codesuggesties helpen de ontwikkelaars om snel en eenvoudig nieuwe componenten voor bestaande software te schrijven, gebaseerd op de structuren van de vorige oplossingen.
Het doet meer dan tijd besparen bij het schrijven van de code. Op deze manier zorgt het voor codeconsistentie in een project. Sommige projecten bevatten een linter of formatter om de consistentie in het bouwproces te verbeteren. Op AI gebaseerde tools voor codesuggestie kunnen echter nog een stap verder gaan. Ze dwingen specifieke ontwerppatronen af die verder gaan dan codeopmaak. Dan wordt het ontwikkelingsproces sneller en is de code consistenter.
Geautomatiseerde softwaretests
Het testen van software is een tijdrovend proces voor het QA-team. Het kan ook de ontwikkelaars zelf laden (iets dat zelf soms een gevecht kan worden). Het schrijven, uitvoeren en onderhouden van tests kost veel tijd. Natuurlijk zijn er toetsingskaders. Ze helpen door een solide structuur te bieden voor tests en door de noodzaak weg te nemen om veel standaardcodes te schrijven. AI-verbeterde tests kunnen echter zelfgenererende tests creëren, inclusief het genereren van testgegevens.
AI kan potentiële nieuwe bugs markeren zodra ze zich voordoen. Ten eerste kan het de codebasis van het project leren en al zijn bug- en regressiegegevens. Vervolgens ontwikkelt het inzicht in waar bugs waarschijnlijk zullen optreden. Als het vervolgens de code ontdekt die waarschijnlijk fouten zal veroorzaken, markeert het de commit. Een dergelijke aanpak kan tijdrovende testprocessen, zoals regressietesten, verminderen. Het kan zakken identificeren voordat ze zich voordoen.
Deployment controle
Een ander gebied dat door AI wordt verbeterd, is software-implementatie. Het is een unieke fase in het ontwikkelingsproces waarin soms fouten zitten die je tijdens tests zou kunnen missen. AI-verbeterde monitoringsoftware kan defecte implementaties detecteren en de code die op de productietak is geplaatst automatisch achteruit of vooruit rollen om te voorkomen dat onjuiste code in de live-omgeving terechtkomt.
Het verkort de hersteltijd als er iets misgaat. Het helpt ook om de personeelskosten te verlagen om mensen oproepbaar te houden.
Door AI aangedreven processen kunnen ook van toepassing zijn op de analyse van softwareruntime-instellingen en optimalisatie van omgevingsconfiguraties. Zo kunt u de kosten verlagen en efficiëntere apps krijgen. De software wordt automatisch geoptimaliseerd om zo min mogelijk bronnen te gebruiken en de serverbronnen veel beter toe te wijzen.
AI verandert al de manier waarop softwareontwikkelaars werken
Ontwikkeling op AI- en ML-gebied gaat snel. Machine learning is van toepassing op steeds meer processen. Softwaretests, implementatieprocessen en monitoringtools hebben voortdurend te maken met de geïmplementeerde software. Ze verzamelen en analyseren het datagebruik on-the-fly en reageren op fouten.
De implementatie van AI bij het ontwikkelen en testen van software staat nog in de relatieve kinderschoenen. Maar het groeit. Alle nieuwe technologieën worden snel door de ontwikkelingsteams geadopteerd als ze manieren bieden om middelen te maximaliseren en de ontwikkelingstaken gemakkelijker te maken. Git, de industriestandaard in versiebeheer, kwam voor het eerst op de voorgrond in 2005. Node.js, een revolutie in JavaScript, verscheen in 2009. Populaire talen als Go en Rust zijn zelfs nog nieuwer.
Al die tools werden gemeengoed in softwareontwikkeling. De adoptie van AI in bestaande processen zal waarschijnlijk dit niveau van acceptatie volgen. We houden rekening met gemakken, zoals codesuggesties en monitoring van de implementatie. Vervolgens is het van toepassing op de automatisering van ontwikkelingsprocessen, zoals het genereren van tests. AI biedt een uniek traject voor toekomstig gebruik. Bovendien, hoe meer we het gebruiken, hoe meer gegevens het verzamelt en analyseert. Vervolgens kan het meer leren over het gebruik van die gegevens.
Verbetering en automatisering
AI bevindt zich momenteel bij de meeste projecten in een zeer vroeg stadium. Doorgaans passen ontwikkelaars het toe om bestaande processen te verbeteren. Het kan ook potentiële problemen aan het licht brengen, die nog vaak worden beoordeeld door een ontwikkelaar. Hier kan AI een onderdeel zijn van het codebeoordelingsproces, samen met handmatige beoordeling door ontwikkelaars.
In de toekomst, naarmate de AI-industrie blijft verbeteren en ontwikkelaars er meer vertrouwd mee raken, zullen deze processen het mogelijk maken om beslissingen te nemen op basis van de eigen analyse van de AI.
Op dit moment identificeert AI-gebaseerde debugging mogelijke bugs of knelpunten in een codebase. Na verloop van tijd kan het leren van deze bugs en fixes om gevonden bugs automatisch te repareren. We kunnen het al zien in tekstverwerkingsfuncties zoals autocorrectie. Dezelfde functionaliteit zou eenvoudige fouten opsporen die vaak door ontwikkelaars worden gemaakt (een variabele declaratie missen, een puntkomma vergeten, enz.) en deze repareren. De ontwikkelaars hoeven niets te doen, en het is nog maar het begin.
De toekomst van AI in softwareontwikkeling
Nu is AI een relatief nieuwe functie. Ontwikkelaars gebruiken het vaak samen met de handmatige beoordeling of passen het toe om het nemen van beslissingen te vereenvoudigen. In de toekomst zullen deze processen volwassen worden. AI zal meer in staat zijn om zelf beslissingen te nemen.
AI gaat de rollen van ontwikkelaars of testers niet verminderen. Het zal alleen maar hun vervelende taken verminderen en mensen hun vaardigheden laten toepassen op meer essentiële en creatieve gebieden.