人工智能在改善和加快軟件開發並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。從機器人到製造業，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。
事實上，傳統的軟件開發將繼續存在，諸如軟件接口和數據管理之類的主要應用程序組件仍將使用常規軟件。我們關注的問題是：如何使用機器學習來擴展軟件開發過程？我認為，以下方式可以將ML（機器學習）技術引入SLDC（軟件開發週期）：
一 快速原型製作：
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。如今，ML通過幫助專業知識不足的開發人員提高效率來減少開發時間和進程。
二 風險評估：
在軟件開發中，對風險評估做出重要決策非常複雜，並且還要考慮週期和預算。啟動項目後，內部相互依存關係和外部環境又會產生各種可能性和概率數據。作為人類，我們存儲和複製這些數據的能力有限。
AI能幫助你按需收集參數和數據。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，你可以獲得當前正在開發的項目的實際時間表。
三 分析和錯誤處理：
基於AI的編程可幫助開發者輕鬆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，那麼編碼助手將對此進行標記。部署應用程序後，ML可用於分析日誌和標記錯誤，甚至可以修復錯誤。這使應用程序開發人員可以主動糾正錯誤。也許將來AI可以在沒有人類參與的情況下獨立糾正應用程序錯誤。
四 編程助手：
在沒有AI的軟件開發中，開發人員的大部分工作時間花在了代碼調試和文檔編制上。通過使用ML實現的智能編碼助手，開發人員可以基於代碼庫獲得快速反饋和建議，從而節省了大量時間。代碼助手的最佳示例是Pythons的Kite和Java的Codota。
五 戰略決策：
開發人員花費了大量時間來討論功能和產品的優先級。通過使用來自過去開發項目的數據進行訓練的AI模型，可以評估應用程序的性能，從而幫助業務領導者和工程團隊制定將風險最小化和影響最大化的方法。
六 精確估算：
軟件開發項目是超出時間表和預算的“慣犯”。因此，要做出合理的預算，必須對團隊和項目背景有深刻的瞭解，你可以使用過去項目中的數據（例如用戶案例，成本估算和功能定義）來訓練ML模型。事實證明，這對預測工作量和預算非常有幫助。
七 自動代碼重構：
同樣重要的是製作清晰的代碼，然後實現安全協作。重構對於維護代碼整潔規範是必要的。為了解決這個問題，ML被用以通過識別潛在的重構區域來輕鬆分析代碼並優化性能。
八 用於項目計劃的AI：
人的大腦是一個非常出色的知識引擎，但每個人的認知能力各不相同。沒有兩個項目經理會對同一項目有完全相同的想法。通過ML複製人類的智力，AI可以創建類似於人類大腦的各種情況的排列組合。
九 項目資源管理：
交付軟件產品取決於有合適的人員從事項目。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，AI提供了可用於部署的開發人員的精確信息。基於AI集成，我們可以減少或增加項目開發人員的數量。
為什麼人工智能很重要
AI能根據項目結構，通過提供開發人員所需的技能和知識，使開發人員大幅提升入職和項目交付的效率。
如果項目管理者使用AI實現最優的工作負載分配，那麼相信我，你的開發人員沒有人能夠偷懶，實現100%的全力輸出。此外，通過對人工重複性任務的自動化，項目管理者可以有更多時間進行以項目為中心的決策。
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管理特定領域的數據，並將其輸入學習算法中。
AI會識別數據中的模式，這對於決策非常重要。機器算法將數據與其數據庫進行比較，並做出正確的決策。關於AI的最好的事情是沒有既定的知識窠臼。實際上，AI的輸出結果通常揭示了人類難以憑直覺識別的奇特而有趣的模式。
人工智能通過顛覆人類對編程的定義、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）認為，十年後，大多數IT工作將不再涉及編程。
根據OpenAI的前科學家，現任Tesla的AI總監Andrej Karpathy的說法，未來的程序員將不會維護複雜的存儲庫、分析運行時間或創建複雜的程序，他們將收集、清理、標記、分析和可視化輸入神經網絡的數據。
通常，在傳統方法中，工程師使用Java或C++等編程語言為計算機提供明確的步驟：需求定義—設計—開發—測試—部署—維護代碼。而在ML開發模型中，開發人員只需定義問題並列出他們想要實現的目標，收集數據、準備數據、將數據輸入學習算法，部署、集成和管理模型。
自1956年問世以來，人工智能已逐漸成為商業繁榮的關鍵，許多公司都在利用人工智能實現日常業務的自動化。在敏捷開發中使用AI會帶來更多的業務收益。這些收益不限於但包括：做出可靠的預算評估，擁有100％的開發人員利用率，及時獲得生產中的錯誤檢測以及開發環境和代碼重構建議。
Chandresh Patel是Bacancy Technology的首席執行官，敏捷教練和創始人。
注：本文編譯自dzone.com
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