Episode 1320 - Jan 29 - 2024 - 7 trường hợp sử dụng AI tạo nội dung cho các nhóm phát triển phần mềm - Lê Quang Văn | Podcast - Nhac.vn

7 trường hợp sử dụng AI tạo nội dung cho các nhóm phát triển phần mềm

Tăng năng suất kỹ thuật: Khám phá 7 trường hợp sử dụng AI tạo nội dung cho Nhóm phát triển phần mềm. Hợp lý hóa quy trình làm việc, gỡ lỗi và hơn thế nữa!

Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số. Tháng 1, năm 2024

Các trường hợp sử dụng AI cho các nhóm kỹ thuật

Trong phát triển phần mềm, thời gian đưa ra thị trường nhanh hơn và tốc độ cắt xuyên suốt là yếu tố tạo nên hoặc phá vỡ cho bất kỳ nhóm kỹ thuật nào ["tốc độ cắt" đề cập đến tốc độ mà một sản phẩm hoặc giải pháp phần mềm có thể được phát triển và đưa ra thị trường]. Các đội cung cấp sản phẩm không có lỗi trong thời gian kỷ lục là những nhà vô địch trị vì của thị trường.

Nắm bắt phát triển phần mềm hiệu quả như là tự nguyện, hoặc thực hành sao bắc là không còn đủ ["thực hành sao bắc" đề cập đến các nguyên tắc hoặc thực tiễn hướng dẫn phục vụ như một hướng nhất quán và đáng tin cậy để đạt được một mục tiêu cụ thể]. Đó là một điều cần thiết và là cơ hội nhanh chóng để các công ty đi trước và duy trì sự phù hợp, ngay cả khi nhiều gián đoạn đang ảnh hưởng đến phát triển phần mềm cùng một lúc.

May mắn thay, AI tạo nội dung đi kèm với các trường hợp sử dụng để giúp các nhóm kỹ thuật mở khóa quy trình làm việc bị chặn của họ và tăng năng suất.

AI đã trở thành một công cụ không thể thiếu trong kỹ thuật phần mềm hiện đại, cách mạng hóa các khía cạnh khác nhau của SDLC ["SDLC - Software Development Life Cycle" là viết tắt của Vòng đời phát triển phần mềm. Vòng đời phát triển phần mềm là một quy trình có hệ thống để lập kế hoạch, tạo, kiểm tra, triển khai và duy trì các ứng dụng hoặc hệ thống phần mềm. Nó bao gồm các giai đoạn và hoạt động khác nhau mà các nhà phát triển trải qua để thiết kế, phát triển và cung cấp phần mềm chất lượng cao]. Dự báo thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) đáng kinh ngạc là 52% cho đến năm 2032, vượt quá mức giới hạn 2.575,16 tỷ USD.

Các giải pháp do AI điều khiển đang tạo ra sự khác biệt hữu hình, từ tự động đánh giá mã đến dự đoán và ngăn ngừa lỗi phần mềm, nhưng nó không dừng lại ở đó.

AI tạo nội dung cho kỹ thuật: 7 trường hợp sử dụng để chuyển đổi quy trình kỹ thuật phần mềm

Các giải pháp dựa trên AI đang tạo ra sự khác biệt rõ rệt, từ tự động đánh giá mã đến dự đoán và ngăn ngừa lỗi phần mềm. Hãy cùng khám phá cách AI đang chuyển đổi kỹ thuật phần mềm:

1. Đánh giá mã theo hướng AI

Một trong những trường hợp sử dụng nổi bật của AI trong Vòng đời phát triển phần mềm là xem xét mã do AI điều khiển. Đánh giá mã truyền thống rất khó khăn, tốn thời gian và có thể bỏ qua các vấn đề tinh tế. Các công cụ được hỗ trợ bởi AI có thể phân tích mã nhanh chóng và toàn diện, cung cấp cho các nhà phát triển những hiểu biết và đề xuất có giá trị để cải thiện.

Những công cụ này có thể phát hiện lỗi mã và lỗ hổng bảo mật, cải thiện mã theo thời gian và đảm bảo rằng phần mềm mạnh mẽ và đáng tin cậy. Hơn nữa, các công cụ đánh giá như Reviewable kết hợp phân tích AI, với sự tiếp xúc của con người bằng cách tự động tổ chức các bài đánh giá thành các nhóm và đề xuất thay đổi mã theo ngữ cảnh.

Các nhóm phần mềm có thể tận dụng khả năng tái tạo mã tự động để nhanh chóng tạo ra phần mềm hiệu quả và đáng tin cậy dựa trên các thiết kế thành công trước đó. Thông qua tất cả những điều này, các nhà phát triển có thể nhanh chóng xác định hoặc dự đoán hiệu suất kỹ thuật và các vấn đề trước khi hoàn thiện thiết kế kiến trúc. Ví dụ về các trường hợp sử dụng các công cụ đánh giá mã AI gồm Copilot, CodeClimate và DeepCode.

2. Bảo trì dự đoán với AI

Khi AI tiếp tục phát triển, tiềm năng của Bảo trì dự đoán cũng vậy. Bằng cách phân tích dữ liệu và mẫu lịch sử, các thuật toán AI có thể dự đoán các lỗi và lỗi phần mềm trước khi chúng xảy ra.

Việc tích hợp các thiết bị IoT, kết nối 5G và điện toán biên sẽ cho phép phân tích dữ liệu thời gian thực nhiều hơn. AI tạo nội dung đơn giản hóa việc bảo trì dự đoán thông qua

Độ tin cậy và tính khả dụng