Рассмотрим новые тенденции в области ИИ для разработки ПО и управления данными о продуктах, изучим, как ИИ используется в каждой области, перечислим реальные решения и продукты, укажем основных игроков, проанализируем плюсы и минусы каждого продукта, а также поделимся текущим опытом применения и дальнейшими ожиданиями.
Искусственный интеллект имеет все шансы внести революционные изменения в ландшафт разработки программного обеспечения и управления данными о продуктах. Автоматизируя сложные задачи и улучшая процессы принятия решений, инновации, основанные на ИИ, упрощают рабочие процессы, повышают точность и увеличивают продуктивность. В статье мы рассмотрим новые тенденции в области ИИ для разработки программного обеспечения и управления данными о продуктах, изучим, как ИИ используется в каждой области, перечислим реальные решения и продукты, укажем основных игроков, проанализируем плюсы и минусы каждого продукта, а также поделимся текущим опытом применения и дальнейшими ожиданиями.
ИИ в разработке программного обеспечения
Автоматическая генерация кода (AI Coding Copilots)
Инструменты автоматической генерации кода, такие как GitHub Copilot, трансформируют способ написания кода разработчиками. Эти инструменты используют модели машинного обучения для понимания контекста и предоставления предложений по коду в реальном времени, в некоторых случаях повышая скорость разработки. Среди данных инструментов стоит выделить:
- GitHub Copilot, инструмент автозавершения кода, разработанный GitHub и OpenAI. GitHub предоставляет развитую AI-Driven экосистему разработки с поддержкой передовых больших языковых моделей от OpenAI.
- Tabnine: AI Coding Copilot, поддерживающий несколько языков программирования и сред разработки (IDE). Его особенностью является опция установки в контур компании-разработчика ПО и обучение на ее кодовой базе. Это позволяет снять опасения в нарушении безопасности и интеллектуальной собственности, поскольку исходный код не покидает периметр организации, но для работы в таком режиме требуется Enterprise-лицензия.
- Codeium — это AI Coding Copilot, созданный для повышения продуктивности разработчиков. Он предлагает автоматическую генерацию кода, улучшает качество написанного кода и предоставляет полезные рекомендации в реальном времени. Codeium отличается относительно низкой стоимостью и поддержкой большого количества IDE.
Отдельно следует отметить функцию чата, присутствующую во всех перечисленных инструментах, которая позволяет писать новый код на основании инструкций на естественном языке, проводить рефакторинг существующего кода и писать модульные тесты.
Опыт применения данных инструментов однозначно подтверждает их пользу в плане ускорения разработки. По нашим оценкам, скорость повышается в среднем на 15%, а в отдельных случаях, например при переписывании реализации с одного языка программирования на другой, — на 30–50%. Тем не менее есть и недостатки: иногда эти инструменты могут предоставлять некорректные или небезопасные предложения по коду, делают сложно выявляемые ошибки. Однако, прогресс развития AI Coding Copilots вселяет уверенность в том, что спустя какое-то время использование этих инструментов станет такой же неотъемлемой частью процесса разработки, как IDE с функциями рефакторинга, подсказок и шаблонизации кода.
Искусственный интеллект для обеспечения качества (QA)
Инструменты QA, основанные на ИИ, способны частично автоматизировать процесс тестирования, делая его более эффективным и результативным. Эти инструменты могут выявлять дефекты, генерировать тестовые сценарии и предоставлять информацию о покрытии тестов.
Решения и продукты:
- Testim: платформа автоматизации тестирования на базе ИИ, использующая машинное обучение для создания стабильных тестов.
- Applitools: применяет визуальный AI для автоматизации тестирования на разных браузерах и устройствах.
Основным преимуществом AI-Driven-платформ для тестирования является комплексный подход для автоматизации контроля качества. Использование AI Coding Copilots для написания тестов позволяет решить задачу точечно, применение же платформ обеспечивает высокотехнологичный подход: генерацию тестов, написание тестовых планов и построения отчетов о выполнении тестов.
Текущий опыт применения AI-Driven-платформ для QA говорит об улучшенном покрытии тестов и более быстрых циклах тестирования, что позволяет улучшить time-2-market продуктов и решений. Дальнейшие...
