人工智慧在改善和加快軟體開發並提高專案品質方面具有巨大潛力，尤其在提高軟體開發效率方面。
幾十年來，人工智慧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，人工智慧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慧給敏捷專案管理的帶來各種好處。
事實上，傳統的軟體開發將繼續存在，諸如軟體介面和資料管理之類的主要應用程式元件仍將使用常規軟體。我們關注的問題是：如何使用機器學習來擴充套件軟體開發過程？我認為，以下方式可以將ML（機器學習）技術引入SLDC（軟體開發週期）：
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。現在，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程序。
二 風險評估：在軟體開發中，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。啟動專案後，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資料。作為人類，我們儲存和複製這些資料的能力有限。
AI能幫助你按需收集引數和資料。使用AI模型，我們可以從開始到結束日期收集專案資料。通過這種方式，你可以獲得當前正在開發的專案的實際時間表。
三 分析和錯誤處理：基於AI的程式設計可幫助開發者輕鬆識別歷史資料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。部署應用程式後，ML可用於分析日誌和標記錯誤，甚至可以修復錯誤。這使應用程式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式錯誤。
四 程式設計助手：在沒有AI的軟體開發中，開發人員的大部分工作時間花在了程式碼除錯和文件編制上。通過使用ML實現的智慧編碼助手，開發人員可以基於程式碼庫獲得快速反饋和建議，從而節省了大量時間。程式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順序。通過使用來自過去開發專案的資料進行訓練的AI模型，可以評估應用程式的效能，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：軟體開發專案是超出時間表和預算的“慣犯”。因此，要做出合理的預算，必須對團隊和專案背景有深刻的了解，你可以使用過去專案中的資料（例如使用者案例，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 自動程式碼重構：同樣重要的是製作清晰的程式碼，然後實現安全協作。重構對於維護程式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程式碼並優化效能。
八 用於專案計劃的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。沒有兩個專案經理會對同一專案有完全相同的想法。通過ML複製人類的智力，AI可以建立類似於人類大腦的各種情況的排列組合。
九 專案資源管理：交付軟體產品取決於有合適的人員從事專案。通過將AI整合到專案中，我們可以獲取正在從事其他專案的開發人員的實時資訊，AI提供了可用於部署的開發人員的精確資訊。基於AI整合，我們可以減少或增加專案開發人員的數量。
為什麼人工智慧很重要AI能根據專案結構，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專案交付的效率。
如果專案管理者使用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，專案管理者可以有更多時間進行以專案為中心的決策。
AI將如何更改軟體開發？在AI系統中，軟體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資料，並將其輸入學習演算法中。
AI會識別資料中的模式，這對於決策非常重要。機器演算法將資料與其資料庫進行比較，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。
人工智慧通過顛覆人類對程式設計的定義、感知和程式執行來改變軟體開發過程。谷歌的皮特·沃登（Pete Warden）認為，十年後，大多數IT工作將不再涉及程式設計。
根據OpenAI的前科學家，現任Tesla的AI總監Andrej Karpathy的說法，未來的程式設計師將不會維護複雜的儲存庫、分析執行時間或建立複雜的程式，他們將收集、清理、標記、分析和視覺化輸入神經網路的資料。
通常，在傳統方法中，工程師使用Java或C++等程式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—維護程式碼。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，收集資料、準備資料、將資料輸入學習演算法，部署、整合和管理模型。
自1956年問世以來，人工智慧已逐漸成為商業繁榮的關鍵，許多公司都在利用人工智慧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程式碼重構建議。
Chandresh Patel是Bacancy Technology的執行長，敏捷教練和創始人。
注：本文編譯自dzone.com