Alle uafhængige softwareleverandører (ISV'er) bør se nærmere på de potentielle vækstmuligheder, som en AI-integration har at byde på. Virksomhederne, især dem, der leverer nicheløsninger, vil være afhængige af AI i de kommende år. Men hvad har AI at gøre med ISV? Brancheanalytikere mener, at kunstig intelligens er en teknologi, der har vist en utrolig vækst på tværs af alle sektorer. Sådanne teknologier har tilføjet enorm værdi til ISV'er og kanalpartnere, og det er netop det, vi vil diskutere i dette indlæg. Vi vil fortælle om kunstig intelligens' indvirkning på uafhængige softwareleverandører og kortlægge fordelene ved at indføre en sådan banebrydende teknologi.

 

Hvad er fordelene ved at bruge AI i ISV-integrationer?

Lad os dykke dybere ned og lære om de eksisterende og potentielle fordele ved at introducere kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) i ISV'ernes udviklings- og implementeringsprocesser.

 

 

Hurtigere refaktorering af kode

Programmører kan have brug for at tilføje en sidste funktion til deres programmer, før de er klar til brug. Men manglen på tid kan gøre den simple opgave med at organisere, strukturere og tilpasse funktionen til koden til en massiv udfordring. Code refactoring hjælper med at strømline processen med at omstrukturere computerkode, uden at man behøver at justere dens eksterne adfærd og funktionalitet.

Uafhængige serviceudbydere, der ønsker at indføre større opgraderinger i deres softwareløsninger, kan få brug for kode-refactoring. Denne øvelse kan blive ulidelig smertefuld og hurtigt blive mere tids- og krævende. Men virksomheder kan ikke ignorere processen, da løsningernes succes afhænger af effektiv og upåklagelig kode-refactoring. Når alt kommer til alt, kører al succesfuld forretningslogik på rene koder.

Machine Learning og Artificial Intelligence-løsninger kan hjælpe med at analysere den nye og eksisterende kode, samtidig med at de bestemmer afhængighederne og optimerer koden. Det er meget nyttigt, når man udvikler koder, der kræver miljøopgraderinger, en proces, der kræver pålidelig og stabil ydeevne.

 

 

Hurtig prototyping

Uafhængige serviceleverandører trives, når de skaber løsninger, der effektivt opfylder deres kunders forventninger. Konkurrencen går ud på at skabe den mest komplette løsning. Hvordan kan ISV'er tage udfordringen op? Før de gør noget, er det afgørende for dem at forstå vigtigheden af rapid prototyping.

Det er vigtigt, at ISV'er har en minimum levedygtig prototype, der kan omdannes til en fuldgyldig løsning så tidligt som muligt. Ikke nok med det, de skal også gøre sig umage for at få troværdig feedback, så de kan foretage de nødvendige forbedringer inden udgivelsen. Det er afgørende for at udvikle mere raffinerede fremtidige versioner.

I betragtning af hvor hurtigt kundernes adfærd ændrer sig i denne digitale tidsalder, har det aldrig været vigtigere at indsamle brugerdata og forstå de skiftende brugerkrav. ISV'er er nødt til at være opmærksomme på brugerkrav og prioritere funktionsrelateret beslutningstagning, især når de identificerer softwareudgivelsesplaner.

Det er her, AI og ML kan spille en vigtig rolle. Disse teknologier hjælper ISV-specialister med at skabe en strategi, der fører til succesfulde produktudgivelser. AI hjælper dem med at indsamle branchens krav og markedets behov, mens de bruger dem til at skabe pålidelige produktprototyper - alt dette gennem visualiseringsteknikker drevet af naturligt sprog. Med andre ord eliminerer AI behovet for at skrive en stor bunke kode bare for at få den demonstrative løsning til at fungere.

 

 

Uddannelse af udviklere

De ultra-futuristiske fremskridt inden for kunstig intelligens er en kraft, man må regne med. Men menneskelig indblanding i implementeringen af sådanne teknologier for ISV'er er ikke ophørt med at eksistere. Med andre ord er virksomhederne nødt til at forbedre kvaliteten og ydeevnen af det menneskelige element i ethvert AI/ML-system for at skabe bedre resultater.

Softwareudviklingssektoren har altid hårdt brug for udviklere og programmører, der kan uddannes og gøres markedsrelevante. Det er vigtigt i betragtning af, hvor hurtigt nye programmeringssprog, frameworks og paradigmer dukker op og bliver afgørende for succes.

Virksomheder er nødt til at skabe sådanne strategier og fokusere på juniorudviklere, der stadig er ved at skabe det grundlæggende fundament for programmering. Machine Learning og relaterede teknologier kan være en velsignelse for kommende softwareudviklere. Tilføjelsen af sådanne teknologier kan hjælpe ISV'er med at udvikle mere selvstændige processer på tværs af alle træningsprogrammer og mekanismer.

ML- og AI-drevne strategier vil hjælpe ISV'er med at give lektioner til deres udviklere og samtidig teste deres viden og fremskridt. Efterhånden som AI-løsningerne genererer data, vil ISV'erne blive bekendt med modenheden af udviklerens læring og bruge dataene til at øge kompleksiteten af opgaverne proportionelt.

Endnu vigtigere er det, at AI- og Machine Learning-integrationer i ISV'er vil hjælpe med at eliminere eventuelle forudfattede meninger om udviklere i træningsprogrammerne. Virksomhederne opnår dette ved at sikre, at træningsprocessen kun involverer interaktion mellem udviklere og AI-baserede træningsplatforme.

 

 

Autonom udrulning og overvågning

Intelligent automatisering er en stor hjælp for ISV'er, da det gør det muligt at skabe et autonomt implementeringsmiljø. Dette fungerer især i tilfælde, hvor de har en softwareløsning, der er bygget og certificeret til implementering. ISV'er kan bruge kunstig intelligens og maskinlæring til at udvikle et autonomt implementeringsmiljø, der kan tjene det formål løbende at overvåge alle specificerede implementeringsparametre.

Det ML-drevne implementeringsmiljø bruger parametrene til at tjekke for potentielle fejl i produktet, især flaskehalse, der kan gøre produktet langsomt og i sidste ende ubrugeligt. Vigtigst af alt er, at implementeringsmiljøet straks giver røde flag for fejl og flaskehalse og deler rapporten med det pågældende tekniske team. Med andre ord sikrer autonome implementeringsmiljøer, at ISV'er har en problemfri produktimplementeringsproces.

Ikke nok med det, ISV'er kan også stole på IT efter implementeringen. Det drejer sig om overvågningsfasen, hvor de AI-baserede bots konstant vil holde øje med applikationens helbred. ISV'er vil finde det ganske nyttigt at spore cloud-tilgængelighed, udføre grundlæggende og avanceret analyse af sikkerhedstrusler, spore trafik fra flere kilder og udføre overordnet performanceovervågning - alt dette for at få produktet til at fungere problemfrit.

 

 

 

Styrke kvalitetssikringen

Flere og flere virksomheder er afhængige af computerprogrammer for at få det bedste ud af deres ressourcer, slå konkurrenterne og vinde store markedsandele. Faktisk er softwaren en central forudsætning for sådanne virksomheder. Men det vil kun være en underdrivelse i betragtning af, hvordan computerprogrammer er blevet mere end et støttesystem for dem.

Men der er visse problemer, som ISV'er er nødt til at tage sig af på trods af al den herlighed, software bringer med sig. De fleste digitale platforme tilfører de eksisterende forretningsprocesser mere kraft og gør dem mere pålidelige. Samtidig vil det aldrig ophøre med at være en udfordring at udrulle fejlfri software.

Hvordan kan ISV'er sikre kvalitetssikring? Det er et spørgsmål, som AI- og ML-drevet automatisering har svar på. Her er, hvordan automatisering hjælper ISV'er. De automatiserede testplatforme, der kører på Machine Learning-algoritmer, kan effektivt identificere vigtige softwarekomponenter og kontrollere, hvordan softwaren opfører sig.

Processen kan fortsætte med at skabe testcases og samtidig generere pålidelige testdata. Sådanne AI-løsninger kan hjælpe ISV'er med at validere komponentspecifikke mål. Ved at teste dataene for hver komponent kronologisk kan ISV'erne afgøre, om hele applikationen eller løsningen er klar til at gå i luften.

Ikke nok med det, de AI-drevne teststrategier kan også opdage nye problemer og fejl i programmet, som vil hjælpe med at skabe nye funktioner og tilføje flere funktionaliteter til softwaren. Sådanne hurtige forbedringer er ikke mulige, hvis ISV'er fortsætter med at bruge traditionelle automatiseringstestmekanismer.

 

 

Fremtiden for AI for ISV'er

I de kommende år vil vi se en enorm udbredelse af AI- og ML-drevne løsninger, og ISV'erne bliver nødt til at følge med, især ved at arbejde på deres evne til at introducere AI i deres eksisterende drift. Ikke nok med det, de bliver nødt til at udnytte kunstig intelligens til dyb forståelse og til at køre agile processer. Dette vil få stor betydning for startup- og småskalasektorerne, hvor AI kan bruges til at udvikle løsninger gennem synergier. For de ISV'er, der er villige til at indføre AI og ML, kan det være deres mulighed for at udnytte den verdensomspændende AI-adoption, der forventes at nå $55B i 2025. ISV'er bør presse på for at skabe merværdi, især ved at bygge chatbots, virtuelle assistenter, intelligente byer, intelligent sikkerhed og andre produkter og tjenester.

 

De sidste tanker!

Nu har du det. Vi håber, at denne omfattende guide om AI-drevne uafhængige serviceudbydere hjælper dig med at forstå betydningen af moderne teknologi, især kunstig intelligens og maskinlæring, når det gælder udvikling og implementering af overlegne softwareløsninger og sikring af bedre softwareudviklingsresultater. De udviklere, der arbejder bag kulisserne hos sådanne ISV'er, vil finde det lettere og være mere tilbøjelige til at introducere AI og ML i udviklings- og implementeringsprocessen, da det gør deres liv lettere på tværs af forskellige udviklingsstadier. Fandt du denne guide nyttig? Lad os vide det i kommentarfeltet. Glem heller ikke at tjekke andre informative indlæg på bloggen!