Alle unabhängigen Softwareanbieter (ISVs) sollten sich intensiv mit den potenziellen Wachstumschancen auseinandersetzen, die eine KI-Integration zu bieten hat. Die Unternehmen, insbesondere diejenigen, die Nischenlösungen anbieten, werden in den kommenden Jahren auf KI angewiesen sein. Aber was hat KI mit ISV zu tun? Branchenanalysten sind der Meinung, dass Künstliche Intelligenz eine Technologie ist, die in allen Sektoren ein unglaubliches Wachstum aufweist. Solche Technologien haben ISVs und Vertriebspartnern einen enormen Mehrwert gebracht, und genau das werden wir in diesem Beitrag erörtern. Wir werden die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf unabhängige Softwareanbieter erläutern und die Vorteile der Einführung einer solchen Spitzentechnologie auflisten.

 

Welche Vorteile bietet der Einsatz von KI bei ISV-Integrationen?

Lassen Sie uns tiefer eintauchen und mehr über die bestehenden und potenziellen Vorteile der Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in die Entwicklungs- und Bereitstellungsprozesse von ISVs erfahren.

 

 

Schnelleres Refactoring von Code

Programmierer müssen vielleicht noch eine letzte Funktion in ihre Programme einbauen, bevor sie sie fertigstellen können. Aber der Zeitmangel kann die einfache Aufgabe, die Funktion zu organisieren, zu strukturieren und mit dem Code abzustimmen, zu einer großen Herausforderung machen. Code-Refactoring hilft, den Prozess der Umstrukturierung von Computercode zu rationalisieren, ohne dass das äußere Verhalten und die Funktionalität des Codes verändert werden müssen.

Unabhängige Dienstleistungsanbieter, die größere Upgrades ihrer Softwarelösungen einführen wollen, müssen möglicherweise ihren Code überarbeiten. Diese Übung kann sehr schmerzhaft sein und wird schnell zeit- und arbeitsintensiv. Unternehmen können diesen Prozess jedoch nicht ignorieren, da der Erfolg ihrer Lösungen von einem effizienten und einwandfreien Code-Refactoring abhängt. Schließlich läuft jede erfolgreiche Geschäftslogik auf sauberem Code.

Lösungen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz können bei der Analyse des neuen und bestehenden Codes helfen, indem sie die Abhängigkeiten ermitteln und den Code optimieren. Dies ist sehr nützlich bei der Entwicklung von Codes, die Umgebungs-Upgrades erfordern, ein Prozess, der eine zuverlässige und stabile Leistung erfordert.

 

 

Schnelles Prototyping

Unabhängige Dienstleistungsanbieter sind erfolgreich, wenn sie Lösungen entwickeln, die die Erwartungen ihrer Kunden erfüllen. Die Konkurrenz ist dabei, die umfassendste Lösung zu entwickeln. Wie können ISVs diese Herausforderung meistern? Bevor sie etwas unternehmen, müssen sie die Bedeutung von Rapid Prototyping verstehen.

Es ist von entscheidender Bedeutung, dass ISVs über einen minimal brauchbaren Prototyp verfügen, der frühestmöglich in eine vollwertige Lösung umgewandelt werden kann. Darüber hinaus müssen sie sich bemühen, ein glaubwürdiges Feedback zu erhalten, um die erforderlichen Verbesserungen vor der Veröffentlichung vorzunehmen. Dies ist entscheidend für die Entwicklung besserer künftiger Versionen.

Angesichts der Tatsache, wie schnell sich das Kundenverhalten im digitalen Zeitalter ändert, war es noch nie so wichtig wie heute, Nutzerdaten zu sammeln und die sich ändernden Nutzeranforderungen zu verstehen. ISVs müssen die Nutzeranforderungen berücksichtigen und funktionsbezogene Entscheidungen priorisieren, insbesondere bei der Festlegung von Software-Release-Plänen.

Hier können KI und ML eine Schlüsselrolle spielen. Diese Technologien helfen ISV-Spezialisten, eine Strategie zu entwickeln, die zu erfolgreichen Produktveröffentlichungen führt. KI hilft ihnen, die Anforderungen der Branche und die Bedürfnisse des Marktes zu erfassen und daraus zuverlässige Produktprototypen zu erstellen - und das alles mit Hilfe von Visualisierungstechniken, die auf natürlicher Sprache basieren. Mit anderen Worten: KI macht es überflüssig, einen riesigen Brocken Code zu schreiben, nur damit die Demonstrationslösung funktioniert.

 

 

Ausbildung von Entwicklern

Die ultra-futuristischen Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz sind in der Tat eine Macht, mit der man rechnen muss. Aber die menschliche Einmischung in den Einsatz solcher Technologien für ISVs hat nicht aufgehört zu existieren. Mit anderen Worten: Die Unternehmen müssen die Qualität und Leistung des menschlichen Elements in jedem KI/ML-System verbessern, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Der Softwareentwicklungssektor hat immer einen dringenden Bedarf an Entwicklern und Programmierern, die geschult und marktfähig gemacht werden können. Dies ist wichtig, wenn man bedenkt, wie schnell neue Programmiersprachen, Frameworks und Paradigmen auftauchen und für den Erfolg entscheidend werden.

Unternehmen müssen solche Strategien entwickeln und sich auf Nachwuchsentwickler konzentrieren, die noch dabei sind, die Grundlagen der Programmierung zu schaffen. Maschinelles Lernen und verwandte Technologien können ein Segen für angehende Softwareentwickler sein. Die Hinzufügung solcher Technologien kann ISVs helfen, autonomere Prozesse über alle Schulungsprogramme und -mechanismen hinweg zu entwickeln.

ML- und KI-gesteuerte Strategien werden ISVs dabei helfen, ihren Entwicklern Lektionen zu erteilen und gleichzeitig ihr Wissen und ihren Fortschritt zu testen. Da KI-Lösungen Daten generieren, werden ISVs den Lernfortschritt der Entwickler kennenlernen und die Daten nutzen, um die Komplexität der Aufgaben proportional zu erhöhen.

Noch wichtiger ist, dass die Integration von KI und maschinellem Lernen in ISVs dazu beiträgt, voreingenommene Meinungen über Entwickler in den Schulungsprogrammen zu vermeiden. Unternehmen erreichen dies, indem sie sicherstellen, dass der Schulungsprozess nur die Interaktion zwischen Entwicklern und KI-basierten Schulungsplattformen umfasst.

 

 

Autonome Bereitstellung und Überwachung

Intelligente Automatisierung ist für ISVs in Unternehmen sehr hilfreich, da sie die Schaffung einer autonomen Bereitstellungsumgebung ermöglicht. Dies funktioniert vor allem in Fällen, in denen sie über eine Softwarelösung verfügen, die für die Bereitstellung erstellt und zertifiziert wurde. ISVs können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen, um eine autonome Bereitstellungsumgebung zu entwickeln, die der kontinuierlichen Überwachung aller festgelegten Bereitstellungsparameter dienen kann.

Die ML-gesteuerte Bereitstellungsumgebung verwendet die Parameter, um potenzielle Fehler im Produkt zu erkennen, insbesondere Engpässe, die das Produkt langsam und schließlich unbrauchbar machen können. Am wichtigsten ist, dass die Bereitstellungsumgebung die Fehler und Engpässe sofort anzeigt und den Bericht an das betreffende technische Team weiterleitet. Mit anderen Worten: Autonome Bereitstellungsumgebungen gewährleisten, dass ISVs einen nahtlosen Produktbereitstellungsprozess haben.

Und nicht nur das: ISVs können sich auch nach der Bereitstellung auf die IT verlassen. Dies betrifft die Überwachungsphase, in der die KI-basierten Bots den Zustand der Anwendung ständig im Auge behalten. ISVs finden sie sehr hilfreich bei der Überwachung der Cloud-Verfügbarkeit, der Durchführung grundlegender und fortgeschrittener Analysen von Sicherheitsbedrohungen, der Verfolgung des Datenverkehrs aus verschiedenen Quellen und der Durchführung einer allgemeinen Leistungsüberwachung - all dies, damit das Produkt nahtlos funktioniert.

 

 

 

Stärkung der Qualitätssicherung

Immer mehr Unternehmen verlassen sich auf Computerprogramme, um das Beste aus ihren Ressourcen herauszuholen, die Konkurrenz zu schlagen und massive Marktanteile zu gewinnen. In der Tat ist die Software ein zentraler Faktor für diese Unternehmen. Aber das ist noch untertrieben, wenn man bedenkt, dass Computerprogramme für sie mehr als nur ein Unterstützungssystem geworden sind.

Es gibt jedoch bestimmte Probleme, mit denen sich ISVs trotz all des Ruhms, den Software mit sich bringt, auseinandersetzen müssen. Die meisten digitalen Plattformen erweitern die bestehenden Geschäftsprozesse und machen sie zuverlässiger. Gleichzeitig wird die nahtlose Einführung einer fehlerfreien Software immer wieder eine Herausforderung sein.

Wie können ISVs die Qualität sicherstellen? Das ist eine Frage, auf die KI und ML-gesteuerte Automatisierung Antworten haben. Hier erfahren Sie, wie Automatisierung ISVs hilft. Automatisierte Testplattformen, die auf Algorithmen des maschinellen Lernens basieren, können wichtige Softwarekomponenten effektiv identifizieren und das Verhalten der Software überprüfen.

Der Prozess kann weitergehen, um Testfälle zu erstellen und gleichzeitig zuverlässige Testdaten zu generieren. Solche KI-Lösungen können ISVs dabei helfen, komponentenspezifische Ziele zu validieren. Durch das Testen der Daten für jede Komponente in chronologischer Reihenfolge können ISVs feststellen, ob die gesamte Anwendung oder Lösung für den Live-Betrieb geeignet ist oder nicht.

Darüber hinaus können die KI-gesteuerten Teststrategien auch neue Probleme und Fehler im Programm aufdecken, die bei der Entwicklung neuer Funktionen und der Erweiterung der Software um weitere Funktionalitäten helfen. Solche schnellen Verbesserungen sind nicht möglich, wenn ISVs weiterhin herkömmliche Mechanismen für die Testautomatisierung verwenden.

 

 

Die Zukunft der KI für ISVs

In den kommenden Jahren werden KI- und ML-gestützte Lösungen in großem Umfang eingeführt werden, und die ISVs müssen mithalten, indem sie vor allem an ihrer Fähigkeit arbeiten, KI in ihren bestehenden Betrieb einzuführen. Und nicht nur das: Sie müssen Künstliche Intelligenz nutzen, um ein tiefes Verständnis zu erlangen und agile Prozesse durchzuführen. Dies wird große Auswirkungen auf den Startup-Sektor und kleine Unternehmen haben, wo KI zur Entwicklung von Lösungen durch Synergien genutzt werden kann. Für die ISVs, die bereit sind, KI und ML einzusetzen, kann dies die Gelegenheit sein, von der weltweiten KI-Nutzung zu profitieren, die bis 2025 voraussichtlich $55B erreichen wird. ISVs sollten darauf drängen, Mehrwert zu schaffen, insbesondere durch die Entwicklung von Chatbots, virtuellen Assistenten, intelligenten Städten, intelligenter Sicherheit und anderen Produkten und Dienstleistungen.

 

Abschließende Gedanken!

Da haben Sie es. Wir hoffen, dass dieser ausführliche Leitfaden zu KI-gesteuerten unabhängigen Serviceanbietern Ihnen hilft, die Bedeutung moderner Technologien, insbesondere von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, bei der Entwicklung und Bereitstellung überlegener Softwarelösungen zu verstehen und bessere Softwareentwicklungsergebnisse zu gewährleisten. Die Entwickler, die bei solchen ISVs hinter den Kulissen arbeiten, werden es einfacher finden und eher geneigt sein, KI und ML in den Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess einzuführen, da es ihnen das Leben in den verschiedenen Entwicklungsphasen erleichtert. Fanden Sie diesen Leitfaden hilfreich? Lassen Sie es uns in den Kommentaren wissen. Vergessen Sie auch nicht, andere informative Beiträge im Blog zu lesen!

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