Alle uavhengige programvareleverandører (ISV-er) bør se nærmere på de potensielle vekstmulighetene en AI-integrasjon kan gi. Bedriftene, spesielt de som tilbyr nisjeløsninger, vil være avhengige av AI i årene som kommer. Men hva har AI med ISV å gjøre? Bransjeanalytikere mener at kunstig intelligens er en teknologi som har hatt en utrolig vekst i alle sektorer. Slike teknologier har tilført enorm verdi til ISV-er og kanalpartnere, og det er nettopp dette vi vil diskutere i dette innlegget. Vi vil fortelle om hvordan kunstig intelligens påvirker uavhengige programvareleverandører og liste opp fordelene ved å ta i bruk slik banebrytende teknologi.

 

Hva er fordelene med å bruke AI i ISV-integrasjoner?

La oss se nærmere på de eksisterende og potensielle fordelene ved å innføre kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) i ISV-utviklings- og distribusjonsprosessene.

 

 

Raskere refaktorering av kode

Programmerere kan ha behov for å legge til en siste funksjon i programmene sine før de er klare til bruk. Men mangel på tid kan gjøre den enkle oppgaven med å organisere, strukturere og tilpasse funksjonen til koden til en stor utfordring. Refaktorering av kode bidrar til å effektivisere prosessen med å restrukturere datakoden uten at man trenger å endre den eksterne oppførselen og funksjonaliteten.

Uavhengige tjenesteleverandører som ønsker å innføre større oppgraderinger i programvareløsningene sine, kan ha behov for å refaktorere koden. En slik øvelse kan være uutholdelig smertefull og fort bli både tids- og arbeidskrevende. Bedriftene kan imidlertid ikke ignorere denne prosessen, ettersom løsningenes suksess avhenger av effektiv og upåklagelig refaktorering av koden. Når alt kommer til alt, bygger all vellykket forretningslogikk på ren kode.

Løsninger for maskinlæring og kunstig intelligens kan hjelpe deg med å analysere ny og eksisterende kode, samtidig som du finner avhengigheter og optimaliserer koden. Dette er svært nyttig ved utvikling av kode som krever miljøoppgraderinger, en prosess som krever pålitelig og stabil ytelse.

 

 

Hurtig prototyping

Uavhengige tjenesteleverandører lykkes når de skaper løsninger som effektivt oppfyller kundenes forventninger. Konkurransen går ut på å skape den mest komplette løsningen. Hvordan kan ISV-ene møte utfordringen? Før de gjør noe som helst, er det avgjørende at de forstår hvor viktig det er å utvikle prototyper raskt.

Det er viktig at ISV-ene har en minimum levedyktig prototype som tidligst mulig kan forvandles til en fullverdig løsning. Ikke bare det, de må også gjøre sitt ytterste for å få troverdige tilbakemeldinger for å kunne gjøre de nødvendige forbedringene før lansering. Dette er avgjørende for å kunne utvikle mer raffinerte fremtidige versjoner.

Med tanke på hvor raskt kundeatferden endrer seg i vår digitale tidsalder, har det aldri vært viktigere å samle inn brukerdata og forstå de skiftende brukerkravene. ISV-er må ta hensyn til brukernes krav og prioritere funksjonsrelaterte beslutninger, spesielt når de skal utarbeide planer for programvareutgivelser.

Det er her AI og ML kan spille en viktig rolle. Disse teknologiene hjelper ISV-spesialister med å lage en strategi som fører til vellykkede produktlanseringer. AI hjelper dem med å kartlegge bransjekrav og markedsbehov og bruker dem til å lage pålitelige produktprototyper - alt dette ved hjelp av visualiseringsteknikker basert på naturlig språk. AI eliminerer med andre ord behovet for å skrive store mengder kode bare for å få demonstrasjonsløsningen til å fungere.

 

 

Opplæring av utviklere

De ultrafuturistiske fremskrittene innen kunstig intelligens er en kraft å regne med. Men den menneskelige innblandingen i implementeringen av slike teknologier for ISV-er har ikke opphørt å eksistere. Bedriftene må med andre ord forbedre kvaliteten og ytelsen til det menneskelige elementet i ethvert AI/ML-system for å oppnå bedre resultater.

Programvareutviklingsbransjen har alltid et stort behov for utviklere og programmerere som kan læres opp og gjøres markedsrelevante. Dette er viktig med tanke på hvor raskt nye programmeringsspråk, rammeverk og paradigmer dukker opp og blir avgjørende for suksess.

Bedriftene må utarbeide slike strategier og fokusere på juniorutviklere som fortsatt er i ferd med å legge grunnlaget for programmering. Maskinlæring og relaterte teknologier kan være en velsignelse for kommende programvareutviklere. Slike teknologier kan hjelpe ISV-er med å utvikle mer autonome prosesser på tvers av alle opplæringsprogrammer og -mekanismer.

ML- og AI-drevne strategier vil hjelpe ISV-ene med å gi utviklerne opplæring og samtidig teste kunnskapen og fremgangen deres. Etter hvert som AI-løsningene genererer data, vil ISV-ene bli kjent med modenheten i utviklernes læring og bruke dataene til å øke kompleksiteten i oppgavene tilsvarende.

Enda viktigere er det at AI- og maskinlæringsintegrasjoner i ISV-er bidrar til å eliminere eventuelle forutinntatte meninger om utviklere i opplæringsprogrammene. Bedriftene oppnår dette ved å sørge for at opplæringsprosessen kun involverer interaksjon mellom utviklere og AI-baserte opplæringsplattformer.

 

 

Autonom distribusjon og overvåking

Intelligent automatisering er svært nyttig for ISV-er, ettersom det gjør det mulig å skape et autonomt distribusjonsmiljø. Dette er spesielt nyttig når de har en programvareløsning som er bygget og sertifisert for distribusjon. ISV-er kan bruke kunstig intelligens og maskinlæring til å utvikle et autonomt distribusjonsmiljø som kontinuerlig overvåker alle spesifiserte distribusjonsparametere.

Det ML-drevne distribusjonsmiljøet bruker parametrene til å se etter potensielle feil i produktet, spesielt flaskehalser som kan gjøre produktet tregt og til slutt ubrukelig. Det viktigste er at distribusjonsmiljøet umiddelbart varsler om feil og flaskehalser og deler rapporten med det aktuelle tekniske teamet. Autonome distribusjonsmiljøer sørger med andre ord for at ISV-ene får en sømløs produktdistribusjonsprosess.

Ikke bare det, ISV-ene kan også stole på IT etter at applikasjonen er tatt i bruk. Dette gjelder overvåkingsfasen, der de AI-baserte robotene hele tiden holder øye med applikasjonens tilstand. ISV-er vil finne det ganske nyttig å spore skytilgjengelighet, utføre grunnleggende og avansert analyse av sikkerhetstrusler, spore trafikk fra flere kilder og utføre generell ytelsesovervåking - alt dette for å få produktet til å fungere sømløst.

 

 

 

Styrke kvalitetssikringen

Stadig flere bedrifter benytter seg av dataprogrammer for å få mest mulig ut av ressursene sine, slå konkurrentene og vinne store markedsandeler. Programvaren er faktisk en av de viktigste forutsetningene for slike virksomheter. Men det er en underdrivelse, for dataprogrammer er blitt mer enn bare et støttesystem for dem.

Det er imidlertid visse problemer som ISV-ene må ta hensyn til, til tross for all den glansen programvaren bringer med seg. De fleste digitale plattformer tilfører eksisterende forretningsprosesser mer kraft og gjør dem mer pålitelige. Samtidig vil det alltid være en utfordring å rulle ut feilfri programvare på en sømløs måte.

Hvordan kan ISV-er sørge for kvalitetssikring? Dette er et spørsmål som AI- og ML-drevet automatisering har svar på. Slik kan automatisering hjelpe ISV-er. Automatiserte testplattformer som kjører på maskinlæringsalgoritmer, kan effektivt identifisere viktige programvarekomponenter og kontrollere hvordan programvaren oppfører seg.

Prosessen kan fortsette med å opprette testtilfeller og generere pålitelige testdata. Slike AI-løsninger kan hjelpe ISV-er med å validere komponentspesifikke mål. Ved å teste dataene for hver komponent kronologisk kan ISV-ene avgjøre om hele applikasjonen eller løsningen er klar til å tas i bruk.

Ikke bare det, de AI-drevne teststrategiene kan også oppdage nye problemer og feil i programmet som kan bidra til å skape nye funksjoner og legge til flere funksjoner i programvaren. Slike raske forbedringer er ikke mulig hvis ISV-ene fortsetter å bruke tradisjonelle mekanismer for automatiseringstesting.

 

 

Fremtiden for kunstig intelligens for ISV-er

De kommende årene vil vi se en enorm utbredelse av AI- og ML-drevne løsninger, og ISV-ene må henge med, spesielt ved å jobbe med evnen til å introdusere AI i den eksisterende virksomheten. Ikke bare det, de må også utnytte kunstig intelligens for å få en dypere forståelse og kjøre smidige prosesser. Dette vil få store konsekvenser for oppstartsbedrifter og småbedrifter, der kunstig intelligens kan brukes til å utvikle løsninger gjennom synergier. For de ISV-ene som er villige til å ta i bruk AI og ML, kan det være en mulighet til å utnytte den globale AI-adopsjonen som forventes å nå $55B innen 2025. ISV-er bør satse på å skape merverdi, særlig ved å utvikle chatboter, virtuelle assistenter, smarte byer, smart sikkerhet og andre produkter og tjenester.

 

Avsluttende tanker!

Der har du det. Vi håper at denne omfattende guiden om AI-drevne uavhengige tjenesteleverandører hjelper deg med å forstå betydningen av moderne teknologi, spesielt kunstig intelligens og maskinlæring, når det gjelder å utvikle og distribuere overlegne programvareløsninger og sikre bedre resultater innen programvareutvikling. Utviklerne som jobber i kulissene hos slike uavhengige tjenesteleverandører, vil finne det enklere og være mer tilbøyelige til å introdusere kunstig intelligens og maskinlæring i utviklings- og distribusjonsprosessen, ettersom det gjør livet deres enklere på ulike stadier av utviklingen. Fant du denne veiledningen nyttig? Gi oss beskjed i kommentarfeltet. Husk også å ta en titt på andre informative innlegg i bloggen!