Alle onafhankelijke softwareleveranciers (ISV's) zouden eens goed moeten kijken naar de potentiële groeimogelijkheden die een AI-integratie te bieden heeft. Bedrijven, en dan vooral bedrijven die nicheoplossingen bieden, zullen de komende jaren afhankelijk worden van AI. Maar wat heeft AI te maken met ISV's? Industrieanalisten zijn van mening dat Kunstmatige Intelligentie een technologie is die een ongelooflijke groei heeft laten zien in alle sectoren. Zulke technologieën hebben een enorme waarde toegevoegd aan ISV's en kanaalpartners en dat is precies wat we in deze post zullen bespreken. We bespreken de impact van kunstmatige intelligentie op onafhankelijke softwareleveranciers en geven een overzicht van de voordelen van de introductie van deze geavanceerde technologie.
Wat zijn de voordelen van het gebruik van AI in ISV-integraties?
Laten we dieper duiken en meer te weten komen over de bestaande en potentiële voordelen van de introductie van Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning (ML) in de ontwikkelings- en implementatieprocessen van ISV's.
Snellere code refactoring
Programmeurs moeten misschien nog een laatste functie aan hun programma's toevoegen voordat ze klaar zijn voor gebruik. Maar tijdgebrek kan de eenvoudige taak van het organiseren, structureren en afstemmen van de functie op de code veranderen in een enorme uitdaging. Code refactoring helpt bij het stroomlijnen van het proces van het herstructureren van computercode zonder dat je het externe gedrag en de functionaliteit hoeft aan te passen.
Onafhankelijke serviceleveranciers die grote upgrades in hun softwareoplossingen willen doorvoeren, hebben mogelijk code refactoring nodig. Deze oefening kan ondraaglijk pijnlijk zijn en al snel meer tijd en moeite kosten. Bedrijven kunnen dit proces echter niet negeren omdat het succes van oplossingen afhankelijk is van efficiënte en onberispelijke code refactoring. Alle succesvolle bedrijfslogica draait immers op schone codes.
Oplossingen op basis van machine learning en kunstmatige intelligentie kunnen helpen bij het analyseren van de nieuwe en bestaande code, waarbij de afhankelijkheden worden bepaald en de code wordt geoptimaliseerd. Dit is zeer nuttig bij het ontwikkelen van codes die upgrades van de omgeving vereisen, een proces dat betrouwbare en stabiele prestaties vereist.
Snelle prototyping
Onafhankelijke serviceleveranciers floreren wanneer ze oplossingen creëren die effectief voldoen aan de verwachtingen van hun klanten. De concurrentie wedijvert om de meest complete oplossing te creëren. Hoe kunnen ISV's de uitdaging aangaan? Voordat ze iets doen, is het cruciaal dat ze het belang van rapid prototyping inzien.
Het is essentieel dat ISV's een minimaal levensvatbaar prototype hebben dat zo snel mogelijk kan worden omgezet in een volwaardige oplossing. En dat niet alleen, ze moeten er ook alles aan doen om geloofwaardige feedback te krijgen om de nodige verbeteringen aan te brengen voor de release. Dit is cruciaal om meer verfijnde toekomstige versies te ontwikkelen.
Gezien hoe snel het gedrag van klanten verandert in dit digitale tijdperk, is het verzamelen van gebruikersgegevens en het begrijpen van de veranderende gebruikerseisen nog nooit zo belangrijk geweest. ISV's moeten aandacht besteden aan gebruikerseisen en prioriteit geven aan functiegerelateerde besluitvorming, vooral bij het vaststellen van de plannen voor het uitbrengen van software.
Dit is waar AI en ML een sleutelrol kunnen spelen. Deze technologieën helpen ISV-specialisten een strategie te creëren die leidt tot succesvolle productreleases. AI helpt hen een voorbeeld te nemen van de eisen van de industrie en de behoeften van de markt en gebruikt deze om betrouwbare productprototypes te maken - dit alles met behulp van visualisatietechnieken die worden aangestuurd door natuurlijke taal. Met andere woorden, AI elimineert de noodzaak om een enorme brok code te schrijven alleen maar om de demonstratieve oplossing te laten werken.
Ontwikkelaars opleiden
De ultra-futuristische ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie zijn inderdaad een kracht om rekening mee te houden. Maar menselijke bemoeienis met de inzet van dergelijke technologieën voor ISV's is niet verdwenen. Met andere woorden, bedrijven moeten de kwaliteit en prestaties van het menselijke element in elk AI/ML-systeem verbeteren om betere resultaten te genereren.
De softwareontwikkelingssector heeft altijd grote behoefte aan ontwikkelaars en programmeurs die kunnen worden opgeleid en marktrelevant kunnen worden gemaakt. Dit is belangrijk gezien de snelheid waarmee nieuwe programmeertalen, frameworks en paradigma's opduiken en cruciaal worden voor succes.
Bedrijven moeten dergelijke strategieën ontwikkelen en zich richten op jonge ontwikkelaars die nog bezig zijn met het leggen van de basis voor programmeren. Machine Learning en aanverwante technologieën kunnen een zegen zijn voor aankomende softwareontwikkelaars. De toevoeging van dergelijke technologieën kan ISV's helpen om meer autonome processen te ontwikkelen in alle trainingsprogramma's en -mechanismen.
ML- en AI-gestuurde strategieën zullen ISV's helpen hun ontwikkelaars lessen te geven en tegelijkertijd hun kennis en vooruitgang te testen. Aangezien AI-oplossingen gegevens genereren, zullen ISV's kennismaken met de volwassenheid van het leerproces van de ontwikkelaar en de gegevens gebruiken om de complexiteit van opdrachten evenredig te verhogen.
Nog belangrijker is dat AI- en Machine Learning-integraties in ISV's eventuele vooringenomen meningen over ontwikkelaars in de trainingsprogramma's helpen elimineren. Bedrijven bereiken dit door ervoor te zorgen dat het trainingsproces alleen interactie tussen ontwikkelaars en AI-gebaseerde trainingsplatforms omvat.
Autonome inzet en bewaking
Intelligente automatisering is heel nuttig voor zakelijke ISV's omdat het de mogelijkheid biedt om een autonome implementatieomgeving te creëren. Dit werkt met name in gevallen waarin ze een softwareoplossing hebben die is gebouwd en gecertificeerd voor implementatie. ISV's kunnen Artificiële Intelligentie en Machine Learning gebruiken om een autonome implementatieomgeving te ontwikkelen die kan dienen voor het continu bewaken van alle gespecificeerde implementatieparameters.
De ML-gestuurde implementatieomgeving gebruikt de parameters om te controleren op mogelijke fouten in het product, met name knelpunten die het product traag en uiteindelijk nutteloos kunnen maken. Het belangrijkste is dat de implementatieomgeving de fouten en knelpunten onmiddellijk signaleert en het rapport deelt met het technische team in kwestie. Met andere woorden, autonome implementatieomgevingen zorgen ervoor dat ISV's een naadloos productimplementatieproces hebben.
En dat niet alleen, ISV's kunnen ook vertrouwen op IT post-deployment. Dit heeft betrekking op de bewakingsfase waarin de AI-gebaseerde bots voortdurend de gezondheid van de applicatie in de gaten houden. ISV's zullen het heel nuttig vinden om de beschikbaarheid van de cloud te volgen, basis- en geavanceerde analyses van beveiligingsrisico's uit te voeren, verkeer van verschillende bronnen te volgen en de algehele prestaties te controleren - dit alles om het product naadloos te laten werken.
Kwaliteitsgarantie versterken
Steeds meer bedrijven vertrouwen op computerprogramma's om het beste uit hun middelen te halen, de concurrentie te verslaan en een enorm marktaandeel te veroveren. De software is inderdaad een belangrijke factor voor dergelijke bedrijven. Maar dat is slechts een understatement gezien de manier waarop computerprogramma's meer dan een ondersteunend systeem voor hen zijn geworden.
Er zijn echter bepaalde problemen waar ISV's rekening mee moeten houden, ondanks alle glorie die software met zich meebrengt. De meeste digitale platforms voegen meer kracht toe aan de bestaande bedrijfsprocessen en maken ze betrouwbaarder. Tegelijkertijd zal het naadloos uitrollen van foutloze software altijd een uitdaging blijven.
Hoe kunnen ISV's de kwaliteit waarborgen? Dit is een vraag waar AI en ML-gestuurde automatisering een antwoord op hebben. Dit is hoe automatisering ISV's helpt. De testplatforms voor automatisering die draaien op Machine Learning-algoritmen kunnen effectief belangrijke softwarecomponenten identificeren en controleren hoe de software zich gedraagt.
Het proces kan verder gaan met het maken van testgevallen en tegelijkertijd betrouwbare testgegevens genereren. Zulke AI-oplossingen kunnen ISV's helpen om component-specifieke doelstellingen te valideren. Het chronologisch testen van de gegevens voor elke component zal ISV's helpen bepalen of de hele applicatie of oplossing goed is om live te gaan.
Bovendien kunnen de AI-gestuurde teststrategieën ook nieuwe problemen en bugs in het programma opsporen die helpen bij het creëren van nieuwe functies en het toevoegen van meer functionaliteiten aan de software. Zulke snelle verbeteringen zijn niet haalbaar als ISV's traditionele automatiseringstestmechanismen blijven gebruiken.
Toekomst van AI voor ISV's
De komende jaren zullen AI- en ML-gestuurde oplossingen op grote schaal worden toegepast en ISV's zullen bij moeten blijven, vooral door te werken aan hun vermogen om AI te introduceren in hun bestaande activiteiten. En dat niet alleen, ze zullen ook gebruik moeten maken van kunstmatige intelligentie voor diepgaand inzicht en het uitvoeren van flexibele processen. Dit zal grote gevolgen hebben voor de startup- en kleinschalige sectoren waar AI kan worden gebruikt om oplossingen te ontwikkelen via synergieën. Voor ISV's die AI en ML willen toepassen, kan dit hun kans zijn om te profiteren van het wereldwijde gebruik van AI, dat naar verwachting in 2025 $55B zal bedragen. ISV's moeten waarde toevoegen, vooral door chatbots, virtuele assistenten, slimme steden, slimme beveiliging en andere producten en diensten te bouwen.
Laatste gedachten!
Dat was het dan. We hopen dat deze uitgebreide gids over AI-gedreven Independent Service Vendor je helpt het belang te begrijpen van moderne technologie, in het bijzonder Artificial Intelligence en Machine Learning, bij het ontwikkelen en implementeren van superieure softwareoplossingen en het garanderen van betere softwareontwikkelingsresultaten. De ontwikkelaars die achter de schermen werken bij dergelijke ISV's zullen het gemakkelijker vinden en meer geneigd zijn om AI en ML te introduceren in het ontwikkelings- en implementatieproces omdat het hun leven gemakkelijker maakt in verschillende ontwikkelingsfasen. Vond je deze gids nuttig? Laat het ons weten in de comments. Vergeet ook niet om andere informatieve berichten op de blog te bekijken!
