Wszyscy niezależni dostawcy oprogramowania (ISV) powinni dokładnie przyjrzeć się potencjalnym możliwościom rozwoju, jakie oferuje integracja AI. Przedsiębiorstwa, zwłaszcza te dostarczające niszowe rozwiązania, będą w nadchodzących latach uzależnione od sztucznej inteligencji. Ale co AI ma wspólnego z ISV? Analitycy branżowi uważają, że sztuczna inteligencja jest jedną z technologii, która wykazuje niesamowity wzrost we wszystkich sektorach. Takie technologie dodały ogromną wartość do ISV i partnerów handlowych i właśnie to omówimy w tym poście. Podzielimy się wpływem sztucznej inteligencji na niezależnych dostawców oprogramowania i wymienimy korzyści płynące z wprowadzenia tej najnowocześniejszej technologii.

 

Jakie są korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji w integracjach ISV?

Zanurzmy się głębiej i dowiedzmy się o istniejących i potencjalnych korzyściach płynących z wprowadzenia sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) do procesów rozwoju i wdrażania ISV.

 

 

Szybsza refaktoryzacja kodu

Programiści mogą potrzebować dodać ostatnią funkcję do swoich programów, zanim będą mogli je uruchomić. Brak czasu może jednak sprawić, że proste zadanie polegające na uporządkowaniu, ustrukturyzowaniu i dostosowaniu funkcji do kodu stanie się ogromnym wyzwaniem. Refaktoryzacja kodu pomaga usprawnić proces restrukturyzacji kodu komputerowego bez konieczności modyfikowania jego zewnętrznego zachowania i funkcjonalności.

Niezależni dostawcy usług, którzy chcą wprowadzić duże aktualizacje w swoich rozwiązaniach programowych, mogą wymagać refaktoryzacji kodu. Ćwiczenie to może być niezwykle bolesne i szybko stać się bardziej czasochłonne i pracochłonne. Firmy nie mogą jednak ignorować tego procesu, ponieważ sukces rozwiązań zależy od wydajnej i nienagannej refaktoryzacji kodu. W końcu cała udana logika biznesowa działa na czystych kodach.

Rozwiązania z zakresu uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji mogą pomóc w analizie nowego i istniejącego kodu podczas określania zależności i optymalizacji kodu. Jest to bardzo przydatne w opracowywaniu kodów, które wymagają aktualizacji środowiska, procesu, który wymaga niezawodnej i stabilnej wydajności.

 

 

Szybkie prototypowanie

Niezależni dostawcy usług rozwijają się, gdy tworzą rozwiązania, które skutecznie spełniają oczekiwania ich klientów. Konkurencja prześciga się w tworzeniu najbardziej kompletnych rozwiązań. Jak ISV mogą sprostać temu wyzwaniu? Zanim cokolwiek zrobią, ważne jest, aby zrozumieli znaczenie szybkiego prototypowania.

Istotne jest, aby ISV posiadali minimalny wykonalny prototyp, który można przekształcić w pełnoprawne rozwiązanie najwcześniej. Co więcej, muszą oni zrobić wszystko, co w ich mocy, aby uzyskać wiarygodne informacje zwrotne w celu wprowadzenia wymaganych ulepszeń przed wydaniem. Ma to kluczowe znaczenie dla opracowania bardziej dopracowanych przyszłych wersji.

Biorąc pod uwagę, jak szybko zmieniają się zachowania klientów w erze cyfrowej, próbkowanie danych użytkowników i zrozumienie zmieniających się wymagań użytkowników nigdy nie było ważniejsze. Dostawcy usług internetowych muszą zwracać uwagę na wymagania użytkowników i nadawać priorytet podejmowaniu decyzji związanych z funkcjami, zwłaszcza przy określaniu planów wydania oprogramowania.

To właśnie tutaj AI i ML mogą odegrać kluczową rolę. Technologie te pomagają specjalistom ISV tworzyć strategię, która prowadzi do udanych wydań produktów. Sztuczna inteligencja pomaga im pobierać próbki wymagań branżowych i potrzeb rynkowych, jednocześnie wykorzystując je do tworzenia niezawodnych prototypów produktów - wszystko to za pomocą technik wizualizacji opartych na języku naturalnym. Innymi słowy, sztuczna inteligencja eliminuje potrzebę pisania ogromnej ilości kodu tylko po to, aby demonstracyjne rozwiązanie działało.

 

 

Szkolenie deweloperów

Rzeczywiście, ultra-futurystyczne postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji są siłą, z którą należy się liczyć. Ale ludzka ingerencja we wdrażanie takich technologii dla ISV nie przestała istnieć. Innymi słowy, firmy muszą poprawić jakość i wydajność elementu ludzkiego w każdym systemie AI/ML, aby generować lepsze wyniki.

Sektor rozwoju oprogramowania zawsze pilnie potrzebuje deweloperów i programistów, których można przeszkolić i dostosować do potrzeb rynku. Jest to ważne, biorąc pod uwagę, jak szybko pojawiają się nowe języki programowania, frameworki i paradygmaty, które stają się kluczowe dla sukcesu.

Firmy muszą tworzyć takie strategie i skupiać się na młodszych programistach, którzy wciąż tworzą podstawowe podstawy programowania. Machine Learning i powiązane technologie mogą być dobrodziejstwem dla przyszłych programistów. Dodanie takich technologii może pomóc ISV w opracowaniu bardziej autonomicznych procesów we wszystkich programach i mechanizmach szkoleniowych.

Strategie oparte na ML i AI pomogą ISV dostarczać lekcje swoim programistom, jednocześnie testując ich wiedzę i postępy. Ponieważ rozwiązania AI generują dane, ISV zapoznają się z dojrzałością uczenia się deweloperów i wykorzystają te dane do proporcjonalnego zwiększenia złożoności zadań.

Co ważniejsze, integracja AI i Machine Learning w ISV pomoże wyeliminować wszelkie stronnicze opinie na temat deweloperów w programach szkoleniowych. Firmy osiągają to, upewniając się, że proces szkolenia obejmuje jedynie interakcję między programistami a platformami szkoleniowymi opartymi na sztucznej inteligencji.

 

 

Autonomiczne wdrażanie i monitorowanie

Inteligentna automatyzacja jest bardzo pomocna dla biznesowych ISV, ponieważ pozwala na stworzenie autonomicznego środowiska wdrożeniowego. Działa to szczególnie w przypadkach, gdy mają oni rozwiązanie programowe, które jest zbudowane i certyfikowane do wdrożenia. ISV mogą wykorzystać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do opracowania autonomicznego środowiska wdrażania, które może służyć do ciągłego monitorowania wszystkich określonych parametrów wdrażania.

Środowisko wdrożeniowe oparte na ML wykorzystuje parametry do sprawdzania potencjalnych błędów w produkcie, zwłaszcza wąskich gardeł, które mogą sprawić, że produkt będzie powolny i ostatecznie bezużyteczny. Co najważniejsze, środowisko wdrożeniowe natychmiast sygnalizuje błędy i wąskie gardła oraz udostępnia raport danemu zespołowi technicznemu. Innymi słowy, autonomiczne środowiska wdrożeniowe zapewniają, że ISV mają płynny proces wdrażania produktów.

Co więcej, ISV mogą polegać na IT po wdrożeniu. Dotyczy to fazy monitorowania, w której boty oparte na sztucznej inteligencji będą stale sprawdzać stan aplikacji. ISV uznają to za bardzo pomocne w śledzeniu dostępności chmury, przeprowadzaniu podstawowej i zaawansowanej analizy zagrożeń bezpieczeństwa, śledzeniu ruchu z kilku źródeł i wykonywaniu ogólnego monitorowania wydajności - wszystko po to, aby produkt działał płynnie.

 

 

 

Wzmocnienie zapewnienia jakości

Coraz więcej firm polega na programach komputerowych, aby jak najlepiej wykorzystać swoje zasoby, pokonać konkurencję i zdobyć ogromny udział w rynku. Rzeczywiście, oprogramowanie jest kluczowym czynnikiem umożliwiającym działanie takich firm. Ale będzie to tylko niedopowiedzenie, biorąc pod uwagę, że programy komputerowe stały się dla nich czymś więcej niż tylko systemem wsparcia.

Istnieją jednak pewne kwestie, które ISV muszą rozwiązać pomimo całej chwały, jaką niesie ze sobą oprogramowanie. Większość platform cyfrowych zwiększa możliwości istniejących procesów biznesowych i czyni je bardziej niezawodnymi. Jednocześnie płynne wdrażanie bezbłędnego oprogramowania nigdy nie przestanie być wyzwaniem.

Jak dostawcy usług internetowych mogą zapewnić jakość? Jest to pytanie, na które automatyzacja oparta na AI i ML ma odpowiedzi. Oto jak automatyzacja pomaga ISV. Platformy testowania automatyzacji działające w oparciu o algorytmy uczenia maszynowego mogą skutecznie identyfikować kluczowe komponenty oprogramowania i sprawdzać, jak się ono zachowuje.

Proces ten może być kontynuowany w celu tworzenia przypadków testowych przy jednoczesnym generowaniu niezawodnych danych testowych. Takie rozwiązania AI mogą pomóc ISV w walidacji celów specyficznych dla komponentów. Testowanie danych dla każdego komponentu chronologicznie pomoże ISV określić, czy cała aplikacja lub rozwiązanie jest dobre do uruchomienia.

Co więcej, strategie testowania oparte na sztucznej inteligencji mogą również wykrywać nowe problemy i błędy w programie, które pomogą stworzyć nowe funkcje i dodać więcej funkcjonalności do oprogramowania. Takie szybkie ulepszenia nie są możliwe, jeśli ISV nadal korzystają z tradycyjnych mechanizmów testowania automatycznego.

 

 

Przyszłość sztucznej inteligencji dla dostawców usług internetowych

W nadchodzących latach rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji i uczenie maszynowym będą wdrażane na szeroką skalę, a dostawcy usług internetowych będą musieli za nimi nadążyć, zwłaszcza pracując nad możliwością wprowadzenia sztucznej inteligencji do swojej istniejącej działalności. Co więcej, będą musieli wykorzystać sztuczną inteligencję do dogłębnego zrozumienia i prowadzenia zwinnych procesów. Będzie to miało duży wpływ na sektory startupów i małych firm, w których sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do opracowywania rozwiązań poprzez synergię. Dla dostawców usług internetowych, którzy chcą wdrożyć sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, może to być szansa na wykorzystanie światowej popularności sztucznej inteligencji, która ma osiągnąć $55B do 2025 roku. Dostawcy usług internetowych powinni dążyć do tworzenia wartości dodanej, zwłaszcza poprzez tworzenie chatbotów, wirtualnych asystentów, inteligentnych miast, inteligentnych zabezpieczeń oraz innych produktów i usług.

 

Końcowe przemyślenia!

To wszystko. Mamy nadzieję, że ten obszerny przewodnik po niezależnych dostawcach usług opartych na sztucznej inteligencji pomoże ci zrozumieć znaczenie nowoczesnych technologii, zwłaszcza sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, w opracowywaniu i wdrażaniu doskonałych rozwiązań programistycznych oraz zapewnianiu lepszych wyników rozwoju oprogramowania. Deweloperzy pracujący za kulisami u takich niezależnych dostawców usług będą łatwiejsi i bardziej skłonni do wprowadzania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w procesie rozwoju i wdrażania, ponieważ ułatwia im to życie na różnych etapach rozwoju. Czy ten przewodnik okazał się pomocny? Daj nam znać w komentarzach. Nie zapomnij również zapoznać się z innymi wpisami informacyjnymi na blogu!