5 cara AI menyegarkan siklus hidup pengembangan perangkat lunak

AI membuat “pengkodean” yang dapat diakses oleh massa tanpa alat pengembangan no-kode, pengembang warga dan AI copilots acceleratrice pengembangan untuk Invocents. Namun, masalah ini: produk yang sangat besar jauh lebih baik daripada kode.

Ketika program menjadi lebih cepat dari sebelumnya, kami disaksikan tren. Perangkat lunak menggunakan krisis (yang telah dikenakan biaya miliaran produktivitas yang terbuang dan inisiatif digital yang gagal) untuk menjadi lebih buruk.

SDLC tradisional ditikam dengan lubang

AI adalah makhluk perangkat lunak yang didemokratisasi, tetapi tidak memecahkan tantangan mendasar dari membangun perangkat lunak yang benar -benar ingin digunakan orang. Memang itu membuat mereka lebih buruk. Lihat mengapa

1. Kuantitas kualitas. Alat pengembangan bertenaga AI meningkatkan volume perangkat lunak dan dibuat sementara pada saat yang sama kualitas perangkat lunak yang digunakan. Ketika seseorang dapat memutar aplikasi dalam beberapa jam, godaan untuk membangun pertama kali dan memikirkan pengalaman pengguna (UX) nanti.
2. Integrasi. Lansekap perangkat lunak perusahaan modern yang terpisah dan retak membuatnya hampir mustahil seperti AI secara efektif. Agen, chatbots, dan asisten digital hanya bekerja ketika mereka dapat mengakses semua sumber data yang diperlukan. Jika informasi penting Anda tersebar oleh lusinan solusi perangkat lunak, Anda tidak akan pernah melihat potensi penuh AI.
3. Adopsi. Kami sudah dengan 80% fitur perangkat lunak tidak dihukum, dan hampir setengah dari semua perangkat lunak bisnis duduk diam, membuang $ 44 juta bulanan untuk proyek rata -rata. Pembangunan AI-Dipersatukan mengancam organisasi sungai dengan lebih banyak alat untuk karyawan tidak menangkap.

Untuk menghindari jebakan ini, perusahaan harus membangun dan mengelola perangkat lunak yang tepat yang digunakan AI-Prompt Software Development Lifecycle (SDLC).

Mengapa SDLC tradisional dapat mengimbangi

SDLC lama tidak pernah dibangun untuk kecepatan dan ruang lingkup AI. Apakah Anda membangun aplikasi yang menghadap kendaraan atau memodifikasi perangkat lunak internal, SDLC tradisional membuat perusahaan buta membutuhkan perbaikan dan kebutuhan pengguna.

Pendekatan linier (desain, rencana, pengembangan, tes, penyebaran) mengasumsikan Anda dapat perilaku pengguna dan kebutuhan di muka. Namun, pada kenyataannya, 70% transformasi digital dari inisiatif gagal karena adopsi atau kesenjangan pengalaman, bukan Masalah teknis.

SDLC tradisional juga tidak memiliki loop umpan balik yang diperlukan untuk iterasi yang cepat. Pada saat Anda menemukan bahwa pengguna tidak dengan perangkat lunak Anda, Anda sudah menginvestasikan waktu dan anggaran pengembangan berbulan -bulan. Tidak ada getaran Untuk membuat siklus hidup:

SDLC modern harus berulang kali dan berpusat pada pengguna

SDLC modern mengubah pengembangan proses linier dalam cara siklus yang membuat pengguna memusatkan setiap pilihan.

Bisakah Anda memotong atau memadatkan langkah lebih cepat? AI mari kita sarankan, temukan perangkat lunak pengujian Anda bersama. Ketika agen, tenaga kerja digital, perusahaan mengotomatisasi bagian dari proses ini.

Berikut adalah lima tren yang kami bersama:

Saya lebih banyak pinjaman otomatis

Anda sekarang dapat menggunakan agen (Sebagai agen chatgpt PRRG ini) Untuk membangun dokumen dan strategi dengan beberapa saran sederhana. Namun, bahkan templat PRD yang disederhanakan, tim produk sering beralih ke pengambil note AI dan asisten bertemu, merangkum dan membuat item tindakan dalam hitungan detik.

2. Penemuan, perencanaan, dan pengembangan yang lebih berulang

Dulu butuh berminggu -minggu untuk keluar dari prototipe ide di tempat kerja. Sekarang, Genai dan Agen (sebagai Manis Dan Menyumpahi) Tidak dapat menulis kode dewan dan mengedit prototipe dalam hitungan menit, secara dramatis singkat proses ini.

3. Pengujian Overhaul Lengkap

AI dapat secara otomatis menghasilkan kasus uji berdasarkan kode, persyaratan dan cerita pengguna, mengurangi berapa banyak waktu insinyur dan PMS menghabiskan pemikiran, dan di antara tepi kasus, dan kami tidak dapat melupakannya. Perangkat lunak juga menjadi kesehatan diri, di mana skrip bertenaga AI secara otomatis beradaptasi dengan perubahan dalam aplikasi.

4. Otomatisasi dalam Lorem

Agen dan AI bertenaga untuk alat sekarang untuk mengumpulkan, mengatur, merangkum dan triase umpan balik pengguna secara real-time. Memilah umpan balik (dan memprioritaskan) untuk hari-hari tim produk, tetapi alat vokal bertenaga AI Senang mendengar Secara otomatis menangani triaging, analisis, dan prioritas. Tim produk masih dalam antarmuka bahasa sebagai Agen Umpan Balik DengarkanUntuk mendapatkan pertanyaan dan mengambil jawaban dari umpan balik.

V. membuat sinyal dan tanda

Perusahaan semacam itu mulai mengutip wawasan dari informasi kualitatif, merekomendasikan bahwa metrik mungkin merupakan dashboard yang bagus dan dibangun, dan lebih baik membantu mereka memahami informasi. Nilai untuk digunakan Analisis prediktif Forwrd wawasan dalam nilai analitik.

Kami tidak tahu seperti apa SDLC baru, dan AI untuk mengubah ini segera setelah seluruh dunia. Ini hanyalah tebakan terbaik nilai, mengingat apa yang kita lakukan dengan pelanggan dan bagaimana mereka beroperasi ke dalam.

Mulailah mengasah penggunaan perangkat lunak Anda

Perusahaan yang terus mengandalkan pengembangan tradisional digunakan untuk tenggelam dalam perangkat lunak yang tidak biasa dan dirancang dengan buruk. Tapi mereka telah memeluk modern SDLC dan Investor dalam Manajemen Uji Perangkat Lunak Terpadu (SXM) akan meningkat pada kompetisi.

Pertanyaannya bukan apakah AI mengubah cara membangun perangkat lunak. Pertanyaannya adalah Anda akan mengadaptasi pengembangan siklus hidup Anda ke arah yang berlawanan dari kontrol AI dengan fokus pengguna yang memelihara yang memberikan acara bisnis nyata.