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IT 员工扩充:AI 如何改变软件开发行业

AI中国 98

前言:

当前兄弟们对“算法工程师职业周期”大约比较关心,各位老铁们都想要知道一些“算法工程师职业周期”的相关知识。那么小编在网络上网罗了一些关于“算法工程师职业周期””的相关知识,希望大家能喜欢,你们一起来学习一下吧!

人工智能(AI)的出现被广泛认为是游戏规则的改变者。它的性质为几乎每个企业或行业带来了机遇和挑战。我们正在研究它们与软件开发的关系,特别是今天。

人工智能和相关工具越来越被视为必将取代人类开发人员的威胁,通过处理耗时的日常任务,也可以使我们的生活更轻松。无论哪种方式,IT人员扩充无疑已成为科技行业的有效资源。随着它的出现,它为软件开发的更高效率和创新提供了机会。

随着人工智能对我们利基市场的变化,开发人员了解它如何影响他们的职业当然很重要。在本文中,我们将深入了解人工智能如何改变行业,无论您是想拥抱还是抵制这项新兴技术。

人工智能和IT人员扩充如何帮助软件开发行业?以下是人工智能帮助团队提高效率的一些任务:

负责软件测试

软件测试是开发人员更愿意让人工智能负责的领域。它可以帮助编写测试用例以快速发现错误。工程师还可以将AI算法用于测试周期的部分(主要是探索性),这些算法依赖于创造力和直觉来识别错误。

虽然人工智能测试有时可能更胜一筹,但它仍然远未取代人类开发人员。人类似乎对用户界面有更好的理解,可以更准确地判断情绪,这是人工智能目前无法做到的。但是,AI是简化和优化软件测试的有用工具。

做出关键决策

AI 或机器学习 (ML) 工具也无法在没有帮助的情况下设计程序。他们的知识仅限于开发人员通过机器学习算法提供给他们的大数据集。然而,一旦数据科学家基于高质量程序生成可靠的数据集,这些工具几乎可以立即分析问题并回答问题。人类分析师可以花几个小时做同样的工作。

因此,正确的数据可能意味着AI助手能够做出有关框架和KPI的决策,同时还可以确定应用程序中的必要或可选功能。

仔细检查和修复错误

为了考虑人工智能助手如何成为软件开发人员中最受欢迎的工具之一,我们需要考虑它们在多大程度上可以帮助完成代码、仔细检查错误以及搜索说明和文档。其中一些 tol 甚至可以分析问题,正确使用库,帮助开发人员用不同的语言编写代码,并提供其他实用的解决方案。

监控实时用户反馈

实时反馈对于软件开发人员也至关重要,无论软件处于早期阶段还是已经发布。这种反馈有助于开发人员不断调整其项目,并根据特定用途定制体验和资源,从而确保整体成功。

在许多情况下,开发人员只能通过进行广泛的测试或允许用户发送反馈来改进应用。对于信使应用程序尤其如此,它们根据AI助手和用户测试的实时反馈不断增强其用户界面和体验(UI / UX)。

在某些情况下,开发人员还可以使用机器学习来监视用户行为。这些数据有助于进一步修复错误和用户可能遇到的任何错误。考虑抱怨和放弃率下降在这里是一个附带的好处。

实时反馈的另一个值得注意的例子是使用人工智能根据从用户活动中收集的数据提供个性化内容。

处理耗时的日常任务

在没有人工监督的情况下使用 AI 和 ML 工具可能会浪费时间和金钱,并带来法律风险。有鉴于此,开发人员应该考虑到人工智能助手独立执行软件工程任务是多么不可能,但他们却可以多么容易地接管其他类型的任务,例如调试和编译。

仅这一事实就可以迅速将工程师的工作从专注于某些领域的人工智能转移到依靠这些工具来完成其他类型的工作,否则这些工作会占用他们繁忙的日程中的大量时间。能够在需要人类更长时间的物品或任务上获得人工智能的协助,这也意味着工程师可以利用更多的时间来处理更具创造性的元素。

空白屏幕之于软件开发人员,就像空白画布之于画家一样。工程师可以利用手头的所有工具,从处理重复性任务到将更多时间投入到人工智能目前还无法提供帮助的领域。

分析用户行为

有没有想过为什么今天这么多软件解决方案也是用户友好的?一个关键原因是开发人员如何学会理解用户行为,这使他们能够创建满足并超越用户需求的产品。通过使用人工智能来分析用户与程序的交互方式,他们可以轻松地查明某些问题并在影响用户体验之前解决这些问题。

众所周知,在我们的流程早期修复错误比管理意外的更新需求要便宜得多。借助 AI 预测分析,开发人员可以根据用户过去使用类似应用程序的经验来预测用户与程序的交互方式。不同的用例可帮助开发人员迎合更广泛的受众。

随时了解 AI 发展和 IT 人员扩充的可能性

近年来,AI、ML、深度学习、自然语言处理 (NLP) 和其他人工智能工具极大地改变了软件开发。他们突破了机器所能做的界限。现在,这些先进的技术可以在很大程度上更好地模仿人类的编程技能,带来新的可能性并改变我们创建软件的方式。及时了解最新的 AI、ML 和 IT 员工 软件开发中的增强趋势对于充分利用这些技术至关重要。

然而,所有可用的证据表明,截至目前,人工智能或机器学习工具还远远不够先进,无法取代人类开发人员。他们可以是优秀的助手,可以处理日常任务,但是,提供实时反馈,并帮助我们了解用户行为。您如何在软件开发之旅中抓住人工智能和相关工具?

原文标题:IT Staff Augmentation: How AI Is Changing the Software Development Industry

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作者:Santiago Alonso

编译:LCR

标签: #算法工程师职业周期