軟件開發工具提供商加快人工智能和機器學習技術集成到應用程序和平臺中的步伐

為了減少團隊面臨的延遲，軟件開發工具提供商加速將人工智能和機器學習技術集成到應用程序和平臺中。其目標是加速軟件開發生命周期 (SDLC) 的所有階段，同時提高軟件質量。幸運的是，用例表明這些目標已經實現，達到了更高水平的準確性、質量和可靠性。

在 AI 加速的 10 種方式中，最令人著迷的是它在幫助開發人員完成困難且耗時的任務方面非常有效。最耗時的任務之一是管理多代和版本的需求文檔。ps 開發的 Jira 軟件是使用人工智能簡化軟件開發生命周期 (SDLC) 的各個階段并幫助管理需求的行業領導者，被廣泛認為是該領域的行業標準。

（1）通過人工智能和機器學習實時自動提示代碼段，加快開發速度，提高生產效率。

一些行業領先的企業軟件供應商團隊在客戶關系管理 (CRM)、供應鏈管理和社交媒體市場展開激烈競爭。他們說這個人工智能用例效率更高，并且在準確性方面受益更多。業內領先的客戶關系管理 (CRM) 提供商的代表表示，首先使用人工智能自動完成代碼的努力是徒勞的。開發工具提供商認為IT外包服務，通過使用受監控的機器學習算法，可以提高對模型學習和代碼請求的響應能力。微軟的代碼現在已經安裝了超過 600 萬次IT外包服務，這就是為什么該團隊將其稱為世界上最有價值的 AI 開發。

(2) 證明了使用人工智能簡化需求管理可以提高需求文檔的準確性和質量，并有效捕捉下一代應用程序和平臺中的用戶需求。

AI 提供可靠的結果，并簡化了創建、編輯、驗證、測試和管理需求文檔的所有階段。團隊成員使用基于人工智能和機器學習的需求管理平臺來節省時間，并且在編碼重新啟動和軟件產品創建的緊迫性期間經常出現。第一次獲得正確的需求有助于整個項目保持在項目計劃的路徑上。基于人工智能的軟件開發工具提供商有機會為及時完成項目以及快速開發和推出該領域的新應用程序創建業務案例。有趣的是，在工具領域，自然語言處理技術的采用迅速增長，使用基于人工智能的工具的公司能夠將需求審查時間減少 50% 以上。