Peran Kecerdasan Buatan dalam Pengembangan Perangkat Lunak

Kita semua tahu bahwa kecerdasan buatan mengubah proses pengembangan perangkat lunak. Mulai dari kode hingga langkah penerapan, kecerdasan buatan atau AI berkembang dan membantu pengembang menemukan paradigma baru bagi merek untuk menciptakan teknologi baru. Teknik pembelajaran mesin berbasis algoritme digunakan untuk menjalankan siklus hidup pengembangan perangkat lunak dan memungkinkan AI mendukung pengembang untuk mengoptimalkan alur kerja sepenuhnya di setiap tahap proses pengembangan perangkat lunak.

Dengan AI yang begitu populer, kita dapat mengharapkan hal-hal besar di masa depan bagi pengembang perangkat lunak untuk lebih fokus pada pengembangan yang mengganggu. Dan, karena kecerdasan buatan menentukan pekerjaan pengembang dan membangun serta mengelola kode mereka, pemilik bisnis harus fokus pada peningkatan produktivitas dan kualitasnya.

Oleh karena itu, AI berdampak besar pada pengembangan perangkat lunak dan memungkinkan pengembang perangkat lunak menggunakan teknik dan alat yang didukung AI untuk meminimalkan kesalahan perangkat lunak dan memaksimalkan produktivitas. Dan, saat kita bergerak menuju tahun 2023 dan seterusnya, peran kecerdasan buatan akan semakin berkembang. Pada artikel ini, kita akan membahas masa depan AI dalam industri pengembangan perangkat lunak dan dampaknya terhadap industri tersebut. Kami juga akan mengeksplorasi manfaat AI bagi pengembang dan bagaimana AI membantu mereka mengembangkan perangkat lunak yang efisien dan cerdas.

Tapi, sebelum kita mulai dengan apa pun, beri tahu kami apa itu kecerdasan buatan atau AI.

Apa itu Kecerdasan Buatan?

AI atau Kecerdasan Buatan adalah pengembangan dari algoritma dan sistem komputer yang dapat melakukan tugas yang berbeda dengan kecerdasan manusia. Pengambilan keputusan, pengenalan ucapan, terjemahan, dan persepsi visual adalah beberapa hal yang dapat dilakukan AI. Kecerdasan buatan bekerja dengan menggabungkan beberapa teknik paling penting untuk memproses dan menganalisis data, dan membuat keputusan seperti-

• Pembelajaran Mendalam
• Pembelajaran mesin
• Robotika
• Pemrosesan Bahasa Alami atau NLP

Banyak sistem AI dapat digunakan untuk mempelajari dan meningkatkan berbagai hal untuk beradaptasi dengan situasi baru dan meningkatkan kinerja. Salah satu contoh terbesar adalah ChatGPT. Ini telah menjadi alat yang ampuh untuk komunikasi dan pemrosesan bahasa alami dan terus digunakan untuk memproses data baru dan berinteraksi dengan pengguna.

AI dimulai pada tahun 1950-an dan mendapat perhatian dalam beberapa tahun terakhir. Beri tahu kami status kecerdasan buatan saat ini pada tahun 2023.

Untuk mengetahui lebih banyak tentang kecerdasan buatan dan pentingnya dalam dunia pengembangan bisnis, Anda dapat terhubung dengan pengembang terbaik dari perusahaan pengembang perangkat lunak di Bangalore dan memperjelas keraguan Anda.

Status Kecerdasan Buatan Saat Ini di Tahun 2023

Menurut penelitian yang dilakukan oleh pengembang perangkat lunak kami di Bangalore , teknologi AI telah diadaptasi lebih banyak sejak 2017. Dan, dengan penggunaan AI yang meningkat pesat, perusahaan teknologi seperti Google dan Microsoft berinvestasi dalam jumlah besar di sektor ini.

Jadi, tidak diragukan lagi kita dapat mengatakan bahwa masa depan kecerdasan buatan cerah dan ada sedikit penantian untuk melihat kemampuan AI mencapai potensi penuhnya. Dilihat dari semua kejadian tersebut, berikut adalah beberapa cara yang menunjukkan pentingnya kecerdasan buatan dalam pengembangan perangkat lunak.

Bagaimana Pengembangan dan Penerapan Perangkat Lunak Kecerdasan Buatan

AI adalah bidang yang berkembang yang membawa perubahan baru di berbagai industri, dan yang terpenting untuk pengembangan perangkat lunak. Anda dapat menggunakan kecerdasan buatan di beberapa area pengembangan perangkat lunak, mulai dari pengkodean hingga manajemen proyek hingga pengujian dan penerapan. Di bawah ini adalah beberapa cara yang menunjukkan bagaimana AI dapat digunakan dalam proses pengembangan dan penerapan perangkat lunak dengan menggunakan tugas fisik dan kognitif.

1. Meningkatkan Produktivitas Pengembang Perangkat Lunak

AI bertanggung jawab atas perubahan peran pengembang perangkat lunak karena membantu mereka dengan kode. Saat pengembang menetapkan tugas ke mesin kecerdasan buatan, mereka dapat berkonsentrasi pada tugas yang berbeda dan membangun keterampilan yang memungkinkan mereka bekerja secara kolaboratif dengan AI.

Dengan kecerdasan buatan yang mengerjakan tugas-tugas sederhana, ada waktu bagi pengembang perangkat lunak untuk fokus pada masalah yang kompleks. Ini adalah bagaimana peran dialihkan. Dengan demikian, ini meningkatkan proses pengembangan daripada mengubahnya. Dan, jika ada AI, maka Anda pasti membutuhkan lebih banyak pengembang perangkat lunak yang dapat bekerja dengan AI dan membuat kode dengan mudah.

2. Fokus pada Pengambilan Keputusan Strategis

Kecerdasan buatan memengaruhi pengambilan keputusan strategis bisnis dengan mengurangi kebutuhan manusia dan intervensi mereka. AI dapat mengubah proses pengambilan keputusan dengan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk menemukan produk dan layanan untuk menginvestasikan uang.

Jika AI Anda dilatih berdasarkan keberhasilan dan kegagalan perangkat lunak yang ada, maka AI juga dapat menilai kinerja perangkat lunak baru yang dibuatnya dan meminimalkan risikonya. Proses pengambilan keputusan juga mengalami revolusi karena semua keputusan harus didorong oleh analitik. Dan, dengan penyimpanan data dan daya komputasi yang meningkat dari tahun ke tahun, sistem akan menambah kecerdasan manusia dengan mudah dengan membuat keputusan cerdas.

3. Meningkatkan Skala dan Kecepatan Pengembangan Perangkat Lunak

Ada berbagai aspek utama pengiriman perangkat lunak dan kinerjanya yang menilai perubahan DevOps setelah kecerdasan buatan ditambahkan ke setiap bagian. Waktu tunggu untuk perubahan baru, frekuensi penerapan, dan waktu untuk memulihkan layanan adalah beberapa indikator kinerja berbasis waktu yang memberi tahu Anda bagaimana AI berkontribusi pada skala dan kecepatan pengembangan.

Karena pembelajaran mesin mempersingkat berbagai proses seperti pengujian perangkat lunak, kecerdasan buatan dapat dengan mudah menjalankan pengujian tanpa bantuan apa pun dari analis QA. Ini menghemat waktu dan membantu dalam menguji lebih banyak skenario. Dengan AI, jaminan kualitas juga bebas dari kesalahan. Oleh karena itu, AI dapat membantu dalam pengujian yang akurat dan cepat untuk mengurangi tingkat kegagalan sekaligus mempersingkat proses pengembangan.

4. Tawarkan Umpan Balik Waktu Nyata

Dengan pengembangan AI, algoritme pembelajaran mesin dapat dilatih untuk menemukan pola interaksi pengguna di berbagai platform. Ini juga memberikan umpan balik waktu nyata kepada pengembang perangkat lunak untuk mengurangi waktu henti. Ini juga membantu Anda memahami apa yang diminati pelanggan Anda dan di mana harus bekerja lebih banyak. Bekerja di area di mana pelanggan tidak menghabiskan banyak waktu dapat memastikan pengalaman klien yang baik.

Baik itu perangkat lunak aplikasi bisnis atau perangkat lunak lainnya, AI dapat meningkatkan kemajuannya dengan mudah. Itu dapat mengotomatiskan sistem apa pun di perusahaan Anda, bantuan AI dalam pengambilan keputusan, dan Chatbot. Kecerdasan buatan memainkan peran penting dalam membuat kehidupan pengembang perangkat lunak menjadi mudah, membuat popularitasnya meningkat.

5. Mengelola Kesalahan Pengembangan Perangkat Lunak

Manajemen kesalahan adalah salah satu alasan terbesar yang menyebabkan downtime dalam proses pengembangan perangkat lunak. Anda akan melihat lebih banyak kesalahan saat perangkat lunak dijalankan sebagai platform atau layanan berbasis cloud. Pengembang perangkat lunak harus memperbaiki kesalahan secara manual dan Anda akan dikenakan biaya lebih banyak jika pelanggan menggunakan layanan 24*7.

Namun, dengan AI Anda dapat dengan mudah memberikan analitik dan data sebelumnya untuk mengidentifikasi kesalahan umum. Jika terjadi kesalahan pada tahap pengembangan, maka AI akan segera menemukannya dan melakukan koreksi dengan mudah. Anda juga dapat menggunakan AI untuk fase pasca pengembangan dan menganalisis kesalahan dan log sistem.

6. Mendapat Perkiraan Tepat

Tidak mudah memprediksi waktu untuk mengembangkan perangkat lunak. Ini mempersulit pengembang perangkat lunak untuk memberikan perkiraan desain perangkat lunak AI yang tepat sesuai dengan biaya dan jadwal. Dalam jenis kasus ini, Anda dapat menggunakan metode desain perangkat lunak AI untuk menawarkan perkiraan waktu, tenaga, dan anggaran yang tepat menggunakan data masa lalu.

Studi kecerdasan buatan melengkapi data dan membantu Anda menemukan perkiraan yang ideal. Informasi ini memungkinkan Anda memutuskan proyek mana yang akan dipilih dan mana yang tidak. Dan, ketika Anda dapat menetapkan tenggat waktu yang tepat, hal itu membangun hubungan bisnis-pelanggan yang baik.

Alat Bertenaga AI Teratas untuk Pengembangan Perangkat Lunak

Beberapa alat bertenaga AI untuk pengembangan perangkat lunak membantu pengembang perangkat lunak untuk menulis kode, mengotomatiskan tugas, dan meningkatkan kualitas perangkat lunak. Beberapa alat pengembangan perangkat lunak terbaik adalah-

• Keras
• TensorFlow
• Apache MXNet
• PyTorch
• IBM Watson Studio
• Scikit-Pelajari
• Google Cloud AutoML
• Amazon SageMaker

Untuk mengetahui tentang setiap alat pengembangan perangkat lunak secara mendetail, Anda dapat terhubung dengan penyedia layanan pengembangan perangkat lunak terbaik kami di Bangalore dan menemukan alat yang tepat untuk bisnis Anda.

Baris Terakhir

Kecerdasan Buatan adalah Masa Kini dan Masa Depan Industri Bisnis.

AI akan segera menjadi sangat berharga bagi semua industri bisnis dan penerapannya di perusahaan pengembangan perangkat lunak modern dan Anda dapat dengan mudah meningkatkan proses pengembangan perangkat lunak bisnis dengan menggunakannya di berbagai bagian bisnis. AI menjadi kebutuhan bagi pengembang perangkat lunak dan telah menjadi pusat perhatian dan tidak akan mundur. Apakah itu otomatisasi sistem kantor yang dibantu AI, pengambilan keputusan AI, atau AI-Chatbot, tidak ada yang bisa dilakukan tanpa kecerdasan buatan.

Proses pengembangan perangkat lunak tumbuh lebih cepat, sehingga perlu untuk mengikuti kecepatannya. Dan, untuk tetap terdepan dalam persaingan, Anda harus mengetahui teknologi dan tren baru dan mengadaptasinya sesegera mungkin.

Cara-cara yang dibahas di atas tidak cukup untuk proses pengembangan perangkat lunak; yang paling penting adalah mengurangi proses apa pun dan merupakan faktor yang diperlukan untuk semua organisasi bisnis DevOps. AI juga menurunkan tenaga manusia dan mendukung upaya manusia untuk membuat perbedaan besar guna menciptakan gelombang dalam bidang pengembangan dan penyebaran perangkat lunak. Dan, ketika manajer proyek, penguji, dan pembuat kode menjadi lebih produktif, organisasi bisnis memproduksi perangkat lunak berkualitas tinggi dengan harga yang mahal.