인공지능과 소프트웨어 개발의 미래

인공 지능은 모든 측면에서 소프트웨어 개발을 변화시키고 있습니다. 많은 기업이 AI 기능 출시를 위해 경쟁하고 있지만 AI의 잠재력은 기능을 넘어 확장되어 대부분의 SaaS 솔루션의 기초가 됩니다. 머신러닝과 인공지능 모델을 SaaS 기술에 적용하면 다양한 비즈니스 프로세스의 효율성을 높일 수 있습니다. 인공지능은 새로운 개발 방식의 기초로 보아야 합니다.

소프트웨어 제공이 유틸리티가 될 것이며, 증가하는 가치에 높은 세금을 부과하는 고된 작업이 증가할 것이며, 고부가가치 혁신 제품의 잔고가 대량으로 생산될 것입니다. 인간은 대체되지 않을 것이며, 반대로 소프트웨어 개발자는 인력을 해방하고 더 큰 잠재력을 발휘할 것입니다.

From Design to Platform Thinking

AI가 플랫폼(및 SaaS) 개발의 핵심이 되면서 '디자인 씽킹'은 점차 '플랫폼 씽킹'으로 진화할 것입니다. 인공지능 기술의 세계에서는 탐구와 학습이 필수가 될 것이며, 소프트웨어 설계는 '결과 지향'에서 '목표 지향'으로 바뀔 것입니다.

개발팀은 인공 지능을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 단순한 프로토타이핑 대신 기능적 개념 증명(POC)을 신속하게 구축 및 배포합니다.
• 실시간 사용자 증거를 기반으로 잘 테스트된 애플리케이션을 식별하고 배포합니다.
AI를 통해 다양한 분야의 전문가가 프로세스와 기술을 설계, 제공, 개선할 수 있으므로 플랫폼 사고가 기업 전체에 뿌리내릴 것입니다. 플랫폼 사고는 궁극적으로 기업의 모든 직원이 아이디어를 신속하게 실행에 옮길 수 있도록 돕습니다.

AI가 소프트웨어 개발(궁극적으로는 비즈니스 프로세스)의 중요한 부분이 되면서 팀 구조와 기술도 발전해야 합니다. AI 엔진은 다양한 형태(플랫폼 추천, 컴패니언 봇, 분석 및 보고)로 제공되며 소프트웨어 제공 팀의 활발한 부분이 될 것입니다.

소프트웨어 제공의 확장으로서의 인공 지능

애자일 방법론이 널리 채택되었음에도 불구하고 지속적인 제공을 실제로 구현한 기업은 거의 없습니다. AI를 소프트웨어 제공 팀의 확장으로 사용하면 팀이 지속적으로 업데이트할 수 있는 지능형 자동화를 통해 진정한 애자일 방법론이 가능해집니다.

이 지능형 자동화는 어떻게 구현됩니까? 봇이 기본 코드를 빌드할 때 동적으로 생성되고 구현됩니다. 즉, POC 구축을 시작할 때 전체 기능 테스트를 구현해야 합니다. 그리고 내장되고 발전하는 자동화된 테스트는 품질을 보장하고 속도를 향상시킵니다.

인공지능은 소프트웨어 개발 엔지니어에게 어떤 영향을 미칠까요?

기업은 플랫폼 엔지니어링에서 AI의 역할을 고려하고 앞으로 나아가야 합니다. 이러한 새로운 발전으로 인해 새로운 일자리 기회가 생겼습니다.

비즈니스 분석가는 비즈니스 전략을 추진하는 데 가치가 있습니다. AI는 개별 사용자 스토리, 요구 사항 및 수용 기준을 작성합니다. 비즈니스 분석가는 AI가 생성한 아이디어를 평가하고 표준을 포착하기보다는 플랫폼 사고에 맞춰 비즈니스 조정을 추진해야 합니다. 인공지능과 기술은 비즈니스 전략의 동인이 될 것이며, 비즈니스 분석가는 이 전략 부서에서 중요한 역할을 하게 될 것입니다.

• 인터랙션 디자인은 UI 디자인을 능가합니다. 시각적 인공 지능의 급속한 발전으로 인해 사용자 인터페이스 디자인에는 페이지 및 비즈니스 프로세스의 개인화 레이아웃이 점점 더 적게 요구됩니다. 인터랙션 디자이너는 JavaScript 디자인 시스템, 그래픽 지침 및 지속적인 사용자 테스트를 통해 AI 디자인 UI 및 UX를 안내합니다.
• 소프트웨어 설계자는 인공 지능의 힘을 마스터하게 됩니다. 소프트웨어 개발 분야에서 인공지능은 아직 초기 단계이지만, 우리는 이미 플랫폼 엔지니어링의 급속한 발전을 목격했습니다. 동시에 기업은 SaaS 포인트 솔루션에서 빠르게 벗어나 Salesforce, ServiceNow 및 Workday와 같은 맞춤형 및 SaaS 지원 플랫폼을 통합하고 있습니다. 오늘날 소프트웨어 설계자는 코딩 표준, 개발 프로세스 등을 설정하기 위해 거버넌스 시스템을 설계하고 있습니다. 미래에는 인공 지능을 강화하고 자신의 관점에서 이러한 시스템을 구축, 실행 및 발전시킬 것입니다.
• 테스트는 급여가 높고 수요가 많은 직업이 될 것입니다. 자체 구축 소프트웨어의 경우 지속적인 테스트가 중요합니다. 그리고 배송 수명 주기가 단축됨에 따라 미래에는 이전보다 더 많은 테스트가 필요할 것입니다. 승인 기준에 따라 테스트를 자동화하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 테스트 설계자는 복잡한 테스트 아키텍처를 설계, 배포 및 유지 관리하고, 새로운 기능을 엔드 투 엔드로 테스트하고, 지속적으로 탐색 테스트를 수행하고, 진화하는 회귀 제품군을 실행합니다.

• 결국 SaaS의 기반이 되는 인공지능으로 인해 소프트웨어 개발자의 일상 업무는 극적으로 변화하게 될 것입니다. AI 기반 소프트웨어 개발의 세계에서는 지속적인 테스트가 결정적인 요소가 될 것이며 어떤 회사가 새로운 작업 속도에서 성공하고 어떤 회사가 사라질 것인지를 결정할 것입니다.

  
  

  원본 제목: AI 및 소프트웨어 개발의 미래, 저자: Sanjay Gidwani

  원본 링크: https://www .php.cn/ 링크/8bc56cf0bafb2650146f3e48cb85d257

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