人工智能融入敏捷项目会有哪一些好处
人工智能在改善和加快软件开发并提高项目质量方面具有巨大潜力，尤其在提高软件开发效率方面。
几十年来，人工智能已在各种行业中证明了其卓越的才能。从机器人到制造业，再到贸易商的库存变动和货币预测，人工智能已成为我们生活的一部分。在当今时代，企业正在使用ai来使日常工作自动化，这使我们过去认为不可能的事情成为可能。下面我们详细介绍人工智能给敏捷项目管理的带来各种好处。
事实上，传统的软件开发将继续存在，诸如软件接口和数据管理之类的主要应用程序组件仍将使用常规软件。我们关注的问题是：如何使用机器学习来扩展软件开发过程？我认为，以下方式可以将ml（机器学习）技术引入sldc（软件开发周期）：
一、快速原型制作：
在ai出现之前，开发团队需要花费大量时间将客户业务需求转换为技术。如今，ml通过帮助专业知识不足的开发人员提高效率来减少开发时间和进程。
二、风险评估：
在软件开发中，对风险评估做出重要决策非常复杂，并且还要考虑周期和预算。启动项目后，内部相互依存关系和外部环境又会产生各种可能性和概率数据。作为人类，我们存储和复制这些数据的能力有限。
ai能帮助你按需收集参数和数据。使用ai模型，我们可以从开始到结束日期收集项目数据。通过这种方式，你可以获得当前正在开发的项目的实际时间表。
三、分析和错误处理：
基于ai的编程可帮助开发者轻松识别历史数据模式和常见的人为错误。在开发过程中，如果我们犯了这样的错误，那么编码助手将对此进行标记。部署应用程序后，ml可用于分析日志和标记错误，甚至可以修复错误。这使应用程序开发人员可以主动纠正错误。也许将来ai可以在没有人类参与的情况下独立纠正应用程序错误。
四、编程助手：
在没有ai的软件开发中，开发人员的大部分工作时间花在了代码调试和文档编制上。通过使用ml实现的智能编码助手，开发人员可以基于代码库获得快速反馈和建议，从而节省了大量时间。代码助手的最佳示例是pythons的kite和java的codota。
五、战略决策：
开发人员花费了大量时间来讨论功能和产品的优先级。通过使用来自过去开发项目的数据进行训练的ai模型，可以评估应用程序的性能，从而帮助业务领导者和工程团队制定将风险最小化和影响最大化的方法。
六、精确估算：
软件开发项目是超出时间表和预算的“惯犯”。因此，要做出合理的预算，必须对团队和项目背景有深刻的了解，你可以使用过去项目中的数据（例如用户案例，成本估算和功能定义）来训练ml模型。事实证明，这对预测工作量和预算非常有帮助。
七、自动代码重构：
同样重要的是制作清晰的代码，然后实现安全协作。重构对于维护代码整洁规范是必要的。为了解决这个问题，ml被用以通过识别潜在的重构区域来轻松分析代码并优化性能。
八、用于项目计划的ai：
人的大脑是一个非常出色的知识引擎，但每个人的认知能力各不相同。没有两个项目经理会对同一项目有完全相同的想法。通过ml复制人类的智力，ai可以创建类似于人类大脑的各种情况的排列组合。
九、项目资源管理：
交付软件产品取决于有合适的人员从事项目。通过将ai集成到项目中，我们可以获取正在从事其他项目的开发人员的实时信息，ai提供了可用于部署的开发人员的精确信息。基于ai集成，我们可以减少或增加项目开发人员的数量。
●为什么人工智能很重要
ai能根据项目结构，通过提供开发人员所需的技能和知识，使开发人员大幅提升入职和项目交付的效率。
如果项目管理者使用ai实现最优的工作负载分配，那么相信我，你的开发人员没有人能够偷懒，实现100%的全力输出。此外，通过对人工重复性任务的自动化，项目管理者可以有更多时间进行以项目为中心的决策。
●ai将如何更改软件开发？
在ai系统中，软件开发人员不提供任何指导步骤或操作。机器学习系统本身仅管理特定领域的数据，并将其输入学习算法中。
ai会识别数据中的模式，这对于决策非常重要。机器算法将数据与其数据库进行比较，并做出正确的决策。关于ai的最好的事情是没有既定的知识窠臼。实际上，ai的输出结果通常揭示了人类难以凭直觉识别的奇特而有趣的模式。
人工智能通过颠覆人类对编程的定义、感知和程序执行来改变软件开发过程。谷歌的皮特·沃登（pete warden）认为，十年后，大多数it工作将不再涉及编程。
根据openai的前科学家，现任tesla的ai总监andrej karpathy的说法，未来的程序员将不会维护复杂的存储库、分析运行时间或创建复杂的程序，他们将收集、清理、标记、分析和可视化输入神经网络的数据。
通常，在传统方法中，工程师使用java或c++等编程语言为计算机提供明确的步骤：需求定义—设计—开发—测试—部署—维护代码。而在ml开发模型中，开发人员只需定义问题并列出他们想要实现的目标，收集数据、准备数据、将数据输入学习算法，部署、集成和管理模型。
自1956年问世以来，人工智能已逐渐成为商业繁荣的关键，许多公司都在利用人工智能实现日常业务的自动化。在敏捷开发中使用ai会带来更多的业务收益。这些收益不限于但包括：做出可靠的预算评估，拥有100％的开发人员利用率，及时获得生产中的错误检测以及开发环境和代码重构建议。
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事实上，传统的软件开发将继续存在，诸如软件接口和数据管理之类的主要应用程序组件仍将使用常规软件。我们关注的问题是：如何使用机器学习来扩展软件开发过程？我认为，以下方式可以将ml（机器学习）技术引入sldc（软件开发周期）：
一、快速原型制作：
在ai出现之前，开发团队需要花费大量时间将客户业务需求转换为技术。如今，ml通过帮助专业知识不足的开发人员提高效率来减少开发时间和进程。
二、风险评估：
在软件开发中，对风险评估做出重要决策非常复杂，并且还要考虑周期和预算。启动项目后，内部相互依存关系和外部环境又会产生各种可能性和概率数据。作为人类，我们存储和复制这些数据的能力有限。
ai能帮助你按需收集参数和数据。使用ai模型，我们可以从开始到结束日期收集项目数据。通过这种方式，你可以获得当前正在开发的项目的实际时间表。
三、分析和错误处理：
基于ai的编程可帮助开发者轻松识别历史数据模式和常见的人为错误。在开发过程中，如果我们犯了这样的错误，那么编码助手将对此进行标记。部署应用程序后，ml可用于分析日志和标记错误，甚至可以修复错误。这使应用程序开发人员可以主动纠正错误。也许将来ai可以在没有人类参与的情况下独立纠正应用程序错误。
四、编程助手：
在没有ai的软件开发中，开发人员的大部分工作时间花在了代码调试和文档编制上。通过使用ml实现的智能编码助手，开发人员可以基于代码库获得快速反馈和建议，从而节省了大量时间。代码助手的最佳示例是pythons的kite和java的codota。
五、战略决策：
开发人员花费了大量时间来讨论功能和产品的优先级。通过使用来自过去开发项目的数据进行训练的ai模型，可以评估应用程序的性能，从而帮助业务领导者和工程团队制定将风险最小化和影响最大化的方法。
六、精确估算：
软件开发项目是超出时间表和预算的“惯犯”。因此，要做出合理的预算，必须对团队和项目背景有深刻的了解，你可以使用过去项目中的数据（例如用户案例，成本估算和功能定义）来训练ml模型。事实证明，这对预测工作量和预算非常有帮助。
七、自动代码重构：
同样重要的是制作清晰的代码，然后实现安全协作。重构对于维护代码整洁规范是必要的。为了解决这个问题，ml被用以通过识别潜在的重构区域来轻松分析代码并优化性能。
八、用于项目计划的ai：
人的大脑是一个非常出色的知识引擎，但每个人的认知能力各不相同。没有两个项目经理会对同一项目有完全相同的想法。通过ml复制人类的智力，ai可以创建类似于人类大脑的各种情况的排列组合。
九、项目资源管理：
交付软件产品取决于有合适的人员从事项目。通过将ai集成到项目中，我们可以获取正在从事其他项目的开发人员的实时信息，ai提供了可用于部署的开发人员的精确信息。基于ai集成，我们可以减少或增加项目开发人员的数量。
●为什么人工智能很重要
ai能根据项目结构，通过提供开发人员所需的技能和知识，使开发人员大幅提升入职和项目交付的效率。
如果项目管理者使用ai实现最优的工作负载分配，那么相信我，你的开发人员没有人能够偷懒，实现100%的全力输出。此外，通过对人工重复性任务的自动化，项目管理者可以有更多时间进行以项目为中心的决策。
●ai将如何更改软件开发？
在ai系统中，软件开发人员不提供任何指导步骤或操作。机器学习系统本身仅管理特定领域的数据，并将其输入学习算法中。
ai会识别数据中的模式，这对于决策非常重要。机器算法将数据与其数据库进行比较，并做出正确的决策。关于ai的最好的事情是没有既定的知识窠臼。实际上，ai的输出结果通常揭示了人类难以凭直觉识别的奇特而有趣的模式。
人工智能通过颠覆人类对编程的定义、感知和程序执行来改变软件开发过程。谷歌的皮特·沃登（pete warden）认为，十年后，大多数it工作将不再涉及编程。
根据openai的前科学家，现任tesla的ai总监andrej karpathy的说法，未来的程序员将不会维护复杂的存储库、分析运行时间或创建复杂的程序，他们将收集、清理、标记、分析和可视化输入神经网络的数据。
通常，在传统方法中，工程师使用java或c++等编程语言为计算机提供明确的步骤：需求定义—设计—开发—测试—部署—维护代码。而在ml开发模型中，开发人员只需定义问题并列出他们想要实现的目标，收集数据、准备数据、将数据输入学习算法，部署、集成和管理模型。
自1956年问世以来，人工智能已逐渐成为商业繁荣的关键，许多公司都在利用人工智能实现日常业务的自动化。在敏捷开发中使用ai会带来更多的业务收益。这些收益不限于但包括：做出可靠的预算评估，拥有100％的开发人员利用率，及时获得生产中的错误检测以及开发环境和代码重构建议。
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