アジャイルプロジェクト管理における人工知能の 9 つのメリット

人工知能は、特にソフトウェア開発の効率性の向上において、ソフトウェア開発を改善・加速し、プロジェクトの品質を高める大きな可能性を秘めています。

数十年にわたって、人工知能はさまざまな業界でその能力を証明してきました。製造業におけるロボットから在庫の動き、トレーダーの為替予測まで、AI は私たちの生活の一部になっています。今日の時代では、企業は AI を活用して日常的なタスクを自動化し、これまで不可能だと思っていたことを可能にしています。以下では、人工知能がアジャイル プロジェクト管理にもたらすさまざまな利点について詳しく説明します。

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アジャイル プロジェクト管理における AI の利点:

現在、主要なアプリケーション コンポーネント (データ管理やソフトウェア インターフェイスなど) では従来のソフトウェアが使用されています。ソフトウェア開発ライフサイクルに AI を組み込む方法と利点は次のとおりです。

1. ラピッドプロトタイピング: AI が登場する前は、開発チームは顧客のビジネス要件をテクノロジーに変換するために多くの時間を費やす必要がありました。しかし、最近では AI によって開発時間が短縮され、プロセスが効率的に完了します。

2. リスク評価: ソフトウェア開発では、リスク評価に関する重要な決定を下すことは非常に複雑であり、時間と予算も考慮する必要があります。プロジェクトが開始されると、内部の相互依存性と外部環境によってさまざまな可能性と確率データが生成されます。人間である私たちには、このデータを保存し複製する能力が限られています。

AI は、オンデマンドでパラメータ データを収集するのに役立ちます。 AI モデルを使用すると、開始日から終了日までのプロジェクト データを収集できます。この方法により、現在開発中のプロジェクトの現実的なタイムラインを取得できます。

3. 分析とエラー処理: AI ベースのプログラミングにより、開発者は履歴データのパターンや一般的な人為的エラーを簡単に識別できるようになります。開発中にこのような間違いがあった場合、コーディング アシスタントがそれをマークします。アプリケーションがデプロイされた後、AI を使用してフラグを分析し、修正できる可能性のあるエラーをログに記録できます。これにより、アプリケーション開発者は積極的にエラーを修正できるようになります。将来的には、AI が人間の関与なしにアプリケーション エラーを自動で修正するようになるかもしれません。

4. プログラミング アシスタント: AI を使用しないソフトウェア開発では、ほとんどの開発者はコードのデバッグとドキュメント作成に時間を費やします。インテリジェントなコード アシスタントと AI を組み合わせることで、開発者は迅速なフィードバックとコードベースの提案を得ることができます。こうすることで、多くの時間を節約できます。コード アシスタントの最も優れた例は、Python の KITE と Java の Codota です。

5. 戦略的意思決定: 開発者は、製品機能の優先順位付けと議論に多くの時間を費やします。過去の開発プロジェクトのデータを備えたトレーニング済みの AI モデルは、アプリケーションのパフォーマンスを評価できるため、エンジニアリング チームとビジネス リーダーは最大の影響と最小のリスクを認識できます。

6. 正確な見積もり: ソフトウェア開発プロジェクトでは、スケジュールと予算を超過することがよくあります。したがって、合理的な予算見積りを立ててください。予算と作業負荷の予測を左右するチームと状況について深い理解が必要です。

7. 自動コードリファクタリング: 明確なコードを作成し、安全なコラボレーションを可能にすることも重要です。クリーンで整頓されたコードを維持するには、リファクタリングが必要です。この問題を解決するために、人工知能を使用してコードを分析して、より良い結果を得ます。

8. プロジェクト計画のための AI: 人間の脳は非常に優れた知識エンジンですが、人によって能力は異なります。いずれにせよ、同じ作品について全く同じ意見を持つ人は二人といないでしょう。機械学習を使用すると、同じ状況のさまざまな組み合わせを作成し、正しく実行することができます。

9. プロジェクト リソース管理: あらゆる IT プロジェクトの実現は、適切な人材がプロジェクトに取り組むかどうかにかかっています。 AI をプロジェクトに統合することで、他のプロジェクトに取り組んでいる開発者に関するリアルタイムの情報を取得できます。 AI は、展開に使用できる正確な情報を開発者に提供します。 AI 統合に基づいて、プロジェクトの開発者の数を減らしたり増やしたりすることができます。

AI は、プロジェクトの構造に基づいて必要なスキルと知識を提供することで、開発者を割り当て、できるだけ早くプロジェクトを実行することができます。 AI は、ソフトウェア開発プロジェクトを迅速に完了して提供するのに役立ちます。

AIが重要な理由

プロジェクト マネージャーが AI を使用して最適な作業負荷分散を実現すれば、開発者は誰も怠けて 100% の成果を達成できなくなるはずです。さらに、手作業による反復タスクを自動化することで、プロジェクト マネージャーは多くの時間を節約し、プロジェクトの進捗状況と傾向を効果的に観察できるようになります。

AIはソフトウェア開発をどのように変えるのでしょうか?

AI システムでは、ソフトウェア開発者はガイドとなる手順やアクションを提供しません。機械学習システム自体は、正確なデータを収集して処理するだけです。

AI は意思決定に重要なデータ内のパターンを識別します。機械アルゴリズムはデータをデータベースと比較し、正しい決定を下します。 AI の最も優れた点は、知識がエンコードされていないことです。実際、出力には人間が認識するのが難しい、刺激的で奇妙なパターンが含まれています。

人工知能は、人間の定義、認識、プログラム実行を明らかにすることで、ソフトウェア開発プロセスを変えています。 Google の Pete Warden 氏も、この 10 年間でほとんどの IT 職種でプログラミングは不要になると考えています。

一般的に、従来のアプローチでは、開発者は C、C++、Java などのプログラミング言語を使用して、コンピューターに対して明示的に特定の手順を実行します。コードを構築した後、コードのテストを含む QA テストが行​​われ、権限の承認を得た後、コードがデプロイされます。 ML 開発モデルでは、開発者は実装するリストと質問を指定し、データの準備、データの収集、そのデータの機械学習アルゴリズムへの入力、管理、統合、展開を行います。

結論は

1956 年以来、AI はビジネスの成功に不可欠なものとなり、多くの企業が AI を活用して、従来人間が頼りにしてきたタスクを自動化しています。アジャイル開発における AI は、ビジネスに優れた成果をもたらします。 AI をソフトウェア開発に統合することで、信頼性の高い予算を作成し、100% の使用率を実現し、開発環境と運用環境でタイムリーなエラー検出とコード リファクタリングの提案を得ることができます。