Sztuczna inteligencja (AI) przekształca inżynierię oprogramowania poprzez automatyzację zadań, rozwiązywanie złożonych problemów i ulepszanie sposobu projektowania i wdrażania oprogramowania. Postępy w dziedzinie uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego pozwalają inżynierom oprogramowania zwiększać wydajność, poprawiać jakość kodu i wprowadzać innowacje. AI umożliwia inżynierom rozwiązywanie wcześniej nierozwiązywalnych problemów, oferując inteligentniejsze algorytmy, lepsze prognozy i ulepszoną współpracę człowieka z maszyną. W swoim artykule Sarah King omawia 10 kluczowych sposobów, w jakie AI rewolucjonizuje inżynierię oprogramowania: 1. **Generowanie i uzupełnianie kodu:** Narzędzia takie jak GitHub Copilot i Tabnine przyspieszają rozwój, sugerując fragmenty kodu i uzupełniając linie, co skraca czas na powtarzalne zadania, ale wymaga nadzoru ludzkiego. 2. **Wykrywanie błędów i debugowanie:** Narzędzia AI, takie jak DeepCode i Snyk, pomagają w identyfikacji i naprawie błędów, poprawiając jakość i bezpieczeństwo kodu, choć czasami generują fałszywe alarmy. 3. **Analityka predykcyjna:** AI pomaga w przewidywaniu harmonogramów projektów i ryzyk, korzystając z narzędzi takich jak Pluralsight Flow, wspierając lepsze przydzielanie zasobów i podejmowanie decyzji. 4. **Automatyczne testowanie:** Narzędzia takie jak Testim automatyzują generowanie przypadków testowych, zwiększając pokrycie testami przy jednoczesnym zmniejszeniu liczby błędów manualnych. 5. **Przetwarzanie języka naturalnego dla dokumentacji:** Narzędzia AI usprawniają generowanie i utrzymanie dokumentacji, poprawiając jej klarowność i spójność. 6. **Inteligentna automatyzacja DevOps:** AI integruje się z DevOps w celu automatyzacji wdrożeń i monitorowania systemów, choć początkowe inwestycje zasobów są wysokie. 7.

**Zwiększone bezpieczeństwo:** AI zwiększa bezpieczeństwo poprzez wykrywanie luk w czasie rzeczywistym, wymagając regularnych aktualizacji przeciwko zagrożeniom. 8. **Projektowanie prototypów z AI:** AI przyspiesza generowanie prototypów interfejsów, wspierając współpracę projektantów i deweloperów. 9. **Modernizacja starszego kodu:** AI pomaga w aktualizacji starszych baz kodu, redukując dług technologiczny, ale może wymagać ręcznej interwencji w przypadku złożoności. 10. **Ulepszone narzędzia do współpracy z AI:** Narzędzia takie jak Slack AI poprawiają pracę zespołową, podsumowując dyskusje i zarządzając zadaniami, choć mogą budzić obawy dotyczące prywatności. AI nadal rozszerza swoją rolę w inżynierii oprogramowania, napędzając innowacje i automatyzację. Inżynierowie muszą przyjąć AI, by pozostać konkurencyjni i budować inteligentniejsze, bezpieczne systemy. Sarah King, liderka technologii i ekspertka w dziedzinie AI, podkreśla znaczenie wykorzystania AI w inżynierii oprogramowania w celu wspierania kreatywności i funkcjonalności. Wytyczne społeczności Forbes podkreślają znaczenie uprzejmego zaangażowania i zakazują dezinformacji, spamu lub dyskryminacyjnego języka. Sarah King to liderka oprogramowania i technologii z ponad 15-letnim doświadczeniem, znana z pionierskich inicjatyw AI w różnych sektorach. Ma tytuł B. S. z informatyki College'u Harvey Mudd i pełniła role w Netflix, Ripple i Cruise Automation.