द्वारा व्यक्त की गई राय उद्यमी योगदानकर्ता अपने हैं।

जबकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) पहले से ही विकास प्रक्रिया के हर स्तर पर मानव डेवलपर्स की प्रभावी रूप से सहायता कर रही है, सॉफ्टवेयर विकास केवल बेहतर होगा क्योंकि यह एक बड़े बदलाव से गुजरने वाला है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस डेवलपर्स के काम करने के तरीके में क्रांति ला रहा है, जिसके परिणामस्वरूप महत्वपूर्ण उत्पादकता, गुणवत्ता और गति में वृद्धि हुई है। परियोजना नियोजन और आकलन से लेकर गुणवत्ता परीक्षण और उपयोगकर्ता अनुभव तक सब कुछ – एआई एल्गोरिदम से लाभ उठा सकता है।

सॉफ्टवेयर विकास पर एआई का प्रभाव

एआई निस्संदेह प्रभावित करेगा कि डेवलपर्स कैसे एप्लिकेशन बनाते हैं और उपयोगकर्ता आधुनिक वातावरण में उनके साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं। जैसे-जैसे संगठन एआई प्रौद्योगिकियों में अधिक रुचि रखते हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता निश्चित रूप से सॉफ्टवेयर विकास के भविष्य को प्रभावित करेगी।

इसके अलावा, यह अनुमान लगाया गया है कि मोटे तौर पर व्यवसायों का 80% एआई में निवेश कर रहे हैं, 47% डिजिटल रूप से उन्नत कंपनियां पहले से ही एआई रणनीतियों को परिभाषित कर रही हैं। और भी आश्चर्यजनक रूप से, AI टूल्स को प्रदान करना चाहिए $2.9 ट्रिलियन निकट भविष्य में कॉर्पोरेट मूल्य में।

एआई रणनीति को लागू करने के लिए, कंपनियों को पहले सॉफ्टवेयर विकास में एआई के कार्य को समझना चाहिए कि क्या बदला जा सकता है।

एआई: सॉफ्टवेयर डेवलपर्स की भूमिकाओं को फिर से आकार देना

सॉफ़्टवेयर डेवलपर की भूमिका पहले से ही बदल रही है, और यह दस वर्षों में अब की तुलना में बहुत अलग दिख सकता है। हालांकि, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि तकनीक जल्द ही कभी भी डेवलपर्स को बदलने में सक्षम नहीं होगी। दुनिया अभी भी एआई से अपने आप कोड लिखने में सक्षम होने से कुछ साल दूर है।

इसके बजाय, सॉफ्टवेयर डेवलपर्स विभिन्न गतिविधियों को निष्पादित करने और काम पर एआई के साथ प्रभावी ढंग से काम करने के लिए कौशल स्थापित करने की अधिक संभावना रखते हैं। नतीजतन, भविष्य में डेवलपर्स की और भी अधिक आवश्यकता होगी, जिसका अर्थ है कि एआई और सॉफ्टवेयर विकास निश्चित रूप से ऊपर उठेगा।

एआई: आम सॉफ्टवेयर विकास चुनौतियों का समाधान

जैसा कि स्थापित किया गया है, एआई पहले से ही सॉफ्टवेयर डेवलपर्स का समर्थन कर रहा है और निम्नलिखित कार्य करके विभिन्न सॉफ्टवेयर विकास चुनौतियों का समाधान कर रहा है:

कोड समीक्षा और कोड अनुकूलन के माध्यम से स्वचालित कोड गुणवत्ता

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक ऐसा उपकरण बन जाएगा जिसका उपयोग सॉफ्टवेयर डेवलपर्स नए ज्ञान प्राप्त करने, प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और अंततः उन्हें बदलने के बजाय बेहतर कोड बनाने के लिए करते हैं।

एआई सॉफ्टवेयर विकास में प्रमुख विकासों में से एक एआई-सक्षम कोडिंग ऐप है जो कोडिंग प्रक्रिया के दौरान गति और सटीकता को बढ़ावा देने के लिए सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रिया में “स्वतः पूर्ण” को शामिल करता है।

एक अन्य समाधान में एआई-संचालित मेंटरशिप फीचर शामिल है जो नए डेवलपर्स को रीयल-टाइम में ऐप बनाने में सक्षम बनाता है।

अंत में, ये प्रौद्योगिकियां विकास का लोकतंत्रीकरण करेंगी, जिससे डेवलपर्स को समस्या-समाधान, डिजाइन और अन्य रचनात्मक विचारों के लिए अधिक समय समर्पित करने की अनुमति मिलेगी जो कंपनी को उनके द्वारा दिए जा सकने वाले मूल्य को अधिकतम करेंगे।

स्वचालित DevOps

मशीन लर्निंग AI तकनीकों का सॉफ़्टवेयर परिनियोजन पर कुछ प्रभाव पड़ा, विशेष रूप से सॉफ़्टवेयर विकास प्रतिमान में जहाँ डेवलपर्स अक्सर प्रोग्राम या ऐप को नए संस्करणों में अपग्रेड करते हैं, जैसे कि परिनियोजन नियंत्रण कार्यों में दक्षता में वृद्धि।

यदि डेवलपर अपग्रेड के दौरान किसी प्रक्रिया को सही ढंग से पूरा करने में विफल रहता है तो सॉफ़्टवेयर को निष्पादित करने में बहुत बड़ा खतरा होगा।

एआई डेवलपर्स को अपग्रेड के दौरान ऐसे मुद्दों से बचा सकता है और तैनाती की विफलता की संभावना को कम कर सकता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक अन्य लाभ यह है कि यह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को परिनियोजन प्रक्रिया की जांच करने की अनुमति देता है।

विशेष रूप से, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सॉफ्टवेयर को यह सीखने में सक्षम करेगा कि विशिष्ट उपयोगकर्ता कैसे व्यवहार करते हैं। यह सीखा हुआ व्यवहार परिवर्तनशील सामग्री परोस कर और फ़ॉन्ट आकार, बटन और ऑन-पेज तत्वों को स्वचालित रूप से समायोजित करके विभिन्न क्रियाओं का जवाब देने में मदद करता है। इस तरह की प्रतिक्रिया के परिणामस्वरूप एक गतिशील सॉफ़्टवेयर अनुभव होता है जो वास्तविक समय के उपयोगकर्ता इंटरैक्शन डेटा को खींचता है और इसका उपयोग सुधारों को बढ़ावा देने के लिए करता है क्योंकि डेवलपर्स कोड परिवर्तन करते हैं।

यह बेहतर कार्यक्षमता, चल रहे उपयोगकर्ता फीडबैक के साथ, महत्वपूर्ण क्षेत्रों में घर्षण बिंदुओं को कम कर सकती है, जैसे छोड़े गए कार्ट दरें, रूपांतरण दर, और अधिक सुलभ सॉफ़्टवेयर का डिज़ाइन।

स्वचालित सुरक्षा: कोड सुरक्षा, भेद्यता मूल्यांकन, स्थिर और गतिशील सुरक्षा समीक्षा, ओपन-सोर्स कोड सुरक्षा

सॉफ़्टवेयर सुरक्षा एक महत्वपूर्ण विशेषता है जिसे पूरे विकास के दौरान माना जाना चाहिए। इस संबंध में, सिस्टम द्वारा नेटवर्क सेंसर और ग्राहक की ओर से इंस्टॉल किए गए सॉफ़्टवेयर से डेटा एकत्र किया जाता है।

कंपनियां डेटा का अध्ययन करने के लिए एआई का उपयोग कर सकती हैं और विशिष्ट व्यवहार से विषम व्यवहार को समझने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकती हैं। इसके अतिरिक्त, सॉफ्टवेयर विकास कंपनियां जो एआई को अपनी विकास प्रक्रिया में शामिल करती हैं, वे विलंबित चेतावनियों, गलत सूचनाओं और अलार्म से बच सकती हैं।

अंततः, जब डेवलपर्स AI टूल का उपयोग करते हैं, तो कोडिंग आगे बढ़ती है और बेहतर होती है। डेवलपर्स और परीक्षकों को दोषों और गलतियों से भरी निष्पादन योग्य फ़ाइलों की समीक्षा करने में समय बर्बाद नहीं करना पड़ता है। उनके लिए खामियों को जल्दी से पहचानना और ठीक करना बहुत आसान है।

गुणवत्ता मूल्यांकन के लिए स्वचालित परीक्षण मामले

सॉफ्टवेयर परीक्षण में एआई का कार्य गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रिया में तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है। गुणवत्ता आश्वासन परीक्षण हमेशा एक समय लेने वाली, मैनुअल प्रक्रिया रही है जिसमें बहुत अधिक त्रुटि होती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के सबसे महत्वपूर्ण लाभों में से एक यह है कि यह त्वरित, सटीक परीक्षण की अनुमति देता है, जो उस प्रक्रिया में सुधार करता है जहां उत्पाद प्रकाशित होने से पहले बग पाए जाते हैं और उन्हें संबोधित किया जाता है, विकास चक्र को छोटा करता है और उच्च गुणवत्ता वाले अंतिम उत्पाद की गारंटी देता है।

सॉफ्टवेर डिज़ाइन

एक निश्चित समाधान का प्रस्ताव करने के लिए, परियोजना योजना और डिजाइन के लिए विशेष ज्ञान और अनुभव की आवश्यकता होती है। डिजाइनरों को प्रत्येक चरण के लिए सर्वोत्तम योजना तय करने में एक कठिन समस्या का सामना करना पड़ता है।

कुछ कठिन कार्यों को स्वचालित करने के लिए AI तकनीकों की आदत हो जाती है। उदाहरण के लिए, डिजाइनर ग्राहक की इच्छाओं और वरीयताओं को समझने के लिए एआई डिज़ाइन सहायक को नियुक्त कर सकते हैं और फिर उस जानकारी का उपयोग एक उपयुक्त परियोजना को डिजाइन करने के लिए कर सकते हैं।

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सॉफ्टवेयर विकास में एआई के लाभ

पारंपरिक सॉफ्टवेयर विकास बना रहेगा; लेकिन, यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता की बदौलत आधुनिक परिवर्तन के लिए बाध्य है। नियमित सॉफ्टवेयर सभी प्रमुख घटकों को आसानी से संभाल सकता है, जैसे फ्रंट-एंड उत्पाद इंटरफेस, सुरक्षा और डेटा प्रशासन। एआई पद्धति सॉफ्टवेयर विकास जीवन चक्र (एसडीएलसी) में मदद कर सकती है जिसके परिणामस्वरूप उच्च गुणवत्ता वाला सॉफ्टवेयर निम्नलिखित कार्यों का समर्थन करके:

सटीक अनुमान

सॉफ़्टवेयर विकास अक्सर पूर्व-निर्धारित बजट और समय सीमा से अधिक हो जाता है। विश्वसनीय अनुमानों के लिए उच्च स्तर की विशेषज्ञता, संदर्भ के बारे में पूरी तरह से जागरूकता और इससे निपटने के लिए कार्यान्वयन टीम के साथ परिचित होना आवश्यक है। मशीन लर्निंग पिछली परियोजनाओं के डेटा के प्रशिक्षण को सुविधाजनक बनाने में मदद करता है। इन परियोजनाओं में काम और धन की आशा के लिए उपयोगकर्ता कहानियां, फीचर विवरण और अनुमान शामिल हो सकते हैं।

कोड रिफैक्टरिंग

टीम सहयोग और दीर्घकालिक रखरखाव के लिए, एक सरल और साफ कोड महत्वपूर्ण है। बड़े पैमाने पर पुनर्गठन अपरिहार्य हो जाएगा क्योंकि कंपनियां नवीनतम तकनीकों में अपग्रेड करती हैं और कुछ कम दर्दनाक आवश्यकताएं सामने आती हैं।

त्रुटि प्रबंधन और स्वचालित विश्लेषण

सिस्टम लॉग का विश्लेषण करने में मशीन लर्निंग एड्स, प्रौद्योगिकी के सक्षम होने के बाद मुद्दों को बहुत तेज और सक्रिय रूप से फ़्लैग करने में सक्षम बनाता है। इसके अलावा, सॉफ़्टवेयर को भविष्य में किसी भी मानवीय संपर्क के बिना त्रुटि उत्तर को गतिशील रूप से बदलने की अनुमति देना संभव है।

बुद्धिमान सहायक

प्रोग्रामर प्रलेखन और समस्या निवारण कोड की समीक्षा करने के लिए एक महत्वपूर्ण मात्रा में प्रयास करते हैं। डेवलपर्स बुद्धिमान प्रोग्रामिंग सहायकों का उपयोग करके समय-समय पर मार्गदर्शन और सर्वोत्तम अभ्यास, कोड उदाहरण और प्रासंगिक दस्तावेज़ जैसे अनुशंसाएं प्रदान करने के लिए समय बचा सकते हैं।

रणनीतिक निर्णय लेना

विभिन्न उत्पादों और सुविधाओं पर इतना समय बिताने के साथ, डेवलपर्स के लिए यह मूल्यांकन करना आसान हो जाता है कि किन लोगों को प्राथमिकता देने की आवश्यकता है और किन को समाप्त किया जा सकता है। मौजूदा ऐप्स के प्रदर्शन की समीक्षा करने में सहायता के लिए कंपनियां पिछले विकास परियोजना त्रुटियों से अनुभव जमा करके ऐसे कृत्रिम बुद्धि मंच को प्रशिक्षित कर सकती हैं।

त्वरित प्रोटोटाइप

व्यावसायिक आवश्यकताओं को तकनीकी समाधानों में बदलने के लिए काफी समय और रणनीति की आवश्यकता होती है। नतीजतन, मशीन लर्निंग की मदद से, डेवलपर्स कम तकनीकी डोमेन पेशेवरों को प्राकृतिक भाषा दृश्य इंटरफेस का उपयोग करके नवाचारों को डिजाइन करने की अनुमति देकर इस प्रक्रिया को छोटा कर सकते हैं।

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सॉफ्टवेयर विकास में एआई को एकीकृत करने के 3 तरीके

प्रौद्योगिकी विकास के रूप में एआई उद्यम सॉफ्टवेयर विकास के लिए एक अधिक आकर्षक और व्यावहारिक विकल्प बनता जा रहा है। डेवलपर उत्पादकता बढ़ाने के लिए एआई का उपयोग करने के तीन तरीके यहां दिए गए हैं:

1. कोडिंग में एआई

एआई-आधारित रूटीन विभिन्न एकीकृत विकास वातावरण (आईडीई) में कोड की एक पंक्ति के भीतर अगली कार्रवाई या विधि कॉल का पूर्वानुमान लगा सकते हैं। जबकि एआई का अतीत में इन प्रक्रियाओं पर एक आदिम प्रभाव था, अब यह और अधिक जटिल हो गया है।

आईडीई केवल एक विधि की सलाह देते हैं। IDEs अब आगे टाइप कर सकते हैं, मेथड इनवोकेशन को पूरा कर सकते हैं और सभी आवश्यक तर्कों और मापदंडों को भर सकते हैं, सॉफ्टवेयर विकास में AI में प्रगति के लिए धन्यवाद।

अंततः, यह सुविधा सिंटैक्स त्रुटियों को निरंतर एकीकरण बिल्ड को तोड़ने से रोकते हुए विकास प्रक्रिया को काफी तेज कर सकती है।

2. सॉफ्टवेयर निर्माण में एआई

सॉफ्टवेयर विकास में अगला प्रमुख एआई प्रवृत्ति एआई सिस्टम के लिए उपयोग के मामले या सिस्टम की आवश्यकता को देखने और कोड का उत्पादन करने की क्षमता है जो कार्यात्मक स्थिति को लागू करता है और यहां तक ​​​​कि परीक्षण मामलों का निर्माण भी करता है।

चूंकि कंप्यूटर जनित कोड को अभी भी मानव निगरानी और परीक्षा की आवश्यकता है, यह अभी भी प्रयोगात्मक और अकादमिक है। हालांकि, जैसे-जैसे आईडीई सॉफ्टवेयर विकास के सभी हिस्सों में एआई को बुनते हैं, वैसे-वैसे दुनिया को भविष्य में कंप्यूटर-जनरेटेड कोड में और भी अधिक प्रगति देखने को मिलेगी।

3. निर्दिष्ट मार्गदर्शन में एआई

सॉफ्टवेयर विकास में तीसरी एआई प्रवृत्ति संवर्धित कोडिंग है। अंततः, यह इस बारे में है कि कैसे एआई एक डेवलपर के लक्ष्यों के लिए अनुरूप मार्गदर्शन देता है। इसे Google मानचित्र के समान कुछ के रूप में कल्पना करें: हालांकि किसी को पता हो सकता है कि कहीं कैसे जाना है, Google मानचित्र एक ऐसे मार्ग की सलाह दे सकता है जो वर्तमान ट्रैफ़िक स्थितियों के कारण या तो तेज़ या अधिक उपयुक्त है।

आज, एआई अगले शब्द या प्रासंगिक कोड लाइन को कोड करने में डेवलपर्स की सहायता कर सकता है। फिर भी, सबसे बड़ा दक्षता लाभ कोड के पूरे ब्लॉक की आशंका से आता है जो एक कार्यात्मक समस्या को हल कर सकता है।

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