7 SDLC -Schritte, die von KI -Tools im Jahr 2025 betrieben werden: Reduzierte Kosten!

Ein kleiner Blick in die Vergangenheit

Früher war die Softwareentwicklung ein arbeitsintensiver Prozess, der erhebliche menschliche Anstrengungen und Zeit erforderte, um ein Produkt zum Leben zu erwecken. Die Komplexität des Aufbaus kundenspezifischer Software bedeutete häufig, dass Entwickler verschiedene Technologien, Rahmenbedingungen und Systeme beherrschen mussten, die die Entwicklungszeit und -kosten natürlich erhöhten. Der Aufwand für Aufgaben wie Codierung, Test und Bereitstellung könnte zu langwierigen Zeitplänen führen und Druck auf Budgets und Ressourcen ausüben.

Das Aufkommen von AI hat diesen Prozess jedoch revolutioniert und einen schnelleren und effizienteren Ansatz für die Softwareentwicklung ermöglicht. AI hat die Belegschaft vielseitiger gemacht, indem sie Routineaufgaben automatisiert und Tools bereitgestellt hat, mit denen Entwickler auf Bereiche über ihr Kernkompetenz hinaus spezialisieren können. Durch die Integration von KI-Tools wie maschinelles Lernmodellen, Codegeneratoren und automatisierte Testplattformen können sich Entwickler nun auf Innovation und höhere Problemlösung konzentrieren, anstatt sich in sich wiederholenden Aufgaben zu stecken.

Heutzutage können nicht-technische Personen KI-angetriebene Tools nutzen, um Software zu entwickeln und sogar ein Softwareprodukt auf Basic-MID-Level mit minimalem Codierungswissen zu absolvieren. AI hat die Softwareentwicklung demokratisiert und es Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund ermöglicht, ihre Ideen mühelos zum Leben zu erwecken. Diese Verschiebung hat das Angebot an verfügbaren Entwicklern erheblich erhöht, da auch diejenigen ohne technische Hintergründe funktionelle Anwendungen erstellen können.

Vor zehn Jahren könnte die Entwicklung eines Softwareprodukts auf Basic-MID-Ebene je nach Komplexität und Umfang leicht rund 200.000 US-Dollar oder mehr kosten. Heute könnte mit Hilfe von KI-gesteuerten Tools das gleiche Produkt für einen Bruchteil der Kosten entwickelt werden-etwa 50.000 US-Dollar-es für kleine Unternehmen und Startups zugänglicher machen. Die gesenkten Kosten und die erhöhte Effizienz verbessern nicht nur die Zugänglichkeit, sondern fördern auch eine innovativere und dynamischere Softwareentwicklungslandschaft.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie KI jeden Schritt des Lebenszyklus der Softwareentwicklung rationalisiert.

1. Anforderungenanalyse

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• ** AI-betriebene Umfrage-Tools ** wie ** Typform ** oder ** SurveyMonkey mit AI ** Für das Sammeln von Benutzer-Feedback. .

2. Systemdesign

• ** AI-gesteuerte Architektur-Design-Tools ** wie ** Archistar ** Hilfe beim Design skalierbarer und effizienter Softwarearchitekturen durch Analyse von Daten aus früheren erfolgreichen Projekten.
• ** AI in UX/UI-Design **: Tools wie ** Uizard ** und ** Figmas AI-unterstützte Funktionen ** können dazu beitragen, Aspekte des UI-Designs zu automatisieren, indem optimale Layouts, Farbschemata und andere Designelemente vorhersagen, die auf basierendem auf Basis von ui-Design Benutzerdaten.
• ** AI-basierte Diagrammwerkzeuge ** wie ** lucidchart mit ai ** kann dazu beitragen, Systemarchitekturen und Workflows automatisch auf der Grundlage vordefinierter Eingänge zu visualisieren.

3. Codierung (Entwicklung)

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• ** AI-gesteuerte Codegeneratoren **: ** OpenAI Codex ** und ** DeepCode ** kann dazu beitragen, Code-Snippets oder ganze Funktionen basierend auf einer Beschreibung der Funktionalität zu generieren.
• ** Maschinellerne Bibliotheken **: ** TensorFlow **, ** Pytorch ** und ** scikit-Learn ** können verwendet werden, um maschinelles Lernmodelle als Teil der Anwendung selbst zu entwickeln.

4. Tests

• ** AI-basierte Test-Tools ** wie ** Testim.io ** und ** Applitools ** Verwenden Sie AI, um die Erstellung von Testfällen, Ausführung und visuelle Validierung zu automatisieren, wodurch manuelle Testbemühungen reduziert werden. .
• ** AI in Leistungstests **: ** neeudesic AI -Test ** Kann Leistungsmetriken analysieren, um die Software -Leistungsprobleme mit AI vorherzusagen und zu optimieren.

5. Bereitstellung und Implementierung

• ** AI für die kontinuierliche Integration/kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) **: ** Circleci ** und ** Jenkins mit KI -Integrationen ** Optimieren Sie die Bereitstellungspipeline, indem Sie Probleme vorhersagen und Bereitstellungsaufgaben automatisieren.
• ** AI-basierte Infrastrukturmanagement : ** IBM Watson AIOPS ** und ** Azure AI ** Verwenden Sie AI, um die Infrastruktur zu überwachen, Fehler vorhersagen und die Antworten auf Systemanomalien während der Bereitstellung automatisieren. - Cloud-AI-Bereitstellung **: ** Google Cloud AI **, ** AWS AI ** und ** Azure AI ** Bieten Sie vorgefertigte Lösungen an, mit denen die Bereitstellung von AI-betriebenen Anwendungen in Produktionsumgebungen vereinfacht werden.

6. Wartung und Updates

• ** AI-gesteuerte Überwachungsinstrumente ** wie ** Dynatrace ** und ** NEW RELIC ** Verwenden Sie maschinelles Lernen, um Leistungsprobleme, Engpässe und potenzielle Ausfälle automatisch zu erkennen und bei Wartungsbemühungen zu helfen. . .

7. Dokumentation

• ** Automatisierte Dokumentationstools ** wie ** Gitbook ** und ** mkdocs ** können mit AI eine automatische Genehmigungsdokumentation aus Code-Kommentaren und Dokumentationsvorlagen verwenden. -** AI-gesteuerte Inhaltsgenerierung **: ** OpenAIs GPT-3 ** kann bei der Erstellung technischer Dokumentation, FAQs und Benutzerhandbücher basierend auf der Funktionalität und dem Benutzerfeedback der Software helfen.
• ** Knowledge Management -Plattformen **: ** Konfluenz mit AI ** kann dazu beitragen, relevante Dokumentationen basierend auf den Anforderungen des Teams zu organisieren und zu empfehlen.

8. Endgültige Bewertung und Feedback

• ** Sentiment Analysis ** Tools wie ** Monkeylearn ** oder ** Lexalytics ** Kann das Feedback und die Bewertungen des Benutzer analysieren, um Bereiche zur Verbesserung zu identifizieren und die Gesamtstimmung gegenüber der Software zu erkennen. -** AI-betriebene Analyseplattformen ** wie ** Power BI mit AI ** oder ** Tableau ** kann die Nutzungs- und Leistungsmetriken der Software analysieren und Entwicklern helfen, datengesteuerte Entscheidungen über zukünftige Updates oder Änderungen zu treffen.
• ** A/B -Test mit AI **: Tools wie ** optimizely ** oder ** Google Optimize ** können A/B -Testprozesse automatisieren und mit AI analysieren, welche Funktionen oder Änderungen zu einer besseren Einbindung oder Leistung des Benutzers führen.