Współczesny świat dynamicznie ewoluuje pod wpływem zaawansowanej technologii, a sztuczna inteligencja (AI) staje się nieodłącznym elementem naszego codziennego życia. Rewolucjonizuje ona wiele dziedzin, od zdrowia po transport, od biznesu po edukację. Jednak, gdy przyglądamy się bliżej, zauważamy, że to nie tylko nasze otoczenie ulega zmianom - również sama branża tworzenia oprogramowania doświadcza rewolucyjnych przemian.

W tym artykule skupimy się na fascynującym zjawisku, jakim jest rola sztucznej inteligencji w cyklu życia oprogramowania. AI staje się kluczowym graczem, kształtującym sposób, w jaki projektujemy, rozwijamy i utrzymujemy oprogramowanie. Przyjrzymy się, w jaki sposób te zaawansowane technologie nie tylko usprawniają procesy wytwórcze, ale także napędzają innowacje, zmieniając oblicze całej branży IT.

 

Na początek przypomnijmy czym jest cykl życia oprogramowania. Cykl życia oprogramowania (ang. Software Development Life Cycle (SDLC)), to proces, który obejmuje wszystkie etapy realizacji produktu -  od koncepcji pomysłu na oprogramowanie aż do jego wycofania z użytku. Istnieje szereg różnych standardów i podejść dotyczących organizacji SDLC, jednak ogólnie można wyróżnić kilka kluczowych faz. Pierwszą fazą jest planowanie, podczas którego definiowane są cele projektu, zasoby, harmonogram i budżet. Określa się również zakres projektu i plan działania, czego elementem jest analiza ryzyka. Następnie przechodzimy do fazy analizy (zwanej również fazą wykonalności lub fazą wymagań). W tej fazie analizuje się wymagania biznesowe i użytkownika celem opracowania wymagań systemowych. Zespół programistyczny i interesariusze wspólnie określają, co system powinien osiągnąć. Na podstawie uzyskanych informacji możemy przejść do fazy projektowania, podczas której architekci oprogramowania opracowują szczegółowy plan techniczny systemu. Kolejną fazą jest implementacja – czyli kodowanie oprogramowania na podstawie projektu. Częścią tej fazy mogą być testy jednostkowe (zwane czasem również testami programistycznymi), które mają na celu sprawdzić poprawność kodu. W kolejnym etapie następuje testowanie. Elementy systemu są testowane, aby upewnić się, że spełniają one wymagania.

 

Wytworzony i przetestowany produkt jest wdrożony w środowisku produkcyjnym – jest to etap wdrożenia. Proces ten może obejmować migrację danych, konfigurację systemu i inne zadania związane z wprowadzaniem systemu do użycia. Na koniec następuje najdłuższa faza cyklu życia - utrzymanie. Podczas utrzymania system jest rozwijany, ulepszany i monitorowany.

 

 

Powyższa sekwencja faz oczywiście jest umowna – wiele etapów może zachodzić równolegle czy iteracyjnie. Sama nomenklatura – fazy – również jest pewnym uproszczeniem. W nowoczesnych metodykach wytwarzania oprogramowania niekoniecznie mówimy o zamkniętych fazach, ale raczej o praktykach, które mogą być wykonywane przez cały cykl wytwórczy.

 

Sztuczna inteligencja może być znakomitą pomocą na każdym etapie wytwarzania oprogramowania.

Sztuczna inteligencja wspiera proces pozyskiwania wymagań i analizy. Dzięki zaawansowanym algorytmom przetwarzania języka naturalnego oraz technologiom uczenia maszynowego, AI potrafi skutecznie analizować ogromne ilości danych tekstowych, wyciągając istotne informacje z dokumentacji, e-maili czy nawet rozmów z klientami. Automatyzacja tego etapu pozwala na szybsze i bardziej precyzyjne zrozumienie potrzeb użytkowników oraz kluczowych wymagań projektowych. Dodatkowo, narzędzia oparte na sztucznej inteligencji są w stanie przygotowywać specyfikacje, również w postaci modeli. Wykonano już szereg prób polegających na generowaniu diagramów procesów na podstawie dokumentacji biznesowej – uzyskane wyniki dają podstawę, by wierzyć, że z biegiem czasu AI znacząco usprawni obszar modelowania procesów oraz systemów.

 

Samo pozyskiwanie wymagań może być znacząco ułatwione dzięki generatywnej AI – sztuczna inteligencja może “zaproponować” wymagania dla wielu obszarów  biznesowych oraz konkretnych systemów. Może też być pewnym wsparciem przy formułowaniu wymagań jakościowych, których specyfikacja stanowi wyzwanie dla wielu analityków, ponieważ wymagania te muszą być określone bardzo mierzalnie, co nierzadko wymaga pewnej wiedzy technicznej. Sztuczna inteligencja może pomóc w kontroli i poprawie jakości wymagań, wyłapując potencjalne problemy z jakością, takie jak braki informacyjne czy potencjalne niejednoznaczne sformułowania. Dzięki takiemu wsparciu, zespoły wytwórcze zyskują nie tylko efektywność, ale również pewność, że ich prace zaczynają się od solidnych fundamentów.

 

W procesie tworzenia architektury, AI wykazuje swoją siłę poprzez analizę dużej ilości danych oraz modelowanie, co umożliwia identyfikację optymalnych struktur systemowych i relacji między nimi. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji wspierają również proces projektowania, umożliwiając automatyczne generowanie kodu na podstawie wcześniejszych wzorców i najlepszych praktyk. Algorytmy uczenia maszynowego mogą prognozować potencjalne obszary optymalizacji, co znacząco skraca czas tworzenia i poprawia jakość kodu. Ponadto, sztuczna inteligencja może być pomocna w identyfikowaniu błędów czy potencjalnych problemów już na etapie projektowania, co pozwala na ich eliminację jeszcze przed przejściem do fazy implementacji.

 

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje proces tworzenia kodu, stając się niezastąpionym narzędziem dla programistów. W kontekście szybkiego rozwiązywania błędów, algorytmy uczenia maszynowego są w stanie analizować duże zbiory danych dotyczących kodu, identyfikując potencjalne problemy oraz sugerując efektywne rozwiązania. To znacząco przyspiesza proces debugowania, umożliwiając programistom skoncentrowanie się na bardziej kreatywnych aspektach tworzenia oprogramowania. Ponadto, sztuczna inteligencja wspomaga również w procesie refaktoringu kodu, proponując optymalne zmiany strukturalne czy optymalizacje. Dzięki analizie wzorców i najlepszych praktyk, AI umożliwia programistom dokładniejsze dostosowanie kodu do zmieniających się potrzeb projektu. W ten sposób, sztuczna inteligencja nie tylko skraca czas potrzebny na tworzenie oprogramowania, ale również podnosi jego jakość, umożliwiając bardziej efektywny i zrównoważony rozwój aplikacji.

 

W obszarze testowania, AI może pomóc w tworzeniu planów testów oraz przypadków testowych, uwzględniając różnorodne scenariusze i potencjalne obszary ryzyka. To pozwala na precyzyjne dostosowanie planów testów do unikalnych wymagań każdego projektu. Ponadto, sztuczna inteligencja jest niezastąpiona w generowaniu pomysłów na przeprowadzanie testów eksploracyjnych, które mogłyby być pominięte w tradycyjnych podejściach. W dziedzinie automatyzacji, AI znacząco przyspiesza proces pisania skryptów automatycznych. W rezultacie, sztuczna inteligencja nie tylko ułatwia proces testowania, lecz także podnosi jego efektywność, zapewniając dokładniejsze i kompleksowe wyniki.

 

W środowisku wdrażania oprogramowania, sztuczna inteligencja wykazuje się niezwykłą użytecznością, oferując innowacyjne rozwiązania wspierające procesy implementacyjne i utrzymaniowe. W zakresie CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment), algorytmy uczenia maszynowego wspomagają w implementacji potoków (ang. pipeline) oraz skryptów konfiguracyjnych, automatyzując procesy testowania, kompilacji i wdrożenia. Sztuczna inteligencja skutecznie wspiera także tworzenie dokumentacji poprzez identyfikację kluczowych elementów kodu i generowanie opisów funkcji oraz interakcji między nimi. Ponadto, analiza wzorców użytkowania aplikacji pozwala AI na sugestie dotyczące dostosowywania infrastruktury, umożliwiając dynamiczne skalowanie zasobów w odpowiedzi na zmieniające się obciążenia. W efekcie, sztuczna inteligencja nie tylko przyspiesza i usprawnia procesy wdrażania, ale również zapewnia bardziej zautomatyzowane i zgodne z najlepszymi praktykami podejście do utrzymania oprogramowania.

 

Podsumowując, wprowadzenie sztucznej inteligencji do cyklu życia oprogramowania może znacząco usprawnić każdy jego aspekt. AI nie tylko przyspiesza procesy, ale także podnosi ich efektywność, umożliwiając szybsze dostarczanie produktów na rynek z zachowaniem pożądanego poziomu jakości. Niemniej jednak, warto podkreślić, że generatywna sztuczna inteligencja, choć jest potężnym narzędziem, może być obarczona ryzykiem błędów. Nie każdy uzyskany wynik, nie każda informacja generowana przez AI jest wiarygodna i można na niej bezrefleksyjnie polegać. Dlatego ekspercka wiedza i ludzki nadzór pozostają nadal kluczowymi elementami, które powinny kierować procesem rozwoju oprogramowania. Połączenie ludzkiej wiedzy, doświadczenia i intuicji z potencjałem sztucznej inteligencji otwiera nowe perspektywy, umożliwiając innowacje i przyspieszenie tempa rozwoju technologicznego, zachowując jednocześnie niezbędną dbałość o jakość i bezpieczeństwo produktów.

 

 

Artykuł powstał we współpracy z Karoliną Zmitrowicz, autorką kilkunastu publikacji z obszaru zarządzania jakością, testowania, analizy biznesowej.

 

 

Chesz dowiedzieć się więcej na temat zalet i wad wykorzystania AI w produkcji oprogramowania?

Zobacz zapis z webinaru prowadzonego przez Karolinę Zmitrowicz oraz Rossa Apostola na temat: „Sztuczna inteligencja w produkcji oprogramowania” ⤵️