L’innovation transformera le cycle de vie du génie logiciel – SD Times

L’innovation est essentielle pour responsables du génie logiciel pour contourner la concurrence et créer un paysage technologique attrayant pour les utilisateurs et les développeurs. L’innovation maintient les processus, les outils et les résultats frais et productifs.

Cependant, les équipes d’ingénierie logicielle connaissent souvent l’épuisement professionnel en raison de la demande d’innovation et ont peu d’énergie pour innover leurs propres processus et pratiques. Les leaders du génie logiciel peuvent introduire l’innovation avec de nouvelles méthodes de travail.

Utiliser AutoML pour réduire les dépendances externes et accroître l’innovation

Les compétences en science des données ne sont pas abondantes au sein des équipes de génie logiciel. Les leaders du génie logiciel sont pressés d’implémenter des algorithmes innovants d’apprentissage automatique (ML) dans leurs applications à des fins intelligentes et prédictives. Les services AutoML permettent aux développeurs sans compétences importantes en science des données de créer un ML spécifique à un objectif. Gartner prédit que d’ici 2027, jusqu’à 75 % des équipes d’ingénierie logicielle d’entreprise utiliseront les techniques d’autoML.

AutoML simplifie les défis actuels de responsables du génie logiciel et leurs équipes de la création des modèles à la gestion du cycle de vie des modèles. Alors que les responsables de l’ingénierie logicielle résolvent leur contrainte de talent en science des données en utilisant les services autoML, ils doivent également s’assurer que les applications utilisent l’intelligence artificielle (IA) de manière responsable. L’IA responsable tient compte de concepts tels que l’atténuation des biais, l’explicabilité et la transparence.

Les responsables de l’ingénierie logicielle doivent prévoir du temps et des ressources pour former leurs développeurs dans les domaines de la gestion du cycle de vie des modèles, tels que la validation, le déploiement, les opérations et la surveillance des modèles. Établissez une communauté pour éduquer sur l’IA et la gouvernance responsables, et pour surveiller les modèles déployés de comportement éthique.

Assistants de codage pilotés par ML

Produits de génération de code basés sur modèles de fondationtels que les grands modèles de langage, sont capables de générer des suggestions complexes et plus longues, ce qui entraîne une augmentation significative de la productivité des développeurs.

Les outils de complétion de code sont devenus essentiels pour les développeurs pour gérer la complexité du code, en particulier dans les environnements de développement intégrés modernes. D’ici 2027, 50 % des développeurs utiliseront des outils de codage alimentés par ML, contre moins de 5 % aujourd’hui.

Il est important de noter que les moteurs basés sur des règles ne sont pas en mesure de suivre le rythme de la croissance rapide du code d’entreprise et des dépendances de code open source. De nouveaux défis autour de la productivité, de la qualité du code généré, de l’attribution de la propriété intellectuelle et des biais dans les extraits générés émergent. Les responsables de l’ingénierie logicielle doivent définir une stratégie pour ces outils puissants et élaborer un plan pour atténuer les défis à mesure qu’ils surviennent. Favorisez une communauté de pratique pour maîtriser la nouvelle compétence de création d’invites en utilisant une combinaison de langage naturel et de pratiques de codage pour déterminer comment optimiser la génération de code avec un minimum d’effort.

Évaluer comment la conception générée par l’IA améliore les résultats des utilisateurs

La conception générative utilise les technologies d’IA, de ML et de traitement du langage naturel (NLP) pour générer automatiquement des flux d’utilisateurs, des conceptions d’écran et du contenu pour les produits numériques. La conception générée par l’IA donne aux concepteurs la possibilité de se concentrer sur la résolution des problèmes des utilisateurs, tandis que les outils d’IA produisent des conceptions logicielles intuitives et accessibles. Cette approche permet également aux leaders du génie logiciel d’évoluer rapidement et de proposer des fonctionnalités innovantes.

L’IA de conception générative réduit l’effort humain nécessaire à l’exploration de la conception et à la conception du produit final, permettant équipe membres de se concentrer sur la recherche d’utilisateurs, la stratégie produit et l’évaluation de solutions. D’ici 2027, la conception générative automatisera 70 % de l’effort de conception des nouvelles applications Web et mobiles.

Alors que les produits à un stade précoce alimentés par l’IA de conception générative se développent, les leaders du génie logiciel devraient créer des produits prêts à tirer parti de cette conception le plus tôt possible. Les produits basés sur des systèmes de conception populaires, tels que les systèmes de conception basés sur une plate-forme et open source, pourront utiliser l’IA de conception générative plus tôt que les conceptions de produits personnalisés.

Créer une vision de l’immunité numérique tout au long du cycle de vie de la livraison de logiciels

Les responsables de l’ingénierie logicielle ont du mal à planifier toutes les éventualités de défaillance des systèmes logiciels modernes et hautement distribués, ce qui entraîne une incapacité à corriger rapidement les défauts logiciels et à éviter l’impact sur les utilisateurs. Un système immunitaire numérique combine des pratiques et des technologies issues de l’observabilité, des tests augmentés par l’IA, de l’ingénierie du chaos, de l’autoremédiation, de l’ingénierie de la fiabilité des sites et de la sécurité de la chaîne d’approvisionnement logicielle pour accroître la résilience des produits, services et systèmes.

D’ici 2027, les organisations qui investissent dans la construction d’une immunité numérique augmenteront la satisfaction de leurs clients en réduisant les temps d’arrêt de 80 %. Donner la priorité aux activités d’immunité numérique préparera non seulement les organisations à atténuer les risques potentiels, mais utilisera également les échecs comme opportunités d’apprentissage.

Les responsables de l’ingénierie logicielle doivent fournir des conseils clairs aux équipes définissant la manière de hiérarchiser les efforts et les investissements en matière d’immunité numérique dans le cadre de la diffusion de la chaîne de valeur. Accélérez la réponse aux besoins critiques de l’entreprise en améliorant expérience de développeur et moderniser les pratiques de développement, de test et de sécurité inefficaces.

Ces méthodes de travail aideront les organisations à améliorer la productivité et l’expérience des utilisateurs et des ingénieurs. N’oubliez pas que l’innovation est un élément clé pour maintenir la productivité des processus. Utilisez ces méthodes de travail pour améliorer le cycle de vie du logiciel, de la conception, du codage et des tests aux expériences réelles axées sur le produit elles-mêmes.