Kecerdasan buatan adalah bahan bakar untuk apa yang kita kenal sebagai revolusi industri kelima. Kapasitasnya untuk mempengaruhi dan mengganggu banyak industri hampir tidak ada bandingannya. Hal yang sama benar mengenai pengembangan dan pengujian perangkat lunak.
Sementara kode penulisan sendiri belum menjadi teknologi komersial yang luas, otomatisasi lebih lazim dalam penulisan dan pengujian perangkat lunak. Pendekatan ini menjadi lebih kuat dengan meningkatnya adopsi AI.
Kami dapat melatih proses AI untuk memantau perangkat lunak, melakukan tugas secara mandiri, dan membuat penyesuaian otomatis berdasarkan pola yang dipelajari. Aplikasi semacam itu memengaruhi banyak area dalam pengembangan dan pengujian perangkat lunak, mulai dari desain hingga penerapan.
Peran AI dalam pengembangan perangkat lunak
Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam pengembangan perangkat lunak memiliki berbagai bentuk. Penggunaan populer melibatkan penambahan proses otomatis dengan kemampuan untuk membuat keputusan berdasarkan input atau output tertentu. Misalnya, kami dapat mengikat skrip penerapan ke layanan pemantauan kesalahan. Jika kesalahan terjadi pada cabang produksi, itu dapat memutar komit kembali atau maju untuk memastikan stabilitas server produksi. Intervensi manual tidak diperlukan. Itu saja mewakili dampak dramatis pada SLA, karena tidak lagi diperlukan untuk menjaga staf tetap siap siaga untuk menanggapi masalah kecil dan waktu henti server.
Banyak area dalam pengembangan dan pengujian perangkat lunak telah mendapat manfaat dari pengenalan dan penggunaan AI. Artikel ini hanya akan menyajikan beberapa contoh bagaimana AI mengubah area ini dalam berbagai aspek.
Desain perangkat lunak
Sebagian besar solusi perangkat lunak dimulai dengan fase penemuan. Ada banyak pertemuan dengan klien atau pelanggan untuk membahas persyaratan. Selanjutnya, pengembang akan menafsirkan tuntutan tersebut saat merancang sistem atau set fitur baru. Tuntutan klien dapat disampaikan dan ditafsirkan dalam banyak cara. Jika kita tidak mengatur proses dengan baik, pekerjaan dapat dengan cepat menjadi berantakan. e
Berkat evolusi Pemrosesan Bahasa Alami, AI dapat menginterpretasikan dokumentasi dengan persyaratan yang bertentangan dengan standar, seperti Panduan INCOSE untuk Persyaratan Penulisan. Saat mendeteksi elemen yang terlewat, ambigu, atau tidak konsisten dalam dokumen, itu akan segera menandainya.
Pendekatan ini berpotensi menghemat banyak waktu dan uang. Persyaratan yang disalahpahami atau bertentangan adalah sumber paling umum dari masalah desain perangkat lunak. Isu-isu tersebut dapat mempengaruhi semua proses pembangunan. Oleh karena itu, sangat penting untuk menyingkirkannya sesegera mungkin.
Pembuatan kode otomatis
Pengembang menghabiskan banyak waktu untuk menulis kode boilerplate. Bahkan dengan alat penghemat waktu seperti kerangka kerja, skrip build, dan pra-prosesor, mereka masih harus menulis banyak kode berulang. Fitur Smart Compose yang didukung AI Gmail menyarankan pengujian berdasarkan konten email. Pendekatan yang sama berlaku untuk IDE dan alat pengembang lainnya. Saran kode yang didukung AI membantu pengembang menulis komponen baru untuk perangkat lunak yang ada dengan cepat dan mudah, berdasarkan struktur solusi sebelumnya.
Itu lebih dari menghemat waktu menulis kode. Dengan cara ini, ini memastikan konsistensi kode di seluruh proyek. Beberapa proyek menyertakan linter atau pemformat untuk meningkatkan konsistensi dalam proses pembuatan. Namun, alat saran kode berbasis AI dapat melangkah lebih jauh. Mereka menerapkan pola desain khusus di atas dan di luar pemformatan kode. Kemudian, proses pengembangan menjadi lebih cepat, dan kode lebih konsisten.
Pengujian perangkat lunak otomatis
Pengujian perangkat lunak adalah proses yang memakan waktu bagi tim QA. Itu juga dapat memuat pengembang itu sendiri (sesuatu yang terkadang bisa menjadi pertempuran). Menulis, menjalankan, dan memelihara tes memakan banyak waktu. Tentu saja, ada kerangka pengujian. Mereka membantu dengan menyediakan struktur yang kokoh untuk pengujian dan menghilangkan kebutuhan untuk menulis banyak kode boilerplate. Namun, pengujian yang disempurnakan dengan AI dapat membuat pengujian yang dibuat sendiri, termasuk pembuatan data pengujian.
AI dapat menandai potensi bug baru segera setelah mereka berkomitmen. Pertama, ia dapat mempelajari basis kode proyek dan semua data bug dan regresinya. Kemudian, ia mengembangkan wawasan tentang di mana kemungkinan bug terjadi. Selanjutnya, jika ia menemukan kode yang mungkin menyebabkan kesalahan, ia menandai komit. Pendekatan semacam itu dapat memotong proses pengujian yang memakan waktu, seperti pengujian regresi. Itu dapat mengidentifikasi tas sebelum terjadi.
Kontrol penerapan
Area lain yang ditingkatkan oleh AI adalah penyebaran perangkat lunak. Ini adalah tahap unik dalam proses pengembangan yang terkadang bisa menjadi rumah bagi kesalahan yang mungkin Anda lewatkan selama pengujian. Perangkat lunak pemantauan yang disempurnakan dengan AI dapat mendeteksi penerapan yang rusak dan memutar kode yang ditempatkan di cabang produksi ke belakang atau ke depan secara otomatis untuk mencegah kode yang salah masuk ke lingkungan langsung.
Ini mengurangi waktu untuk memulihkan jika terjadi kesalahan. Selain itu, ini membantu mengurangi biaya staf agar orang-orang tetap siap dihubungi.
Proses yang didukung AI juga dapat diterapkan pada analisis pengaturan runtime perangkat lunak dan pengoptimalan konfigurasi lingkungan. Dengan demikian, Anda dapat menurunkan biaya dan mendapatkan aplikasi yang lebih efisien. Perangkat lunak akan dioptimalkan secara otomatis untuk menggunakan sumber daya sesedikit mungkin dan mengalokasikan sumber daya server jauh lebih baik.
AI telah mengubah cara kerja pengembang perangkat lunak
Pengembangan di area AI dan ML bergerak cepat. Pembelajaran mesin berlaku untuk semakin banyak proses. Pengujian perangkat lunak, proses penerapan, dan alat pemantauan berurusan dengan perangkat lunak yang digunakan secara terus-menerus. Mereka mengumpulkan dan menganalisis penggunaan data dengan cepat dan merespons kesalahan.
Implementasi AI dalam pengembangan dan pengujian perangkat lunak masih dalam tahap awal. Tapi itu berkembang. Semua teknologi baru dapat diadopsi oleh tim pengembangan dengan cepat jika mereka menawarkan cara untuk memaksimalkan sumber daya dan membuat tugas pengembangan menjadi lebih mudah. Git, standar industri dalam kontrol versi, pertama kali menjadi terkenal pada tahun 2005. Node.js, sebuah revolusi dalam operasi JavaScript, muncul pada tahun 2009. Bahasa populer seperti Go dan Rust bahkan lebih baru.
Semua alat itu menjadi umum dalam pengembangan perangkat lunak. Adopsi AI ke proses yang ada kemungkinan akan mengikuti tingkat penyerapan ini. Kami mempertimbangkan kemudahan, seperti saran kode dan pemantauan penerapan. Kemudian, ini berlaku untuk proses pengembangan yang mengotomatisasi, seperti menghasilkan tes. AI menawarkan lintasan unik untuk penggunaan di masa mendatang. Selain itu, semakin sering kita menggunakannya, semakin banyak data yang dikumpulkan dan dianalisis. Kemudian, ia dapat mempelajari lebih lanjut tentang cara menggunakan data tersebut.
Peningkatan dan otomatisasi
AI saat ini berada pada tahap yang sangat awal di sebagian besar proyek. Biasanya, pengembang menerapkannya untuk menyempurnakan proses yang ada. Itu juga dapat menyoroti potensi masalah, yang masih sering ditinjau oleh pengembang. Di sini, AI mungkin menjadi bagian dari proses peninjauan kode bersama dengan peninjauan manual oleh pengembang.
Di masa mendatang, seiring dengan peningkatan industri AI dan developer menjadi lebih mengenalnya, proses ini akan memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan analisis AI itu sendiri.
Saat ini, debugging berbasis AI mengidentifikasi potensi bug atau hambatan dalam basis kode. Seiring waktu, ia dapat belajar dari bug ini dan perbaikan untuk secara otomatis memperbaiki bug yang ditemukannya. Kita sudah bisa melihatnya di fitur pemrosesan teks seperti koreksi otomatis. Fungsionalitas yang sama akan menemukan kesalahan sederhana yang biasa dilakukan oleh pengembang (tidak ada deklarasi variabel, lupa titik koma, dll.) dan memperbaikinya. Pengembang tidak perlu melakukan apa pun, dan ini baru permulaan.
Masa depan AI dalam pengembangan perangkat lunak
Sekarang, AI adalah fitur yang relatif baru. Pengembang sering menggunakannya bersamaan dengan tinjauan manual atau menerapkannya untuk menyederhanakan pengambilan keputusan. Di masa depan, proses ini akan matang. AI akan menjadi lebih berdaya untuk membuat keputusan sendiri.
AI tidak akan mengurangi peran pengembang atau penguji. Ini hanya akan mengurangi tugas mereka yang membosankan dan memungkinkan orang menerapkan keterampilan mereka ke area yang lebih penting dan kreatif.
