软件开发工具提供商加快人工智能和机器学习技术集成到应用程序和平台中的步伐
为了减少团队面临的延迟，软件开发工具提供商加速将人工智能和机器学习技术集成到应用程序和平台中。其目标是加速软件开发生命周期 (SDLC) 的所有阶段，同时提高软件质量。幸运的是，用例表明这些目标已经实现，达到了更高水平的准确性、质量和可靠性。
在 AI 加速的 10 种方式中，最令人着迷的是它在帮助开发人员完成困难且耗时的任务方面非常有效。最耗时的任务之一是管理多代和版本的需求文档。ps 开发的 Jira 软件是使用人工智能简化软件开发生命周期 (SDLC) 的各个阶段并帮助管理需求的行业领导者，被广泛认为是该领域的行业标准。
（1）通过人工智能和机器学习实时自动提示代码段，加快开发速度，提高生产效率。
一些行业领先的企业软件供应商团队在客户关系管理 (CRM)、供应链管理和社交媒体市场展开激烈竞争。他们说这个人工智能用例效率更高，并且在准确性方面受益更多。业内领先的客户关系管理 (CRM) 提供商的代表表示，首先使用人工智能自动完成代码的努力是徒劳的。开发工具提供商认为IT外包服务，通过使用受监控的机器学习算法，可以提高对模型学习和代码请求的响应能力。微软的代码现在已经安装了超过 600 万次IT外包服务，这就是为什么该团队将其称为世界上最有价值的 AI 开发。
(2) 证明了使用人工智能简化需求管理可以提高需求文档的准确性和质量，并有效捕捉下一代应用程序和平台中的用户需求。
AI 提供可靠的结果，并简化了创建、编辑、验证、测试和管理需求文档的所有阶段。团队成员使用基于人工智能和机器学习的需求管理平台来节省时间，并且在编码重新启动和软件产品创建的紧迫性期间经常出现。第一次获得正确的需求有助于整个项目保持在项目计划的路径上。基于人工智能的软件开发工具提供商有机会为及时完成项目以及快速开发和推出该领域的新应用程序创建业务案例。有趣的是，在工具领域，自然语言处理技术的采用迅速增长，使用基于人工智能的工具的公司能够将需求审查时间减少 50% 以上。