在软件开发领域，效率和创新至关重要。随着企业努力以前所未有的速度提供尖端解决方案，生成式人工智能有望改变软件开发生命周期 (SDLC) 的每个阶段。
麦肯锡的一项研究表明，软件开发人员使用生成式人工智能可以将编码任务完成速度提高一倍。从用例创建到测试脚本生成，生成式人工智能提供了一种简化的方法，可以加速开发，同时保持质量。这项突破性的技术正在彻底改变软件开发，并为企业和企业带来切实的好处。
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软件开发生命周期中的瓶颈
传统上，软件开发涉及一系列耗时且资源密集的任务。例如，创建用例需要精心规划和记录，通常涉及多个利益相关者和迭代。设计数据模型和生成实体关系图 (ERD) 需要大量精力和专业知识。此外，需要聘请具有专业知识的技术功能顾问来转化业务需求（例如，将用例转换为序列图形式的流程交互）。
一旦定义了架构，将其转换为后端 Java Spring Boot 代码又增加了一层复杂性。开发人员必须编写和调试代码，这个过程很容易出错和延迟。制作前端 UI 模型涉及大量设计工作，通常需要专门的技能和工具。
测试进一步加剧了这些挑战。手动编写测试用例和脚本非常费力，而且在不断发展的代码库中保持测试覆盖率是一项持续的挑战。因此，软件开发周期可能会延长，阻碍上市时间并增加成本。
总而言之，传统的 SDLC 可能存在效率低下的问题。以下是一些常见的痛点：
- 耗时任务：创建用例、数据模型、实体关系图 (ERD)、序列图和测试场景以及测试用例创建通常涉及重复的手动工作。
- 文档不一致：文档可能分散且过时，从而导致混乱和返工。
- 开发人员资源有限：高技能开发人员的需求量很大，重复性任务会耗费他们的时间和精力。
新方法：IBM Watsonx 来救援
塔塔咨询服务公司与 IBM® 合作，开发了一种结合 IBM watsonx™ 的观点。它可以自动执行许多繁琐的任务，并使开发人员能够专注于创新。功能包括：
- 用例创建：用户可以用自然语言描述所需的特性，然后 Watsonx 分析输入并起草全面的用例，以节省宝贵的时间。
- 数据模型创建：基于用例和用户故事，watsonx 可以生成代表软件数据结构的健壮数据模型。
- ERD 生成：数据模型可以自动转换为可视化的 ERD，提供实体之间关系的清晰图像。
- DDL 脚本生成：一旦定义了 ERD，watsonx 就可以生成用于创建数据库的 DDL 脚本。
- 序列图生成：watsonx可以自动生成用例和数据模型的过程交互的可视化表示，提供对业务流程的清晰理解。
- 后端代码生成：watsonx 可以将数据模型和用例转换为功能性后端代码，如 Java Springboot。这不会淘汰开发人员，而是让他们专注于复杂的逻辑和优化。
- 前端 UI 模型生成：watsonx 可以分析用户故事和数据模型，以生成软件用户界面 (UI) 的模型。这些模型有助于可视化应用程序并收集早期反馈。
- 测试用例和脚本生成：watsonx可以分析代码和用例来创建自动化测试用例和脚本，从而提高软件质量。
效率、速度和成本节省
所有这些 watsonx 自动化都会带来好处，例如：
- 提高开发人员的工作效率： 通过自动执行重复性任务，watsonx 让开发人员有更多的时间进行创造性的解决问题和创新。
- 加快产品上市时间： 通过简化流程和自动化任务，企业可以更快地将其软件推向市场，从而抓住新的机遇。
- 降低成本： 更少的手动工作意味着更低的开发成本。此外，使用基于 Watson X 的测试尽早发现错误可以节省时间和资源。
拥抱软件开发的未来
TCS 和 IBM 认为，生成式 AI 并非要取代开发人员，而是要赋予他们力量。通过在整个 SDLC 中自动执行日常任务并生成工件，watsonx 为更快、更高效、更具成本效益的软件开发铺平了道路。采用 IBM watsonx 等平台不仅仅是采用新技术，还意味着在数字时代充分发挥高效软件开发的全部潜力。
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