Снизить Time to market продукта с помощью AI: метрики, преимущества, риски

Вывод готового продукта на рынок не самая простая задача даже для крупных разработчиков программного обеспечения. Технологии, необходимые для создания приложений (особенно с появлением ИИ), становятся все сложнее, требуя все больше времени, усилий и денег.

Из-за бесконечных доработок, сроки вывода продукта на рынок максимально растянуты. В условиях жесткой конкуренции длительная работа над продуктом является роскошью, которую мало кто может себе позволить.

На помощь приходит искусственный интеллект. Инструменты ИИ помогут автоматизировать задачи, повысить качество кода и дать практические идеи. Используя их, можно сократить время вывода продукта на рынок, таким образом обеспечив себе конкурентное преимущество. Давайте рассмотрим наиболее известные сервисы, применяемые в разработке, метрики, которые можно оптимизировать с помощью ИИ, а также преимущества и риски, связанные с внедрением этих инструментов.

GitHub Copilot, разработанный GitHub в сотрудничестве с OpenAI, был запущен в июне 2021 года и с тех пор стал незаменимым помощником разработчиков. Это новейший инструмент для автодополнения кода, работающий на Codex. Эта ИИ-система предлагает целые строки или блоки, в режиме реального времени продолжая код, который пишет пользователь. Благодаря впечатляющей способности считывать контекст из комментариев и кода, подсказки, выдаваемые программой, высокорелеванты, что ускоряет написание кода и помогает эффективно ориентироваться в сложных кодовых базах. В итоге вы экономите массу времени.

В феврале 2024 года компания выпустила GitHub Copilot Enterprise, ИИ-ассистента, который генерирует предложения по коду, отвечает на запросы и обобщает изменения на основе собственной кодовой базы и стандартов организации. Эта программа может вывести разработку на новый уровень, буквально предоставляя каждому программисту в качестве ассистента искусственный интеллект.

Оптимизированные метрики: Скорость разработки, velocity или иная метрика, отвечающая в продуктовой компании за производительность команды.

Преимущества: Этот инструмент повышает темпы разработки, подсказывая строки кода в режиме реального времени, благодаря чему разработчик тратит меньше времени на шаблонный код и может сосредоточить усилия на сложных задачах.

Риски: Чрезмерное доверие к коду, предлагаемому ИИ, может препятствовать развитию программиста и поиску новаторских решений. Есть вопросы также к правовым аспектам использования объектов интеллектуальной собственности, поскольку в машинном обучении может использоваться код, защищенный авторским правом.

Еще один AI-ассистент, Tabnine, впервые выпущенный в 2017 году компанией Codota, поддерживает широкий спектр языков программирования и интегрированных сред разработки (IDE). Отличительная черта этой программы - модель глубокого обучения, которая умеет анализировать ваш код и персонализирует автозаполнение строк, повышая качество кода и производительность разработчика.

Компания, базирующаяся в Тель-Авиве, объявила о существенном усовершенствовании своего ИИ-помощника. Теперь подсказки стали более точными и индивидуальными, так как утилита умеет дополнять запрос пользователя результатами собственного поиска релевантной информации, а также распознавать и подстраиваться под уникальный стиль программирования вашей компании, опираясь на конкретный код и шаблоны кодовой базы команды или интегрированной среды разработки. А чат Tabnine, поддерживающий естественный язык, делает процесс взаимодействия еще более комфортным.

Оптимизированные метрики: делает процесс программирования более продуктивным. Ключевая метрика аналогична GitHub Copilot.

Преимущества: Поддерживает широкий спектр интегрированных сред разработки и языков программирования, персонализирует автодополнение кода, подстраиваясь под стиль разработчика, тем самым повышая темпы разработки.

Риски: Неспособность понять собственный код и снижение новаторства. Проблема конфиденциальности данных (хотя Tabnine утверждает, что они серьезно относятся к конфиденциальности) связана с анализом кода и генерацией подсказок.

Компания Testim, основанная в 2014 году, специализируется на комплексных решениях на базе искусственного интеллекта для автоматизации тестирования. Они используют ИИ в тестах на самовосстановление, которые автоматически адаптируются к изменениям в пользовательском интерфейсе веб-приложения, сокращая время на поддержание тест-кейсов и со временем повышая точность тестов.

В 2022 году компания была приобретена Tricentis, признанным лидером отрасли непрерывного тестирования и глобальной компанией по тестированию программного обеспечения, клиентами которой являются Columbia, Vodafone, Dell, Dolby, A1 и Kimberly-Clark. С Testim Tricentis расширила линейку своих SaaS-продуктов. Клиенты могут использовать облачное тестирование по гибким тарифным планам, которые зависят от объема потребляемой услуги. Решение позволяет тестировать приложения на соответствие как функциональным, так и нефункциональным требованиям.

Оптимизированные метрики: Экономия времени и ресурсов при тестировании. Задействованные метрики: время, затрачиваемое на создание и поддержание тест-кейсов, а также показатель стабильности автоматизированных тестов и функциональности в продукте.

Преимущества: Алгоритмы ИИ позволяют со временем повышать надежность и стабильность тестов, сокращать расходы на поддержание тест-кейсов, а также повышает охват и точность тестирования.

Риски: Требуется много времени на первоначальную настройку и обучение сети. Чрезмерная зависимость от автоматизированного тестирования может привести к игнорированию сложных тестов взаимодействия системы с пользователем.

Вышедшее в 2013 году, это приложение позволяет проводить визуальное тестирование графического интерфейса на предмет его корректного отображения пользователю на всех устройствах. Основанная на ИИ функция Ultrafast Grid позволяет выполнять визуальные тесты с невероятной скоростью в нескольких браузерах и устройствах, фиксируя визуальные регрессии с предельной точностью.

В 2021 году Applitools выпустила Ultrafast Test Cloud, использующее визуальный искусственный интеллект для значительного ускорения кроссбраузерного тестирования и тестирования на различных устройствах. Позже, в июне 2023 года, Applitools приобрела Prelight, передовую платформу для автоматизации тестирования с фокусом на низкокодовое тестирование. Таким образом, Applitools сделала свой продукт гораздо доступнее широкой аудитории, поскольку теперь для создания сценариев сквозного тестирования не требуется код. Это беспроигрышный вариант с точки зрения затрат времени, усилий и инвестиций.

И совсем недавно, в начале февраля, Applitools анонсировала запуск Intelligent Testing platform, платформы для автоматизированного тестирования на основе генеративного искусственного интеллекта. Также компания объявила о запуске Applitools Autonomous, инструмента, который решает задачи тестирования с кодом. Это решение существенно облегчит жизнь продуктовым компаниям и преобразит индустрию тестирования в целом.

Оптимизированные метрики: Повышает точность визуального тестирования. Показатели - это количество обнаруженных дефектов пользовательского интерфейса и время, затраченное на выявление визуальных регрессий.

Преимущества: Автоматизация визуального тестирования, гарантирующее, что пользовательский интерфейс будет отображаться должным образом на всех устройствах. Как результат - улучшенный пользовательский опыт.

Риски: Сложность интеграции с существующей средой тестирования. В визуальном тестировании могут возникать ложные срабатывания из-за незначительных и несущественных изменений.

DeepCode, приобретенная Snyk в 2020 году, была новаторской платформой, использующей искусственный интеллект для анализа и улучшения качества кода путем поиска ошибок и уязвимостей. Обучаясь на сотнях тысяч проектах с открытым исходным кодом, ИИ-платформа дает полезные рекомендации по повышению безопасности и производительности кода. В настоящее время Snyk продолжает интегрировать технологии DeepCode (а также расширять свой охват во всех направлениях кибербезопасности).

Недавно компания Skyn выпустила Snyk AppRisk, инструмент, предназначенный для обеспечения безопасности приложений и адаптивного взаимодействия между разработчиками и командой информационной безопасности. Благодаря недавним приобретениям компаний Insights и Enso Snyk стала универсальным и единственным в своем роде поставщиком решений в сфере кибербезопасности.

Оптимизированные метрики: Повышение качества и безопасности кода. Задействованные метрики: обнаруженные уязвимости, время их устранения и оценку качества кода.

Преимущества: Дает обратную связь и рекомендации по улучшению безопасности и производительности кода в режиме реального времени, что значительно снижает риск развертывания уязвимого кода.

Риски: Возможно, что не все типы уязвимостей будут обнаружены. Есть риск ложных срабатываний, которые могут привести к потраченным впустую ресурсам и пропущенным реальным угрозам.

Компания Codacy, основанная в 2014 году, автоматизирует проверку кода и отслеживает качество кода при каждом запросе на фиксацию и включение изменений. Эта платформа, основанная на ИИ, обладает такими функциями, как автоматическая идентификация паттернов кода и оценка технической задолженности, что помогает командам придерживаться стандартов кодирования и постепенно повышать надежность кода. Это упрощает работу разработчиков, одновременно повышая её качество. Codacy снимает бремя обслуживания инфраструктуры с разработчиков, высвобождая творческие силы для работы над продуктом.

В 2022 году, незадолго до получения 15,5 миллионов евро в раунде финансирования серии B, Codacy запустила Pulse. Это бессерверное приложение, а значит, вам не придется беспокоиться о том, достаточна ли ваша инфраструктура для будущего масштабирования. Это экономически выгодное решение: вы платите только за используемые ресурсы.

Оптимизированные метрики: Постоянное улучшение качества кода и мониторинг соответствия требованиям. Задействованные метрики: тенденции в области качества кода, технический долг и соответствие стандартам кодирования.

Преимущества: Упрощает процессы проверки кода и обеспечивает соблюдение лучших практик и стандартов, способствуя повышению качества и надежности кода.

Риски: Установка и конфигурация могут потребовать значительных усилий. Чрезмерное внимание к метрикам кода может отвлечь от более важных проблем с архитектурой.

Monday, платформа управления проектами, была создана в 2012 году. Некоторые функции платформы основаны на ИИ. Искусственный интеллект, отвечающий за такие функции платформы как прогностическая аналитика для планирования проектов и распределения ресурсов, способен точно прогнозировать сроки реализации проектов и выявлять потенциальные проблемные точки, оптимизируя реализацию проекта.

С 2023 года компания намерена расширить сферу применения искусственного интеллекта. Любопытная инициатива компании - открыть доступ к функциям AI-помощника, среди которых автоматическая генерация задач, написание электронных писем, конспектирование, составление формул. Компания считает, что это позволит разработчикам создавать приложения, которые затем можно будет разместить на торговой площадке Monday.com. Компания явно на правильном пути: в 2023 году их выручка составила 729,7 миллиона долларов.

Оптимизированные метрики: Повышается эффективность управления проектами. Задействованные метрики: показатели завершения проекта, соблюдение сроков и эффективность распределения ресурсов.

Преимущества: Функции искусственного интеллекта помогают выявлять потенциально проблемные точки проекта и оптимизировать распределение ресурсов, что приводит к более точным прогнозам по срокам реализации проекта и сокращению задержек.

Риски: Возможно потребуется значительные усилия для настройки системы под конкретные рабочие процессы. Чрезмерная зависимость от прогностической аналитики может привести к потере бдительности в управлении проектами.

Atlassian - австрийско-американский разработчик программного обеспечения, который создает решения для девелоперов и менеджеров проектов. Такие известные приложения, как Jira, Confluence и Trello, являются ключевыми игроками в сфере управления проектами и разработке программного обеспечения.

Самая ранняя система Atlassian - Jira - была представлена во множестве версий с момента своего запуска в 2002 году. В 2023 году компания Atlassian усилила Jira и Confluence возможностями искусственного интеллекта . Благодаря ИИ в Jira можно создавать истории пользователей, корректировать тон сообщений и генерировать идеи для плана тестирования в Confluence. Наконец, в Jira есть AI-технология для создания краткого описания инцидентов. С Atlassian Intelligence пользователи могут использовать естественный язык, чтобы выявить ошибку и запросить аналитику.

Оптимизированные метрики: Повышает эффективность управления проектами и точность решения проблем. Задействованные метрики: сокращение времени на решение задач, повышение точности сортировки заявок, более предсказуемые сроки реализации проекта.

Преимущества: Интеграция искусственного интеллекта для автоматизации категоризации и приоритизации тикетов, улучшения рабочего процесса и повышения эффективности проектов. Предиктивная аналитика помогает прогнозировать возможные задержки в реализации проекта, что позволяет заблаговременно вносить коррективы. Функция смарт-поиска помогает быстрее находить информацию, что повышает производительность.

Риски: Искусственный интеллект, распределяя тикеты, может упустить нюансы, для понимания которых требуется внимание человека. Конфиденциальность и безопасность данных могут оказаться под угрозой из-за доступа искусственного интеллекта к большим объемам данных по проекту. Внедрение функций искусственного интеллекта требует определенного периода обучения, который может временно нарушить устоявшиеся рабочие процессы.

Как мы видим, инструменты искусственного интеллекта могут помочь разработчикам программного обеспечения ускорить вывод продукта на рынок. Вы можете оптимизировать важнейшие показатели и повысить производительность, качество кода и эффективность управления проектами – и все это с помощью одного (или нескольких) инструментов. Тем не менее, важно взвесить преимущества и потенциальные риски, такие как проблемы конфиденциальности данных, чрезмерная зависимость от автоматизации и необходимость тщательной интеграции и настройки. Применяя инструменты ИИ для повышения скорости и эффективности разработки программного обеспечения, не забывайте включать критическое мышление. Умение держать баланс между автоматизацией и человеческим подходом еще долго будет иметь ключевое значение при работе с ИИ.