Agile с помощью искусственного интеллекта

ИИ улучшает Agile, автоматизируя задачи, улучшая решения и оптимизируя рабочие процессы. Разработчики компании DST Global расскажут как повысить эффективность и выполнить работу быстрее с помощью Agile на базе искусственного интеллекта.

Внедрение гибких методологий при разработке программных приложений сегодня стало отраслевой нормой. Они позволяют командам разрабатывать более качественные продукты посредством итеративных циклов с помощью обратной связи.

Однако следует отметить, что Agile фактически изменил управление проектами в лучшую сторону, и в то же время освоить его процессы на самом деле довольно сложно. Это капитал во всей красе, благодаря которому здесь в игру вступает искусственный интеллект. Всем известно, что искусственный интеллект произвел революцию в способах реализации Agile и сделал наши процессы более эффективными, адаптивными и управляемыми данными.

Настало время попытаться понять, как ИИ улучшает важные этапы Agile.

Повышение точности прогноза при планировании спринта

На этом этапе начинается весь цикл разработки . Раньше команды полагались на свой предыдущий опыт и догадки, чтобы определить объем работы, которую им может потребоваться выполнить в предстоящем спринте. Однако это часто приводит к множеству ошибок. Это заставляет команды обходить сроки или торопить работу ближе к концу спринта.

Алгоритмы искусственного интеллекта подходят для изучения больших наборов данных. Это делает их уникальными для планирования спринта. Следующие указатели показывают, как ИИ помогает осуществлять этот процесс:

Анализ исторических данных

ИИ изучает предыдущие спринты и отслеживает продолжительность выполнения определенных задач. Кроме того, это помогает выявить проблемы, которые члены команды могут не заметить сразу.

Прогнозная оценка задачи

Инструменты искусственного интеллекта предвидят продолжительность задач и объем необходимых усилий. Они основаны на таких факторах, как исторические данные, опыт клиентов, а также навыки и сильные стороны задействованной команды. Этот подход к планированию спринта исключает большую часть догадок, связанных с оценками, по сравнению с предыдущим подходом.

Управление мощностями

ИИ помогает командам делать более обоснованные предположения о том, какой пропускной способностью и емкостью обладает каждый член команды. Он включал в себя ряд вещей, в том числе скорость, время, когда они не работают, и то, на что они способны. Это означает, что рабочая нагрузка будет распределяться более равномерно и стресс будет меньше.

Используя искусственный интеллект для точной настройки планирования спринта, команды могут избежать недо- или чрезмерных обязательств. Это решает распространенную проблему в Agile-практиках.

Интеллектуальная приоритезация бэклога

Одной из бесконечных задач для владельцев продуктов и команд разработчиков является выбор того, что включить в бэклог продукта. Раньше большинство людей руководствовались своими суждениями относительно того, что некоторым из их сотрудников следует делать дальше, какие функции реализовать, какие ошибки исправить или каким улучшениям расставить приоритеты. Тем не менее, этот процессно-ориентированный подход имеет негативные последствия, поскольку он предвзят из-за недостатка информации или чрезмерного давления со стороны вовлеченных заинтересованных сторон.

ИИ помогает командам принимать более обоснованные решения относительно расстановки приоритетов в невыполненной работе:

- Прогнозная аналитика влияния функций: инструменты искусственного интеллекта анализируют отзывы клиентов, рыночные тенденции и данные о производительности продукта, чтобы предугадать, какие функции принесут максимальную ценность. Это позволяет командам отдавать предпочтение функциям, которые соответствуют бизнес-целям и требованиям клиентов.

- Динамическая перераспределение приоритетов: инструменты искусственного интеллекта постоянно проверяют и корректируют приоритеты по мере поступления новых данных. Они включают в себя точки зрения клиентов, действия конкурентов или раскрываемые цифры. Это гарантирует, что список невыполненных продуктов всегда соответствует новейшим фактам.

- Оценка рисков: ИИ сравнивает, какие риски могут быть связаны с элементами невыполненной работы, например, насколько сложно реализовать функцию или насколько она подвержена ошибкам. Это помогает командам сбалансировать инновации и осторожность.

Автоматизация и объективность, которые ИИ привносит в обработку невыполненной работы, помогают избежать догадок. Это позволяет командам сосредоточиться на предоставлении функций, которые произведут наибольший фурор.

Улучшение совместной работы и продуктивности с помощью стендапов с использованием искусственного интеллекта

Ежедневные стендапы играют ключевую роль в методах Agile, помогая командам оставаться синхронизированными. Стендапы работают хорошо, но они часто превращаются в отчеты о состоянии дел, которые оставляют мало времени для решения проблем напрямую. Интеллектуальные инструменты на базе искусственного интеллекта могут улучшить эти стендапы за счет:

- Отслеживание проблем в режиме реального времени . Интеллектуальные технологии могут быстро предоставлять обновленную информацию о качестве кода, состоянии сборки и ходе спринта. Это дает команде четкое представление о проекте без необходимости ходить по комнате в поисках обновлений.

- Обнаружение препятствий . Наблюдая за текущими задачами и взаимодействиями, интеллектуальные технологии, такие как ИИ, могут находить потенциальные препятствия или области, где членам команды может потребоваться помощь. Он может выявить эти проблемы до того, как они перерастут в большие проблемы.

- Автоматизация сводок совещаний . Интеллектуальное программное обеспечение для транскрипции и анализа может суммировать основные моменты ежедневных проверок и отправлять их команде. Это помогает всем оставаться на одной странице без необходимости записывать что-то самостоятельно.

Делая ежедневные проверки более действенными и быстрыми, ИИ может помочь командам тратить больше времени на решение проблем и совместную работу.

Сокращение времени и расширение охвата благодаря автоматизированному тестированию и обеспечению качества

Тестирование — важный шаг в Agile, который часто может замедлить работу в более крупных проектах. Ручное тестирование занимает очень много времени, и даже при использовании более автоматизированных наборов тестов требуется большой объем работы для поддержания темпа. ИИ может значительно улучшить скорость и качество тестирования в Agile:

- Автоматизированное создание тестовых примеров: ИИ просматривает код и самостоятельно создает тестовые сценарии. Они охватывают больше крайних случаев и сценариев, чем старые методы. В конечном итоге это увеличивает охват тестированием без необходимости вмешательства людей.

- Прогнозирующее обнаружение ошибок . Инструменты машинного обучения прогнозируют области, где могут возникнуть различные сбои. Они учитывают прошлые данные, сложность кода и связанную с ним историю. Это позволяет командам сосредоточить свое тестирование на деталях, которые с большей вероятностью будут иметь дефекты.

- Тестовые сценарии с самовосстановлением: ИИ самостоятельно исправляет тестовые сценарии при малейших изменениях в базе кода. Это сокращает время, которое разработчики тратят на поддержку тестов.

Ускоряя процесс тестирования и улучшая обнаружение ошибок, ИИ помогает Agile-командам поддерживать скорость, не снижая качество.

Отслеживание прогресса и отчетность в режиме реального времени

Agile-командам нужна постоянная обратная связь для точной настройки своих стратегий. Но отслеживание прогресса и составление отчетов требует времени и часто не обеспечивает точности в реальном времени. ИИ может облегчить эту работу:

- Автоматизированная отчетность: ИИ составляет отчеты о ходе работы в режиме реального времени, используя текущие данные спринта. Это дает владельцам продукта и заинтересованным сторонам четкое представление о состоянии проекта.

- Расширенная аналитика для отслеживания скорости: инструменты на базе искусственного интеллекта выполняют углубленный анализ работы команд. Они сравнивают скорость спринтов или определяют показатели выполнения задач. Это помогает командам использовать эти данные для улучшения своих процессов.

- Анализ настроений обратной связи команды: НЛП собирает отзывы команды и заметки из ретроспектив, чтобы выявить тенденции. Он узнает степень счастья или удовлетворенности команды. Кроме того, это помогает лидерам решать потенциальные проблемы напрямую.

Инструменты отчетности на базе искусственного интеллекта устраняют необходимость обновлять информацию о ходе работ вручную. Это дает командам больше времени, чтобы сосредоточиться на работе, которая повышает ценность, сохраняя при этом всех сотрудников организации в курсе событий.

Умные ретроспективы

Ретроспектива Agile играет ключевую роль в постоянном совершенствовании. Однако на ретроспективы часто влияет личный опыт, что приводит к неполным или предвзятым выводам. ИИ может изменить ретроспективы следующим образом:

- Понимание на основе искусственного интеллекта: искусственный интеллект способен давать обратную связь на основе данных о ходе спринтов. Он учитывает такие вещи, как качество кода, количество ошибок и скорость выполнения работы. Это дает командам реальные факты, о которых можно говорить, когда они оглядываются назад на свою работу.

- Анализ настроений: инструменты, использующие искусственный интеллект, анализируют тон, которым команда разговаривает друг с другом, запросы на включение или комментарии в инструментах проекта. Это помогает понять, счастлива или расстроена команда во время спринта. Это помогает обнаружить проблемы, о которых люди могут не сказать вслух.

- Практические рекомендации: после того, как команды обсудят, что произошло во время спринта, инструменты ИИ могут предложить идеи, как в следующий раз сделать лучше. Это гарантирует, что команды не только обсуждают все, что нужно улучшить, но и имеют план внесения изменений.

ИИ влияет на ретроспективы, делая их более нейтральными, практичными и связанными с измеримыми результатами. Это помогает командам постоянно совершенствовать свои Agile-практики.

ИИ как катализатор Agile-совершенства

Внедрение ИИ в Agile по мнению разработчиков DST Global, открывает новые возможности для команд разработчиков программного обеспечения. Хотя ИИ улучшает сильные стороны Agile, он также одновременно решает некоторые присущие Agile проблемы. Это помогает при планировании спринтов, положительно влияет на тестирование и является отличным способом отслеживать прогресс по мере его реализации. Когда команды используют ИИ, они работают более эффективно и производят более качественные товары и услуги. Наконец, они придают большее значение пользователям и заинтересованным сторонам.

Поскольку инструменты искусственного интеллекта становятся лучше и проще в использовании, они окажут большое влияние на то, как будет работать Agile в будущем. Для разработчиков и команд, которые всегда хотят совершенствоваться, сочетание искусственного интеллекта с Agile дает потрясающие возможности выдвигать новые идеи и преуспевать!