В останні роки, зростання складності інформаційних систем та постійна зміна технологічних умов змушують розробників шукати нові підходи до моделювання процесів. Agile-підходи, з їхньою гнучкістю та адаптивністю, надають можливості для більш ефективної роботи в цих умовах. Використання ітеративних методик, таких як Scrum або Kanban, дозволяє швидко адаптуватися до змін та вносити корективи у процеси в реальному часі.
Штучний інтелект (ШІ) може значно вдосконалити Agile-підходи, забезпечуючи кращу обробку даних, автоматизацію рутинних завдань та підвищення точності прогнозування. Інтеграція ШІ у Agile-процеси дозволяє автоматизувати збір та аналіз даних, що необхідні для прийняття обґрунтованих рішень. Деякі науковці стверджують, що методологія Agile разом зі штучним інтелектом можуть прискорити проекти через зворотні зв'язки, які сприятимуть швидкому вирішенню проблем [2]. Додатково, ШІ допомагає виявляти взаємозв'язки та закономірності в проектних даних, що раніше були недоступні для аналізу через їхню складність або об'єм.
Ключ до успішної інтеграції Agile та ШІ полягає у встановленні чітких комунікаційних каналів між системами штучного інтелекту та командами розробників. Важливо забезпечити, щоб системи ШІ могли не тільки збирати та аналізувати дані, але й надавати інформацію у зручному для розуміння форматі. Також необхідно враховувати етичні аспекти використання ШІ, зокрема в питаннях конфіденційності та безпеки даних.
Для оцінки ефективності використання Agile та ШІ, можна провести аналіз кількох показників. Наприклад, вимірювання часу, необхідного для реалізації змін в проекті, аналіз якості кінцевого продукту або інші показники. Ці дані допоможуть визначити, наскільки ефективно Agile-підходи та технології ШІ взаємодіють у процесі розробки.
Приклади розрахунків:
Покращена швидкість з використанням ШІ (AI Enhanced Velocity)
AI Enhanced Velocity=Velocity+AI Optimization Factor (1)
де AI Enhanced Velocity – покращена швидкість виконання завдань, з урахуванням впливу ШІ;
Velocity – початкова швидкість виконання завдань (в мірах, наприклад, story points на ітерацію);
AI Optimization Factor – відсоток покращення, який надає ШІ.
Приклад розрахунку:
Припустимо, початкова швидкість (Velocity) = 40 story points/ітерація;
AI Optimization Factor (фактор оптимізації ШІ) = 10%;
Тоді: AI Enhanced Velocity = 40 + (0.10 × 40) = 44 story points/ітерація.
Зниження дефектів за допомогою ШІ (Defect Rate)
AI Reduced Defect Rate=Defect Rate×(1-AI Improvement Factor) (2)
де AI Reduced Defect Rate – знижений показник дефектів завдяки ШІ;
Defect Rate – початковий показник дефектів;
AI Improvement Factor – відсоток покращення, досягнутого за допомогою ШІ.
Приклад розрахунку:
Припустимо, початковий показник дефектів (Defect Rate) = 0.05 (5 дефектів на 100 items);
AI Improvement Factor (фактор поліпшення ШІ) = 20%;
Тоді: AI Reduced Defect Rate = 0.05 × (1 - 20%) = 0.04 (4 дефекти на 100 items).
Оптимізований час виконання з ШІ (Lead Time)
AI Optimized Lead Time=Lead Time-AI Efficiency Gain (3)
де AI Optimized Lead Time – скорочений час виконання завдяки ШІ;
Lead Time – початковий час виконання;
AI Efficiency Gain – час, який економиться за рахунок ШІ.
Приклад розрахунку:
Припустимо, початковий час виконання (Lead Time) = 30 днів;
AI Efficiency Gain (приріст ефективності ШІ) = 5 днів;
Тоді: AI Optimized Lead Time = 30 – 5 = 25 днів.
На основі отриманих даних можна моделювати майбутні тенденції та розвиток інформаційних систем. Застосування алгоритмів машинного навчання для оптимізації процесів тестування може скоротити час на виявлення та виправлення помилок на 30-40%. Так, за допомогою аналітики, заснованої на штучному інтелекті, можна прогнозувати потреби в модифікаціях системи, оптимізувати робочі процеси та визначати можливі вектори розвитку.
Постійно мінливі ринкові тенденції призвели до необхідності інтегрувати ШІ з гнучкими методологіями розробки програмного забезпечення [1, с. 6]. Тому інтеграція штучного інтелекту (ШІ) у Agile-підходи до розробки інформаційних систем значно підвищить їхню ефективність, забезпечуючи автоматизацію, глибший аналіз даних та вдосконалене прогнозування. Це дозволить краще адаптуватися до змін, оптимізувати робочі процеси та ефективніше управляти часом на виправлення помилок.
Список літератури:
1. Cabrero-Daniel, Beatriz. AI for Agile development: a Meta-Analysis. P. 4-9. 2023 – URL: https://www.researchgate.net/publication/370776199_AI_for_Agile_development_a_Meta-Analysis (Дата звернення 21.11.2023)
2. IndustryWired. Agile Model: Accelerating AI Projects with Agile Methodologies / 2022. URL: https://industrywired.com/agile-model-accelerating-ai-projects-with-agile-methodologies/#:~: text=Some%20argue%20that%20the%20agile,lifecycle%20requirements%20of%20AI%20projects (Дата звернення 21.11.2023)
__________________________________________________________________
Науковий керівник: Міценко Сергій Анатолійович, кандидат технічних наук, доцент, Державний торговельно-економічний університет
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter