近年来，软件工程见证了向增强自动化和简化开发过程的重大转变。关于采用生成式人工智能作为现代化计划的战略推动者存在很多争议。自然语言处理使机器能够理解用户需求并自动交付高质量的软件模型。

集**工智能的独特功能可以在软件开发生命周期(SDLC)的每个阶段为开发人员提供帮助，从业务需求分析和创建敏捷的用户故事到软件设计、编码、测试、部署、监控和维护。这是组织可以使用生成式人工智能进行优化的地方。

高效的SDLC原型设计和规划

在规划的概念阶段，SDLC中的“需求管理”涉及最大限度的人为干预，以使开发与愿景保持一致。人工智能算法可以分析大量数据，例如客户评论、市场研究和行业最佳实践，以识别用户需求和偏好的模式。人工智能工具可以更好地帮助项目团队解释客户需求，从而更快地开发新的软件原型并在早期开发过程中收集反馈。预测分析增加了另一层优势，能够预测成本、时间和精力。

加速代码创建和审查

开发人员可以使用生成式人工智能工具，通过输入代码或自然语言根据上下文概述和起草代码。工具可以更快地自动生成准确的代码，减少摩擦，同时实现自动翻译，可以对许多日常开发人员任务产生影响，包括重构现有代码。最近，还设计了一些利基工具，例如深度代码，用于识别代码中的潜在缺陷。

简化用户故事创建和自动测试用例生成

编写用户故事可能是一个耗时且乏味的过程。借助生成式人工智能，软件团队可以快速创建一组基线需求，涵盖工程师需要遵循的史诗、用户故事和任务。作为软件测试的一部分，它自动生成反映最终用户行为的测试。

自动回归测试和威胁识别

生成式人工智能可用于质量保证，以自动进行回归测试，其中包括测试对软件所做的更改并识别新的错误或问题以帮助防止停机。通过模拟用户与软件的交互，生成式人工智能可以突出用户界面或用户体验中的潜在差距。

优化软件部署和可靠性

作为工作流程或流程自动化、后期测试和调试的一部分，开发的应用软件可以使用生成式人工智能进行部署。生成式人工智能工具可以通过实时分析系统性能来优化工作负载放置，以最大限度地提高资源利用率、最大限度地缩短响应时间并提高整体系统效率。它可用于创建知识文档以供发生服务中断时参考。

在IT支持场景中，有多个用例可以增强团队的能力，以获得更可靠的系统和用户体验。突出的功能包括业务自助功能、自动票务、票务路由和常规票务解决、支持工程师助理以及多语言支持。

随着生成式人工智能的发展并与SDLC的工具无缝集成，预计将进一步加快交付质量并大幅提高生产力。但实施生成式人工智能和管理规模经济需要采取负责任第一的方法，确保毫不妥协的道德、信任、隐私、安全和合规性，同时在利用下一代机会并从无与伦比的创新、互联生态系统和普遍效率中创造价值时，放大人类、企业和社区的潜力。