在軟件應(yīng)用程序的開發(fā)過程中實現(xiàn)AI方法已成為當今行業(yè)的規(guī)范。它們允許團隊在反饋的幫助下,通過迭代周期開發(fā)更好的產(chǎn)品。

不過,應(yīng)該指出的是?AI的 實際上已經(jīng)更好地重塑了項目管理,同時,掌握其流程實際上相當復(fù)雜。它是最好的資本,這使人工智能在這里發(fā)揮作用。眾所周知,人工智能已經(jīng)徹底改變了我們執(zhí)行AI的方式,使我們的流程更加高效、適應(yīng)性和數(shù)據(jù)驅(qū)動。

現(xiàn)在是我們試圖了解AI如何增強重要的AI階段的時候了。

提高預(yù)測準確性 在短跑規(guī)劃中

全部 ?發(fā)展周期 從這個階段開始。早期,團隊依靠他們以前的經(jīng)驗和猜測來計算出他們在即將到來的沖刺中可能需要做的工作量。然而,這往往導(dǎo)致許多錯誤。它會使團隊繞過最后期限或者在沖刺結(jié)束時匆忙完成工作。

AI算法適合于檢查大數(shù)據(jù)集.這使他們成為一個獨特的適合短跑規(guī)劃。下面的指針突出了AI幫助執(zhí)行這個過程的方式:

歷史數(shù)據(jù)分析

AI研究以前的短跑,并追蹤特定任務(wù)的時間長度。此外,它有助于發(fā)現(xiàn)團隊成員可能不會馬上看到的問題。

預(yù)測性任務(wù)估計

AI工具預(yù)測任務(wù)的持續(xù)時間和所需的工作量。這些因素來自歷史數(shù)據(jù)、客戶的經(jīng)驗以及所涉團隊的技能和優(yōu)勢。這種短跑規(guī)劃方法與以前的方法相比,消除了許多與估計有關(guān)的猜測。

能力管理

AI協(xié)助團隊對每個團隊成員擁有的吞吐量和容量進行更知情的猜測。它包含了許多東西,包括速度、不工作時的時間以及他們的能力。這意味著工作量更可能分布均勻,壓力也更小。

通過使用人工智能來微調(diào)短跑計劃,團隊可以避開低投入或過度投入。這解決了AI實踐中常見的痛苦點。

智能積壓優(yōu)先排序

產(chǎn)品所有者和開發(fā)團隊的無止境任務(wù)之一是選擇在產(chǎn)品積壓中包含哪些內(nèi)容。以前,大多數(shù)人會使用他們的判斷,即他們的一些員工下一步應(yīng)該做什么,應(yīng)該實現(xiàn)哪些功能,應(yīng)該修復(fù)哪些錯誤,或者優(yōu)先考慮哪些增強。然而,由于缺乏信息或所涉利益攸關(guān)方施加過大壓力,這種注重進程的做法具有偏頗的負面影響。

LLCM支持各小組就積壓的優(yōu)先次序作出更知情的選擇:

· 特征預(yù)測分析 t: AI工具分析客戶反饋、市場趨勢和產(chǎn)品性能數(shù)據(jù),以預(yù)測哪些功能將提供最大值。它允許團隊優(yōu)先考慮符合業(yè)務(wù)目標和客戶需求的特性。

· 動態(tài)積壓重新確定優(yōu)先次序 : AI工具不斷檢查和調(diào)整優(yōu)先級,隨著新數(shù)據(jù)的到來.它包括客戶的觀點,競爭對手的舉動,或者信息數(shù)字所揭示的。它確保產(chǎn)品積壓總是與最新的事實保持一致。

· 風險評估 : AI比較了與積壓項目相關(guān)的風險,例如實現(xiàn)一個特性可能有多困難,或者它對錯誤有多容易。這有助于團隊平衡創(chuàng)新和謹慎。

人工智能給積壓處理帶來的自動化和客觀性有助于排除猜測。這讓團隊集中精力提供最受歡迎的功能。

提高協(xié)作和生產(chǎn)力 有人工智能化系統(tǒng)

通過幫助團隊保持同步,每天的站立在AI方法中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。對峙工作很好,但通常會變成狀態(tài)報告,這使得正面處理問題的時間很少。由ii提供動力的智能工具可以通過以下方式使這些站立更好:

· 實時追蹤問題 : 智能技術(shù)可以快速更新代碼質(zhì)量、構(gòu)建狀態(tài)和沖刺進度。這給了團隊一個清晰的項目視圖,而不需要在房間里進行更新。

· 發(fā)現(xiàn)路障 : 通過觀察正在進行的任務(wù)和互動,像AI這樣的智能技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)潛在的障礙或團隊成員可能需要幫助的領(lǐng)域。在這些問題演變成大問題之前,它就會標記這些問題。

· 自動化會議摘要 : 智能的轉(zhuǎn)錄和分析軟件可以從每天的檢查中總結(jié)出要點并發(fā)送給團隊。這有助于每個人保持在同一個頁面上,不必自己寫下東西。

通過使每天的檢查更容易操作和更快,AI可以幫助團隊花費更多的時間解決問題和一起工作。這使這個關(guān)鍵的AI實踐更加出色。

縮短時間和擴大覆蓋面 有自動測試和質(zhì)量保證

試驗的 是AI中的一個關(guān)鍵步驟,在更大的項目中,它通常可以減緩事情的發(fā)展。做人工測試非常耗時,即使有了更自動化的測試集,也需要大量的工作來保持勢頭。人工智能可以大大提高AI測試的速度和質(zhì)量:

· 自動測試用例生成 : AI查看代碼并創(chuàng)建自己的測試用例。與舊方法相比,這些方法涵蓋了更多的邊緣情況和場景。它最終可以提高測試的覆蓋率,而不必有人介入。

· 預(yù)測性錯誤檢測 : 機器學習工具預(yù)測出可能出現(xiàn)各種故障的區(qū)域。它們考慮到了過去的數(shù)據(jù)、代碼的復(fù)雜性以及相關(guān)的歷史。它允許團隊將測試重點放在更有可能存在缺陷的部件上。

· 自愈合測試腳本 : AI在代碼欄中的最微小的變化上自行修正測試腳本。這樣可以減少開發(fā)人員維護測試所需的時間。

通過加速測試過程和改進錯誤檢測,AI幫助AI團隊保持他們的速度而不減少質(zhì)量。

實時進度追蹤和報告

AI團隊需要不斷的反饋來調(diào)整他們的策略。但是,記錄進度和編寫報告需要時間,往往缺乏實時準確性。LLCM可以通過以下方式使這項工作更容易:

· 自動報告 : AI使用當前的短跑數(shù)據(jù)實時編寫進度報告.這使產(chǎn)品所有者和利益攸關(guān)方能夠清楚地了解項目的狀況。

· 速度跟蹤高級分析 : 由AI驅(qū)動的工具對團隊的執(zhí)行方式進行深入分析。他們比較了任務(wù)完成率中跨越短跑或點模式的速度。它幫助團隊使用這些數(shù)據(jù)來改進他們的過程。

· 團隊反饋的情緒分析 : nlp從回顧到發(fā)現(xiàn)趨勢收集團隊反饋和筆記。它了解團隊的快樂或滿意程度。此外,它還幫助領(lǐng)導(dǎo)者正面處理潛在問題。

由AI驅(qū)動的報告工具消除了手動更新進度的必要性。這使團隊有更多的時間專注于增加價值的工作,同時保持整個組織的每個人都在循環(huán)中。

明智的回顧

AI回顧在持續(xù)改進中發(fā)揮著關(guān)鍵作用.然而,回顧往往受個人經(jīng)驗的影響,導(dǎo)致不完整或偏頗的見解。人工智能可以通過以下方式改變回顧:

· 原子能洞察力 : AI有能力根據(jù)有關(guān)短跑的數(shù)據(jù)提供反饋。它關(guān)注的是代碼質(zhì)量、有多少個錯誤以及完成工作的速度。當團隊回顧自己的工作時,這給他們提供了真正的事實。

· 情緒分析 : 使用AI的工具分析團隊在項目工具中相互交談、拉請求或注釋的語氣。這有助于判斷團隊在沖刺過程中是高興還是沮喪。它有助于發(fā)現(xiàn)人們可能不會大聲說出的問題。

· 可采取行動的建議 : 在團隊討論了在短跑中發(fā)生的事情之后,人工智能工具可以提出下一次做得更好的想法。它確保團隊不僅僅談?wù)撍幸倪M的事情,而且有一個進行修改的計劃。

人工智能對回顧具有影響,使其更加中立、實用,并與可衡量的結(jié)果掛鉤。這有助于團隊不斷完善其AI實踐。

人工智能作為AI卓越的催化劑

把人工智能引入AI 為軟件開發(fā)團隊開拓新的可能性。雖然人工智能提高了AI的優(yōu)勢,但同時也解決了AI的一些固有問題。它有助于規(guī)劃短跑,對測試作出積極貢獻,并且是監(jiān)測進展的一個很好的方法。當團隊使用人工智能時,他們會更有效地工作,產(chǎn)生更好的產(chǎn)品和服務(wù)。最后,它們更加重視用戶和利益攸關(guān)方。

隨著AI工具越來越好,越來越容易使用,它們將對AI在未來的工作方式產(chǎn)生重大影響。對于那些總是想變得更好的開發(fā)人員和團隊來說,將AI和AI結(jié)合在一起,給他們提供了很好的機會,可以提出新的想法,并且做得很好!