大型語言模型——能夠實現不可思議的認知能力——與敏捷方法的一致性超出了我們的預期。 兩者都支持自動化重複任務、快速迭代和實驗，甚至更快的決策。
雖然人們仍然非常關註生成式人工智能的亮相以及這對我們的工作方式意味著什麼，但工程師們看到了安全、開源代碼和軟件供應鏈的靈丹妙藥。
根據開發和設計團隊如何適應 LLM 工具，可以肯定的是，這些工具將使敏捷軟件設計生命週期的生產力提高一倍。
人工智能解決了設計生命週期中的問題
我們希望，無論開發團隊在 UX 設計團隊使其看起來像素完美之後交付的產品，其感覺和行為都符合預期，但 90% 的情況下卻並非如此。
瓶頸是流程的重要組成部分，導致開發團隊在關鍵衝刺期間重新分配資源。 但這就是在潛在挑戰發生之前對其進行預測和緩解的地方。
通過將相關訓練數據輸入人工智能模型並利用歷史軟件數據、用戶反饋和相關行業知識，團隊可以使用預測性人工智能解決方案來評估設計理念、幫助原型設計並自動執行容易出錯的重複任務。 這些預測和建議作為輸出，並應告知團隊如何有效地確定和重新確定產品待辦事項的優先級。
將自學習算法融入設計過程中，使系統能夠分析數據並從數據中學習，從而隨著時間的推移提高系統的性能，而無需顯式編程。 遊戲規則改變者是系統如何適應不斷變化的條件，並根據從其遇到的數據中提取的模式和見解做出智能決策。 它適用於各種領域，從推薦系統和自然語言處理到消除開發和生產團隊之間出現的安全盲點。
人工智能改變了設計和開發團隊的氛圍
持續改進離不開敏捷方法論。 這是為了提高每次沖刺的團隊效率、生產力和有效性。 當我們將人工智能融入其中時，這種逐步改進的發生方式就會取得重大進步。
這裡的關鍵是通過簡化設計和開發團隊解決複雜數據和模式識別問題的方式來為設計和開發團隊騰出時間。 實現這一目標的一種方法是使用人工智能進行快速原型設計和實驗，以便兩個團隊都可以快速迭代並測試多個想法以交付更高質量的產品。
它還可能意味著自動化任務，例如第三方庫管理、補丁管理和遵守最佳實踐。 反過來，團隊可以專注於工作中更具戰略性和創造性的方面，例如構建不會吸引最終用戶的下一代應用程序。
對以用戶為中心的方法的需求似乎是顯而易見的，但正如我們在令人上癮的平台（如 Facebook, Twitter 和 Instagram，需要大量的研究和辯論來理解和過濾掉它們固有的設計缺陷。 AI/ML 工具是朝著正確方向邁出的一步，因為它們可以分析用戶行為和偏好，提供有關優先考慮哪些功能以及如何優化用戶體驗的寶貴見解。
然而，訓練數據偏差的可能性仍然存在，開發人員需要採取行動，確保下一代應用程序不會強化刻板印像或延續影響產品包容性和公平性的不平等。
一個好的起點是對用戶的共同關注。 這加強了開發和設計團隊之間的協作，而這又是任何成功的敏捷團隊的支柱。 當我們深入人工智能的兔子洞時，跨學科技能的發展以及促進對每個團隊工作的更好理解和欣賞將是不容談判的。
人工智能可以消除錯誤並更快地交付
軟件功能的工作方式以及您的團隊儘早檢測錯誤的能力說明了改善整體安全狀況的流程質量，而人工智能為此提供了多個切入點。 開發人員可以通過使用人工智能生成測試用例、執行回歸測試和測試覆蓋率來實現更快、更可靠的應用程序開發和交付。 團隊還可以將這些工具應用於代碼衝突所在的持續集成和部署（CI/CD）管道。
啟用實時威脅情報和高效的更新管理，使通往更安全、更值得信賴的軟件生態系統的道路不再遙遠。
開發者可以為 example，利用人工智能驅動的異常檢測技術和代碼存儲庫分析，或接收建議以優化代碼效率或根據所需功能生成代碼片段。
另一個優點是人工智能驅動的自然語言處理如何通過從代碼註釋、論壇討論和文檔存儲庫中提取相關信息來簡化文檔流程。
隨著時間的推移，系統將通過數據輸入和監控生產環境變得更加智能。 最終，它將能夠預測潛在的瓶頸，從而平滑應用程序的整體性能。
敏捷軟件開發的黃磚之路意味著這項技術不能在真空中構建，開發人員需要擁有全面的技能，其中人工智能算法、數據分析和機器學習屬於入門級。
隨著人工智能係統和將要過濾的大量用戶數據，開發人員將需要成為隱私和數據保護的更強有力的倡導者，特別是通過人工智能算法的透明度和可解釋性。 利益相關者希望看到我們積極避免黑盒決策，並確保在人工智能係統出現故障或造成傷害時承擔責任。
畢竟，人們希望放心，尤其是現在，人工智能現在和將來都將以以人為本的方式應用於產品設計中。
