为自动化对应用程序开发的影响做好准备

数字化转型计划的无情需求意味着应用程序开发(AD)团队必须找到提高生产力的方法。高德纳研究副总裁马克的司机说,人工智能(AI)而且机器学习(ML)现在是增加广告团队和增加他们的产出的好选择。

“工作变得不那么例行公事，更多的是解决独特的挑战，这对大多数人来说更有回报。”

“我们预测，到2022年，至少40%的新广告项目将在他们的团队中拥有人工智能驱动的‘虚拟开发人员’，”德莱弗说。“这是因为AI和ML在质量保证和应用测试领域具有直接潜力。自动化这些耗时的任务将支持DevOps中的新工作方式移动和物联网环境。”

人类专家应该专注于专业问题

软件开发的下一个阶段称为增强软件开发(ASD)。它使用AI和ML来自动化代码准备、验证和生成。ASD将使人类专家能够专注于那些最需要人类直觉和创造力的专门问题，同时将潜在的“技术管道”委托给智能机器。

“因此，人类开发人员必须学习翻译人员的角色。”

“ASD的目标是让开发人员花费更少的时间来编码应用程序基础设施，而更多的时间来执行相关的见解，”Driver说。“但这不是万灵药。我们的人工智能合作开发人员将努力正确解释软件需求和用户故事，这些需求和用户故事以模糊和上下文敏感的方式表达，这是典型的自然语言。”

因此，人类开发人员必须了解翻译人员的角色。他们需要将与最终用户和利益相关者的对话转化为人工智能联合开发人员的精确测试和逻辑。为了有效地做到这一点，Driver建议开发人员和广告主管在测试驱动开发(TDD)而且行为驱动开发技术。

培训AIs

TDD和BDD技术提供了一个训练人工智能的框架，这些人工智能将在未来的开发工作中执行大部分重复性劳动。此外，这些测试和技术本身可以自动化。这将通过对人工智能生成的代码的成功提供即时反馈，进而加速机器学习的过程。

德赖弗表示:“让广告团队更专注于训练人工智能以增强自身能力，这无疑是技能和文化上的转变，但这种转变将使团队更好地解决在数字世界中只会变得更加明显的那种技能短缺问题。”

“未来几年AD工作量将呈指数级增长”

这就是为什么AD领导者现在开始这个过程是至关重要的，目的是让他们的团队在五年内为ASD方法做好准备。

“广告工作量在未来几年将呈指数级增长，随着企业努力应对新技术，以及如何将其转化为生产用途或竞争优势，”德赖弗说。

广告总监们面临着一个简单的选择:雇佣更多的员工来应对日益增加的工作量市场已经缺乏这些技能，或者让每个开发人员的工作效率成倍提高。后一种选择将为整个组织和AD团队提供最好的结果。

对于组织来说，招聘和员工成本可以在广告产出增加的同时保持下降。对于广告团队来说，人的工作变得不那么例行，更多的是解决独特的挑战，这对大多数人来说更有回报。这就是为什么Gartner提倡ASD方法，让AD领导者立即进行检查，并将其作为在其组织中导航AD未来的一种方式。

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