生成式人工智能的未来：智慧与速度并重的软件开发

目前，53%的企业正在利用生成式人工智能加速软件开发。软件开发生命周期（SDLC）已经具备维护质量保证、合规性和人工监督的检查机制。因此，将生成式人工智能应用于该过程无疑是最安全的商业流程。

但大部分企业只是探索可以快速编码的概念验证，而没有考虑软件开发生命周期的其他部分。对于任何希望实现超高效的企业来说，这都是一个错误：从始至终实现10倍的生产力提升。

本文将阐述为何仅关注编码是一个严重的问题。同时，我们还将提供一条更智能的解决方案：利用企业级生成式人工智能平台加速整个软件开发生命周期（SDLC）。

生成式人工智能能够——且应该——做到的不仅仅是提升编码效率。

生成式人工智能辅助编码令人心动，Gartner预计到2028年，75%的软件工程师将使用AI代码助手。但若组织仅专注于编码中的AI应用，可能会无意中束缚软件开发进程。

这是因为更快的编码可能会迅速在上下游产生瓶颈。例如，一个使用AI辅助的软件工程团队的编码效率可能提高50%。但这也可能迫使产品团队以极快的速度提出需求，同时给QA团队带来更多的功能测试任务。

如果没有生成式人工智能来协助处理更大的工作量，其他的SDLC可能会突然停滞——甚至更糟，可能需要采取降低标准的方式来维持流程的流畅。

好消息是生成式人工智能能够在软件开发的每个阶段为团队提供支持。这是避免前述瓶颈的最佳途径，并最终实现超高效。

为了实现超高效，建议在软件开发的每个阶段应用生成式人工智能。

生成式人工智能能够全面加速软件开发。以下是六个实际的应用案例：

探索与构思：生成式人工智能能够帮助生成创意、明确待测试的解决方案，并更好地理解用户面临的问题范围。与其随意抛出想法，生成式人工智能可以作为一种筛选工具，帮助识别最有前途的解决方案。

产品设计：设计师可以借助生成式人工智能了解用户需求，创建产品可视化，甚至制作视频来推介原型。同时，他们还可以用它分析用户反馈，将几个月的工作压缩到几周内。

待办事项管理：手动拆分待办事项可能需要每两周多达16个小时。但生成式人工智能可以通过以易于理解的方式定义优先级和代码需求，自动化这一工作。结果是：相同的工作产出仅需2小时。

代码理解与维护：在许多企业中，代码库并不是新的——某些部分可能已有十年甚至更久。生成式人工智能能够帮助开发人员理解遗留代码、生成最新的文档，并识别需要更改的地方。

测试与质量保证：生成式人工智能可以自动生成单元测试和集成测试，从而整体加快测试速度。

部署与发布管理：生成式人工智能可以帮助创建部署脚本、发布说明等，从而支持更顺利的产品发布和更灵活的发布管理。

这些功能结合使用时，可以推动企业实现超高效的软件开发。结果通常是：更快的市场推出时间、更高质量的产品，以及更灵活地应对变化的业务需求。

企业级平台能够快速实现生成式人工智能的胜利。

很明显，生成式人工智能推动的软件开发可以实现巨大的生产力提升。更重要的是，企业不需要实践多年，也不需要浪费数百万才能看到效果。

使用像CI&T FLOW这样的企业级生成式人工智能平台，企业今天就可以使用生成式人工智能，实现全面的快速成功。

FLOW使企业能够灵活使用各种生成式人工智能工具（如最新的GPT、Claude或Gemini模型）来处理几乎任何任务。该平台通过提供AI代理来赋能开发团队，这些代理可充当某种形式的对练伙伴。这些代理可以增强工程师的能力，甚至改善这些能力，但不承担工程师最擅长的核心高级工作。

事实上，借助FLOW驱动的软件开发，像 Bulla 和 Sami Saude 这样的公司能够看到…

预开发工作速度提高50%。
测试生成速度提高80%。
用户故事创建速度提高75%。

如果正确使用，FLOW能够积极转变软件团队的工作方式。借助超高效的工具，企业可以在新产品创建到应用现代化项目等方面快速获得成效。

开始体验生成式人工智能的成效

如果我们希望你从这篇文章中获取一条信息，那就是生成式人工智能在增强软件开发时并不需要令人感到压力。通过将生成式人工智能整合到SDLC的每个阶段，你可以开启新的生产力和创新水平。

如果你想了解如何开始使用FLOW，请随时与我们联系。我们期待与您进行交流。

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