В настоящее время невозможно представить разработку ИТ-продуктов без ИИ-инструментов. Искусственный интеллект занимает высокую позицию в улучшении качества кода, ускорении разработки, тестировании и управлении проектами. Кроме того, ИИ-инструменты помогают автоматизировать рутинные задачи, повысить продуктивность разработки и даже участвовать в создании новых решений.

В данной статье мы проанализируем, какие ИИ-инструменты наиболее востребованы в ИТ-индустрии, как они помогают в создании и развитии новых продуктов и какие задачи решают на пути достижения целей ИТ-компаний.

ИИ-помощники или их еще называют "копайлоты" – это инструмент, задачей которого является помощь в повседневной работе над созданием ИТ-продуктов. Он исправляет ошибки, оптимизирует алгоритмы, подсказывает и предлагает лучшие решения. Преимущество ИИ-помощников заключается в том, что они помогают специалистам экономить время и сосредотачиваться на творческом процессе разработки.

Инструменты искусственного интеллекта делятся на разные категории, каждая из которых помогает решать определённые задачи в создании ИТ-продуктов. В настоящее время ИИ-инструменты захватывают совершенно разные сферы. Мы остановимся на таких блоках как: аналитика, дизайн интерфейса, проектирование архитектуры программного обеспечения, разработка программного обеспечения и тестирование ПО. В каждом блоке более детально рассмотрим вспомогающие ИИ-инструменты, их функции и задачи.

На данный момент аналитика - одна из ключевых дисциплин в ИТ-индустрии. Она помогает принимать стратегические решения, изучает сбор, обработку и анализ полученных из различных источников данных, после чего избирая только полезную информацию для принятия решений. Аналитика помогает компаниям в оптимизации процессов, предсказании тенденций и повышении эффективности бизнеса. Основные ИИ - инструменты, помогающие аналитикам и выполняющие определённые задачи:

ChatGPT и аналогичные AI-ассистенты. Такие помощники позволяют аналитикам быстро формировать спецификации, описывать бизнес-процессы, анализировать и структурировать большие объемы информации. Задачи:

• Генерация и анализ требований
• Автоматизация составления технической документации
• Поиск и обобщение информации
• Генерация отчетов и рекомендаций

GitHub Copilot и CodeWhisperer. Данные инструменты помогают в работе с кодом, написании более оптимизированных SQL-запросов, автоматизировании рутинных вычислений и быстром анализировании данных. Задачи:

• Автоматизация написания SQL-запросов
• Генерация кода для аналитических скриптов
• Подсказки по работе с данными

Tableau GPT и Power BI Copilot. Интеграция ИИ в BI-платформы позволяет аналитикам быстрее находить скрытые закономерности, генерировать отчеты и визуализировать данные с минимальными усилиями. Задачи:

• Автоматический анализ данных
• Визуализация и построение интерактивных дашбордов
• Генерация инсайтов на основе данных

DataRobot и H2O.ai . Эти инструменты позволяют аналитикам без глубоких знаний в машинном обучении разрабатывать предсказательные модели и использовать их для бизнес-аналитики. Задачи:

• Автоматическое построение моделей машинного обучения
• Предсказательная аналитика
• Анализ трендов и аномалий

Notion AI и Confluence AI. ИИ-ассистенты, встроенные в платформы управления знаниями, помогают аналитикам поддерживать документацию в актуальном состоянии, быстрее готовить отчеты и собирать информацию по проектам. Задачи:

• Автоматизация создания документации
• Обобщение и структурирование информации
• Анализ и создание заметок

Дизайн интерфейса - создание визуальной части приложений, сайтов. В него входят следующие этапы: исследование, пользовательский сценарий, структура интерфейса, прототипирование, определение стилистики, дизайн концепция, оформление всех экранов, анимация интерфейса, подготовка материалов для разработчиков. Данные этапы влияют на восприятие пользователя, удобство работы с продуктом и уровень вовлеченности. Благодаря современным инструментам дизайнеры разрабатывают качественные интерфейсы, тестируют их удобство и передают макеты разработчикам. Основные инструменты, помогающие дизайнерам:

Figma + Plugins с AI. Это одни из самых популярных инструментов у дизайнеров интерфейса. Задачи:

• Автогенерация элементов интерфейса
• Подбор цветовых схем, создание макетов
• Ускорение создания прототипов

Uizard - помогает в создании прототипов с нуля на основе текстовых описаний. Дизайнеры могут вводить текстовые запросы, и система будет генерировать интерфейсы, соответствующие заданным параметрам. Uizard помогает быстро воплотить идеи в макеты и прототипы, экономя время и усилия.

Runway
Это ИИ-платформа, которая помогает дизайнерам в генерации изображений, видео и других графических элементов. С помощью Runway можно создавать уникальные изображения для интерфейсов и даже анимации, которые идеально подходят для определенных пользовательских сценариев

Logojoy (или Looka)
Для создания логотипов и брендинга используется ИИ, который на основе предпочтений и данных о бренде генерирует уникальные и стильные логотипы. Это идеальный инструмент для дизайнеров, которым нужно быстро создать визуальную идентичность бренда.

Magenta Studio
Этот инструмент использует ИИ для генерации музыки и звуковых элементов, что может быть полезно для дизайнеров интерфейсов, создающих интерактивные и мультимедийные приложения. Искусственный интеллект помогает в создании звукового дизайна, что повышает качество пользовательского опыта.

Adobe Sensei
Интегрированный с продуктами Adobe (Photoshop, Illustrator и т.д.), Adobe Sensei использует ИИ для автоматизации различных задач. Например, он может распознавать объекты на изображениях, создавать рекомендации по улучшению визуальных элементов, а также помогать дизайнерам быстро редактировать и обрабатывать фотографии и изображения.

Проектирование программного обеспечения (ПО) - этап разработки, который считается так называемым фундаментом, на нём строится структура будущей системы. В проектировании ПО используются инструменты, позволяющие избежать множество проблем в процессе разработки и эксплуатации. Проектировщики программного обеспечения моделируют архитектуру, описывают процессы и управляют технической документацией. Инструменты, помогающие в проектировании ПО:

Вот список наиболее эффективных ИИ-инструментов для проектирования программного обеспечения:

ruGPT (на базе ChatGPT 3.5 и 4)

• Преимущества:
  • Глубокий анализ архитектуры
  • Генерация технической документации
  • Помощь в проектировании API
  • Оптимизация существующих решений
• Особенности: поддержка множества языков программирования, включая Java, Python, JavaScript

ChatInfo

• Преимущества:
  • Автоматическое документирование архитектуры
  • Анализ и оптимизация кода
  • Генерация UML-диаграмм
  • Помощь в проектировании баз данных
• Особенности: круглосуточная доступность, высокая точность ответов

Пиксель Тулс

• Преимущества:
  • Генерация технической документации
  • Оптимизация производительности
  • Помощь в проектировании интерфейсов
  • SEO-оптимизация документации
• Особенности: поддержка 24 языков, высокая точность генерации

GPT-tools

• Преимущества:
  • Автоматическое рефакторинг кода
  • Генерация тестов
  • Проектирование микросервисов
  • Оптимизация архитектурных решений
• Особенности: интеграция с популярными IDE

MitupAI

• Преимущества:
  • Анализ требований и генерация архитектуры
  • Помощь в проектировании REST API
  • Генерация кода на основе архитектуры
  • Оптимизация производительности
• Особенности: поддержка современных фреймворков

Практические рекомендации по использованию:

1. Для начального проектирования:
   • Используйте ruGPT или ChatInfo для создания общей архитектуры
   • Генерируйте UML-диаграммы с помощью ChatInfo
   • Создавайте техническую документацию
2. Для детального проектирования:
   • Применяйте GPT-tools для работы с конкретными компонентами
   • Используйте MitupAI для оптимизации производительности
   • Проверяйте код на соответствие архитектуре
3. Для документирования:
   • Используйте Пиксель Тулс для создания технической документации
   • Автоматизируйте создание README-файлов
   • Генерируйте документацию по API
4. Для оптимизации:
   • Применяйте все инструменты для анализа производительности
   • Используйте возможности рефакторинга
   • Оптимизируйте базы данных

Важно помнить, что эти инструменты являются вспомогательными и должны использоваться в сочетании с опытом архитектора программного обеспечения. Они помогают ускорить рутинные задачи и предоставить новые идеи для проектирования, но окончательное решение всегда остается за человеком.

При выборе конкретного инструмента рекомендуется:

1. Протестировать несколько вариантов
2. Учесть специфику проекта
3. Оценить интеграцию с существующими инструментами
4. Проверить поддержку необходимых языков программирования
5. Убедиться в безопасности использования

Еще один немало важный и сложный процесс - разработка программного обеспечения. Это многоэтапный, комплексный процесс, в который входит создание программных продуктов и приложений. Основные этапы разработки ПО: планирование, анализ требований, проектирование и дизайн, разработка, тестирование и интеграция, поддержка. Основные инструменты, помогающие поддерживать эффективную работу написания качественного кода, отслеживания изменений и автоматизацию процесса:

Тестирование программного обеспечения - это процесс оценки работы ПО, главной целью которого является выявление ошибок или несоответствие требованиям. Тестировщики программного обеспечения позволяют сохранять его стабильность, надежность и безопасность, применяя для этого ИИ-инструменты, такие как:

• Testim использует машинное обучение для автоматизации функционального тестирования и тестирования пользовательского интерфейса (UI). Его функциями являются: автоматическое создание тестов на основе пользовательских сценариев, самообучающиеся тесты, адаптирующиеся к изменениям в коде и интеграция с CI/CD-платформами.


• Applitools специализируется на визуальном тестировании, используя AI для сравнения пользовательского интерфейса разных версий приложения. Он автоматически обнаруживает визуальные изменения, поддерживает различные браузеры и устройства, а также интегрируется с Selenium, Cypress, Appium.


• Mabl — это AI-платформа для автоматизированного тестирования, которая анализирует поведение приложения и обнаруживает ошибки.


• Sofy.ai помогает в тестировании мобильных приложений, используя AI для автоматического обнаружения ошибок. Функции: безскриптовая автоматизация тестирования, анализ производительности мобильных приложений и интеграция с CI/CD-процессами.


• Eggplant AI анализирует пользовательское поведение и предсказывает возможные проблемы в работе ПО. Данный помощник генерирует тексты на основе машинного обучения, автоматически обнаруживает баги, оптимизирует тестирование на основе данных.


• Healenium использует AI для повышения стабильности автоматизированных тестов, автоматически исправляя их при изменении кода.

Все вышеперечисленные этапы занимают важное положение в создании и развитии новых продуктов, улучшении качества, а ИИ - инструменты в свою очередь помогают добиться более качественных, быстрых результатов на пути к поставленным задачам. Без таких помощников тяжело представить быстрое улучшение процесса разработки ИТ-продуктов. Таким образом повышается эффективность и работоспособность в разных сферах, таких как аналитика, тестирование, дизайн, разработка и проектирование. Важно не забывать копилотах, которые в свою очередь также оперативно сможет помочь в решении кодовых задач.

Искусственный интеллект в настоящем времени уже не является новшеством и труднодоступным ресурсом. Поэтому специалистам важно обладать навыками правильного пользования всеми преимуществами ИИ-инструментами. В последствии, благодаря данным навыками, у компаний сохранится конкурентное преимущество, а также повысится качество и скорость создания ИТ-продуктов.