5 cara AI menyegarkan siklus hidup pengembangan perangkat lunak

AI telah membuat “pengkodean” lebih mudah diakses oleh massa, dengan alat pengembangan tanpa kode, pengembang warga negara, dan kopilot AI yang mempercepat pengembangan pada kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Tapi inilah masalahnya: produk yang benar -benar hebat lebih dari sekadar kode.

Ketika pengembangan menjadi lebih cepat dari sebelumnya, kami menyaksikan tren yang mengkhawatirkan. Krisis Pengalaman Perangkat Lunak (yang sudah membutuhkan biaya miliaran dalam produktivitas yang terbuang dan inisiatif digital yang gagal) akan menjadi lebih buruk.

SDLC tradisional penuh dengan jebakan

AI telah mendemokratisasi penciptaan perangkat lunak, tetapi belum menyelesaikan tantangan mendasar dalam membangun perangkat lunak yang benar -benar ingin digunakan orang. Bahkan, itu membuat mereka lebih buruk. Inilah mengapa:

1. Kuantitas melebihi kualitas. Alat pengembangan bertenaga AI meningkatkan volume perangkat lunak yang dibuat sambil secara bersamaan menurunkan kualitas pengalaman perangkat lunak. Ketika siapa pun dapat memutar aplikasi dalam beberapa jam, godaannya adalah membangun terlebih dahulu dan memikirkan pengalaman pengguna (UX) nanti.
2. Integrasi. Lansekap perangkat lunak modern perusahaan yang terputus -putus dan terputus membuatnya hampir mustahil untuk menggunakan AI secara efektif. Agen, chatbots, dan asisten digital hanya bekerja ketika mereka dapat mengakses semua sumber data yang diperlukan. Jika data penting Anda tersebar di lusinan solusi perangkat lunak, Anda tidak akan pernah menyadari potensi penuh AI.
3. Adopsi tertinggal. Kami sudah melihat bahwa 80% fitur perangkat lunak tidak digunakan, dan hampir setengah dari semua perangkat lunak bisnis duduk diam, membuang $ 44 juta setiap bulan untuk perusahaan rata -rata. Pembangunan AI-Dipersatukan mengancam organisasi banjir dengan lebih banyak alat yang tidak akan diadopsi karyawan.

Untuk menghindari jebakan ini, perusahaan harus membangun dan mengelola pengalaman perangkat lunak yang tepat dengan AI-Ready Software Development Lifecycle (SDLC).

Mengapa SDLC tradisional tidak bisa mengimbangi

SDLC lama tidak pernah dibangun untuk kecepatan dan ruang lingkup AI. Apakah Anda sedang membangun aplikasi yang menghadap pelanggan atau memodifikasi perangkat lunak internal, SDLC tradisional membuat perusahaan buta terhadap perbaikan dan kebutuhan pengguna yang diperlukan.

Pendekatan linier (rencana, desain, pengembangan, pengujian, penyebaran) mengasumsikan Anda dapat memprediksi perilaku pengguna dan kebutuhan di muka. Namun dalam kenyataannya, 70% inisiatif transformasi digital gagal karena adopsi atau kesenjangan pengalaman, bukan Masalah teknis.

SDLC tradisional juga tidak memiliki loop umpan balik yang diperlukan untuk iterasi yang cepat. Pada saat Anda menemukan bahwa pengguna tidak terlibat dengan perangkat lunak Anda, Anda sudah menginvestasikan waktu dan anggaran pengembangan berbulan -bulan. Tidak ada getaran dapat ditemukan dalam siklus hidup ini:

SDLC modern harus berulang dan berpusat pada pengguna

SDLC modern mengubah pengembangan dari proses linier menjadi siklus berulang yang membuat pengguna berada di pusat setiap keputusan.

Bisakah Anda memotong atau memadatkan langkah untuk melangkah lebih cepat? AI memungkinkan Anda merancang, menemukan, membangun, dan menguji perangkat lunak secara bersamaan. Dan dengan agen, tenaga kerja digital, perusahaan mengotomatisasi bagian dari proses ini.

Berikut adalah lima tren yang kami lihat:

1. Lebih banyak perencanaan otomatis

Anda sekarang dapat menggunakan agen (seperti agen PRD ini dari chatgpt) untuk membangun dokumentasi dan strategi dengan beberapa petunjuk sederhana. Tetapi bahkan lebih sederhana dari templat PRD, tim produk sering beralih ke pengambil catatan AI dan asisten bertemu untuk menyalin, merangkum, dan membuat item tindakan dalam hitungan detik.

2. Penemuan, desain, dan pengembangan yang lebih berulang

Dulu butuh waktu berminggu -minggu untuk beralih dari ide ke prototipe kerja. Sekarang, Genai dan Agen (seperti Manis Dan Kursor) dapat menulis, merancang, kode, dan mengedit prototipe dalam hitungan menit, secara dramatis memperpendek proses ini.

3. Perombakan total pengujian

AI dapat secara otomatis menghasilkan kasus uji berdasarkan kode, persyaratan, dan cerita pengguna, mengurangi berapa banyak insinyur waktu dan PM yang menghabiskan tes kerajinan – dan termasuk kasus tepi yang dapat kita lupakan. Perangkat lunak juga menjadi penyembuhan diri, di mana skrip bertenaga AI secara otomatis beradaptasi dengan perubahan dalam aplikasi.

4. Suara otomatisasi pelanggan

Agen dan alat bertenaga AI sekarang dapat mengumpulkan, mengatur, merangkum, dan triage umpan balik pengguna secara real-time. Umpan balik (dan memprioritaskan) yang digunakan untuk mengambil hari tim produk, tetapi alat VOC bertenaga AI Love Listen Secara otomatis menangani triaging, analisis, dan prioritas. Tim produk juga menggunakan antarmuka percakapan, seperti Agen Umpan Balik Dengarkanuntuk mengajukan pertanyaan dan mendapatkan jawaban dari umpan balik.

5. Wawasan dan sinyal yang lebih dalam

Perusahaan mulai menggunakan AI untuk mengekstraksi wawasan dari data kualitatif, merekomendasikan metrik mana yang harus mereka pantau, membangun dasbor, dan lebih baik membantu mereka memahami data. Di Pendo, kami menggunakan Analisis prediktif Forwrd dan wawasan dalam analitik Pendo.

Kami tidak tahu seperti apa SDLC baru itu, dan AI akan mengubah ini secepat seluruh dunia. Ini hanyalah tebakan terbaik Pendo, mengingat apa yang kami lihat dari pelanggan dan bagaimana kami beroperasi secara internal.

Mulailah mengasah pengalaman perangkat lunak Anda

Perusahaan yang terus mengandalkan pendekatan pembangunan tradisional akan tenggelam dalam perangkat lunak yang tidak digunakan dan tidak dirancang dengan buruk. Tetapi mereka yang merangkul modern SDLC dan berinvestasi dalam Manajemen Pengalaman Perangkat Lunak Terpadu (SXM) akan naik di atas kompetisi.

Pertanyaannya bukan apakah AI akan mengubah cara kami membangun perangkat lunak. Pertanyaannya adalah apakah Anda akan mengadaptasi siklus hidup pengembangan Anda dengan memanfaatkan kekuatan AI sambil mempertahankan fokus pengguna yang mendorong hasil bisnis yang nyata.