随着科技日新月异，信息软件在各行各业中的使用率大幅提高，企业中软件相关项目大量增加。然而在信息科技跟软件应用蓬勃发展的背后，越来越多企业发现自己面临一个问题：软件人才匮乏，无法有效进行软件生命周期管理，投入大量成本却仍无法保证产出的品质。
据Standish Group 2018年发布的CHAOS报告调查指出，近半数软件项目会发生延误、超出预算、无法达到预期目标的状况，另外近20%的项目直接声明失败。因此，如何改善信息系统导入和软件开发的效率，将是企业在竞争中设法脱颖而出的重要议题，而与此同时，AI科技也在改善软件开发流程上逐渐发挥其巨大的影响力。
新一代的AI软件开发工具可以协助开发者产出更好的文件、更可靠的程序代码，以及更到位的项目管理。
AI技术之所以能够改善软件开发工作，源自现在软件开发的重要潮流：开源（Open Source）程序代码。“开源”使得大量程序代码片段被分享和重复使用，同时集结众人的智慧与经验使之不断优化。这些记录成为AI科技的重要资料基础，在机器学习和自然语言分析（Natural Language Processing）等技术的支持下，新一代的AI软件开发工具可以协助开发者产出更好的文件、更可靠的程序代码，以及更到位的项目管理。
笔者从以下5个软件开发阶段出发，观察AI技术如何协助开发者完成需求。
1. 需求管理
需求搜集与管理往往是决定项目进程、成本甚至成败的关键。因此，能够分析需求文件的工具应运而生。有些软件厂商提供了强化的管理工具，能通过自然语言分析找出描述不完整、未明确定义或是前后矛盾处，并提供调整建议，进而改善文件品质。据已在使用此类工具的公司回应，其可有效降低超过一半以上检阅需求文件的时间。
2. 程序开发
随着机器学习的深化，除了基本的语法提示，AI还可以自动产生相关的程序片段供开发人员参考，有效减少开发人员敲打键盘的次数，并大幅减少发生错误的机会。同时，错误侦测工具大幅降低开发人员查找错误所需的时间。知名游戏厂商Ubisoft就曾表示，使用机器学习相关技术使他们能够在进入测试阶段之前就发现70%的错误。
3. 软件测试
在软件开发过程中，开发人员时常会使用自动测试工具执行QA（品质保证工程师）撰写的测试场景，以确保软件的品质。通过AI的辅助，这些测试工具不再限于自动执行，而是可以自动产生测试案例，扩大测试场景的同时节省测试人员的时间，进而缩短软件测试整体进程。
4. 上线部署
部分软件错误只有在指定环境中完成部属后才会发生，但AI可以借由分析以往的程序代码及软件日志提前预估错误，并且加速查找根本原因并减少恢复所需时间。除此之外，AI也可以分析、优化系统运行参数及环境参数，从而提高程序执行效率，减少运营成本。
5. 项目管理
数家创业公司对大量以往软件开发项目进行分析后，推出了可以预估新项目的技术难度、所需开发资源以及时间轴的工具，以期增加项目规划的精确性并提高执行效率。像是法国电信公司Orange便已使用AI工具取代人力，自动更新项目进程及范围。
虽然有些专家预测，在未来世界AI会自动撰写所有程序，不过在我们可期的时间内，人类仍将是大部分程序的创造者。如何使用AI工具协助人们进行软件开发，从而实现企业的未来愿景，值得企业仔细考量。