論文の概要: Future of Artificial Intelligence in Agile Software Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00703v1
- Date: Thu, 1 Aug 2024 16:49:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-04 19:57:15.736454
- Title: Future of Artificial Intelligence in Agile Software Development
- Title（参考訳）: アジャイルソフトウェア開発における人工知能の将来
- Authors: Mariyam Mahboob, Mohammed Rayyan Uddin Ahmed, Zoiba Zia, Mariam Shakeel Ali, Ayman Khaleel Ahmed,
- Abstract要約: AIは、LLM、GenAIモデル、AIエージェントを活用することで、ソフトウェア開発マネージャ、ソフトウェアテスタ、その他のチームメンバーを支援することができる。
AIは効率を高め、プロジェクト管理チームが直面するリスクを軽減する可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The advent of Artificial intelligence has promising advantages that can be utilized to transform the landscape of software project development. The Software process framework consists of activities that constantly require routine human interaction, leading to the possibility of errors and uncertainties. AI can assist software development managers, software testers, and other team members by leveraging LLMs, GenAI models, and AI agents to perform routine tasks, risk analysis and prediction, strategy recommendations, and support decision making. AI has the potential to increase efficiency and reduce the risks encountered by the project management team while increasing the project success rates. Additionally, it can also break down complex notions and development processes for stakeholders to make informed decisions. In this paper, we propose an approach in which AI tools and technologies can be utilized to bestow maximum assistance for agile software projects, which have become increasingly favored in the industry in recent years.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の出現は、ソフトウェア開発の風景を変えるのに使える有望な利点を持っている。
ソフトウェアプロセスフレームワークは、定期的にヒューマンインタラクションを必要とするアクティビティで構成されており、エラーや不確実性の可能性をもたらします。
AIは、LCM、GenAIモデル、AIエージェントを活用して、ルーチンタスクの実行、リスク分析と予測、戦略レコメンデーション、意思決定のサポートによって、ソフトウェア開発マネージャ、ソフトウェアテスタ、その他のチームメンバーを支援することができる。
AIは、プロジェクトの成功率を高めながら、効率を高め、プロジェクト管理チームが直面するリスクを低減する可能性がある。
さらに、ステークホルダーが情報的な決定を下すための複雑な概念や開発プロセスを分解することもできます。
本稿では,近年業界でますます好まれているアジャイルソフトウェアプロジェクトにおいて,AIツールと技術を最大限に活用するためのアプローチを提案する。
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