摘要：生成式人工智能正在推动开发人员编写代码、开发软件应用程序、减少技术债务和提高质量的方式的重大范式转变。GenAI不仅仅是编写代码，整个敏捷开发团队都有机会使用LLM、AI代理和其他genAI功能来在整个软件开发生命周期中提供改进。

当组织超越生产力驱动因素时，生成人工智能可以实现转型能力。以下是敏捷团队如何使用genAI来加速和改进需求收集和编写敏捷用户故事。

生成式人工智能正在推动开发人员编写代码、开发软件应用程序、减少技术债务和提高质量的方式的重大范式转变。GenAI不仅仅是编写代码，整个敏捷开发团队都有机会使用LLM、AI代理和其他genAI功能来在整个软件开发生命周期中提供改进。

提高需求收集和敏捷用户故事的质量正在成为生成人工智能的重要机会。随着开发人员更快、更高效地编写代码，需要更深入的敏捷积压，拥有更多用户故事和更强大的接受标准。

人工智能副驾驶员如何提高开发人员的生产力

开发人员使用genAI来转换软件开发，包括生成代码、执行代码审查和解决生产问题。BairesDev报告称，72%的开发人员现在使用genAI功能，48%的开发人员每天使用genAI工具。

人工智能副驾驶员和genAI代码生成器正在显著影响生产力。最近一份基于对微软和埃森哲软件开发人员的实地实验的报告发现，使用编码助手导致每周完成的任务数量增加26%，代码提交数量增加13%，编译代码的次数增加38%。

开发人员也在报告生产力影响。根据DORA的2024年DevOps状况报告，超过三分之一的受访者将他们观察到的生产力增长描述为中度（25%）或极端（10%）。

为什么需求收集是新的瓶颈

随着敏捷开发团队对代码生成器越来越熟练，需求收集和敏捷用户故事的速度和质量必须提高。此外，随着开发人员使用敏捷用户故事的结构及其验收标准的完整性变得更加重要，因为开发人员使用它们来提示人工智能代理开发、测试和记录代码。

Copado传福音高级副总裁David Brooks说：“在一个副驾驶编写代码的世界里，计划将发挥更重要的作用，要求文件必须比团队坐在同一个房间里的日子更详细。”“业务分析师将使用genAI总结功能请求和会议记录，以捕捉所有输入，并根据需求水平帮助确定优先次序。然后，GenAI可以撰写初稿或审查人工撰写的草稿的完整性，以确保其与公司的格式一致。”

成功的关键是让最终用户和利益相关者参与制定围绕功能和用户故事的目标和要求。这种参与必须超越敏捷产品所有者的通常责任；软件开发人员应该让利益相关者参与理解目标、讨论风险和设计实验。

genAI如何改善需求收集

Pryon首席执行官Chris Mahl表示，genAI正在重塑从文档练习收集到协作发现过程的要求。“产品所有者现在使用人工智能从利益相关者访谈中生成初始需求草案，然后通过反馈周期完善它们。业务分析师的角色正在从文档专家演变为人工智能编排师，成功需要熟练掌握及时的工程和构建业务问题，以引出最佳的人工智能响应。”

业务分析师与敏捷产品负责人和团队负责人合作，监督端到端需求流程。对于从事微服务、集成和数据管道的更多技术敏捷团队来说，它们特别有价值。这些技术交付成果中的用户故事具有重要的非功能验收标准，测试通常需要构建合成测试数据来验证许多用例。

Mahl补充说：“该技术擅长将业务需求转化为技术规范，反之亦然，弥合了沟通差距。批判性思维变得至关重要，因为分析师必须验证人工智能生成的内容的准确性和业务一致性。”

随着使用genAI工具开发更多要求、代码和测试，批判性思维是需要发展的关键技能组合。敏捷开发人员必须学习如何提问，在提示中包含最重要的细节，并验证genAI响应的完整性和准确性。

业务分析师和产品所有者拥有新工具，可以加速将对话、头脑风暴和其他会议记录转化为想法、史诗和功能。RapDev的校长Tameem Hourani说：“通过加入电话会议，分析它们，总结它们，并从中提取它们的收获，你可以突然为各种规模的史诗整理积压。”

genAI如何支持快速原型和更快的交付

敏捷开发团队的第二个机会是使用genAI来减少周期时间，特别是围绕概念验证和通过最终用户体验迭代。GenAI应该帮助敏捷团队融入更多的设计思维实践，并增加反馈周期。

SADA的副首席技术官Simon Margolis说：“GenAI工具从根本上改变了产品所有者和业务分析师的角色，使他们能够直接在IDE中快速原型和迭代要求。”“这允许与利益相关者进行更动态的协作，因为他们可以实时可视化和完善用户故事和接受标准。他们可以专注于战略协调和更快的交付，人工智能处理技术翻译，而不是在文档中陷入困境。”

一个机会是开发低代码平台，这些平台可以从genAI提示中生成应用程序。Adobe、Appian、Pega、Quickbase和SAP等平台使用genAI工具来加速应用程序和代理的原型和开发。

使用genAI工具将更多时间集中在人类创新上

产品负责人和业务分析师的作用比整理积压和记录要求更重要。他们的战略重要性在于促进对最终用户重要的创新，提供商业价值，并创造竞争优势。他们还必须遵守devops不可协商的标准，引导敏捷开发团队开发平台能力，并寻找解决技术债务的方法。

ManageEngine人工智能研究总监Ramprakash Ramamoorthy说：“GenAI擅长将用户故事和验收标准与预定义的规格和设计指南保持一致，但最初的创造力仍然来自人类。”“分析师和产品所有者应该将genAI作为基础工具，而不是完全依赖它，让自己自由探索新想法并拓宽思维。真正的价值在于专家们利用人工智能的一致性来打下他们的工作，让他们自由地创新和完善机器无法掌握的微妙之处。”

当组织超越生产力驱动因素时，GenAI可以实现转型能力。敏捷开发团队应该使用genAI来加速和改进需求收集和编写敏捷用户故事。GenAI提供了简化这些任务和提高质量的机会，为产品所有者和业务分析师留出更多时间，让他们更多地关注技术为其组织提供持久价值的地方。

来源：AI中国一点号