为了减少DevOps团队面临的延迟，软件开发工具提供商加快了将人工智能和机器学习技术集成到应用程序和平台中的步伐。 其目标是在提高软件质量的同时，加快软件开发生命周期(SDLC )的各个阶段。 幸运的是，用例表明实现了这些目标，DevOps达到了更高的准确性、质量和可靠性水平。
人工智能加速DevOps的10种方式中最有魅力的是，在帮助开发者完成困难且耗时的任务方面非常有效。 最耗时的任务之一是管理需求文档的多个世代和版本。 Atlassian ps开发的Jira软件是业界领先者，它使用人工智能简化软件开发生命周期(SDLC )的所有阶段，并帮助管理需求，被广泛认为是DevOps领域的行业标准。
(1)通过人工智能和机器学习实时自动提示代码段，加快开发速度，提高DevOps的生产效率。
一些业界领先的企业软件供应商DevOps团队在客户关系管理(CRM )、供应链管理和社交媒体市场上展开了激烈的竞争。 他们说这种人工智能用例更有效，在准确性方面获益更大。 业界领先的客户关系管理(CRM )提供商DevOps代表说，首先使用人工智能自动完成代码的努力是徒劳的。 DevOps开发工具提供商认为，通过使用监视的机器学习算法，可以提高对模型学习和代码请求的响应速度。 微软的visual studio intelli代码现在已经安装了600万次以上，这是DevOps团队列举为DevOps中最有价值的人工智能开发的原因。
(2)证明了使用人工智能简化需求管理可以提高需求文档的准确性和质量，有效地捕获用户在下一代应用和平台中的需求。
人工智能提供了可靠的结果，简化了创建、编辑、验证、测试和管理需求文档的各个阶段。 DevOps团队成员使用基于人工智能和机器学习的需求管理平台来节省时间，并且在编码重启和软件产品创建的紧迫期间频繁出现。 第一次正确满足需求有助于整个项目保持在项目计划的路径上。 基于人工智能的软件开发工具提供商有机会创建及时完成项目的业务案例，并在此领域快速开发和启动新应用程序。 有趣的是，在DevOps工具领域，自然语言处理技术的采用迅速发展，使用基于人工智能工具的企业能够将需求审查时间缩短50%以上。
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