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根据普华永道 2023 年新兴技术调查，美国有73%的公司在业务中采纳了人工智能技术，其中生成式人工智能（GenAI）尤其突出。在ChatGPT推出一年后，超过半数的受访公司——54%，已经在其部分业务中应用了GenAI。GenAI通过简易的定制化过程，就能够广泛适用于多种业务场景和跨部门工作，极大提升了AI的易用性和扩展性。不论是高管、程序员、财务专家还是产品设计者，预计到2024年底，人工智能将以更为强大和创新的方式，深刻影响每个人的工作方式，开启全新的工作效率和可能性。
GenAI正引领企业创新产品与服务的新浪潮，彻底改变传统的开发方式。它使得创建新流程、产品、服务及客户互动环境变为几乎无需编写代码的直观操作，前提是配备良好的管理和监督机制。这将让行业专家和创意团队能够直接利用智能化工具和数据，这些数据会以易懂且实用的形式呈现。
目前，云端企业应用已开始融入GenAI特性，但这仅是冰山一角。未来，GenAI将不再是企业应用的附属品，而是成为其核心驱动力，促使这些应用变得更快速、灵活且高度可定制。此外，GenAI与其他技术如机器学习、扩展现实（XR）、物联网（IoT）的集成，将催生出一系列前所未有的融合型产品与解决方案，重新定义技术生态的运作方式和界限。
在普华永道（PwC），内部软件团队正与GenAI并肩工作，将创意转化为需求、需求转为用户案例、用户案例转为测试案例、测试案例转为代码，最后代码生成文档。GenAI在加速并优化着每一个开发环节。
基于当前的成功经验，Pwc深信这只是开始。不久的将来，GenAI将会自动化或增强软件开发生命周期中的每一个阶段，甚至可能彻底改变现今所认识的敏捷开发模式。
以下是GenAI在当前软件开发中可实现的十大价值增值方式，以及为迎接GenAI未来潜力所应做的一些准备指南。如今，生成式人工智能（GenAI）正以一种前所未有的方式革新软件开发生命周期（SDLC），在PwC内部的大规模部署中，其对软件开发部门的积极影响尤为突出，这主要体现在十大实践领域，为无论是自主研发还是选购软件的企业提供了宝贵启示。
1. 自动创意产品特性：GenAI只需接收明确的指引，就能自动生成既贴合需求又细节满满的产品特性描述，并且以规范、易操作的模板形式展现，大大简化了创意构思的过程。
2. 加速且标准化方案设计：通过GenAI，方案架构和系统设计变得既快速又统一，不仅大幅节省时间和预算，还促进了组件的重复使用，进一步压缩成本与时间。
3. 高效提炼用户案例：面对繁杂的需求，GenAI能迅速将其拆解为易于理解的用户案例，并附上验收标准，为团队省下宝贵的工时。
4. 一键生成原型图：只需输入想要实现的特性和背景信息，GenAI即可自动生成原型图，为开发提速。
5. 拓宽测试视野，加速案例生成：基于验收标准，GenAI能构思出覆盖更广场景的测试案例，比人工设计更为全面，从而及早发现问题，避免后期高昂的修复费用。
6. 智能合成数据，填补验证空白：针对特定领域和应用场景，GenAI能合成测试数据，既保护了真实数据的隐私，又提升了测试的效率与质量。
7. 自动化生成测试脚本：融合验收条件与潜在变数，GenAI可快速产出用户接受测试脚本，让质量保证环节变得更加高效。
8. 精准故障排查，快速升级维护：GenAI能精准对比预期与实际输出，辅助进行根本原因分析，并能自动执行软件库更新和迁移任务，优化维护流程。
9. 辅助编码与代码审查：虽然GenAI目前尚无法完全替代人类进行复杂编程，但它已能通过智能补全、改进建议和自动审核等功能，成为程序员的强大助手。
10. 文档自动化，无缝对接：从开发记录到团队间的项目交接，乃至发布说明和用户手册的编制，GenAI都能自动化处理，使得信息传递清晰无阻，提升合作效率。
这一系列的改变，标志着GenAI正引领软件开发进入一个更加流畅、高效且智能的新时代，它不仅是技术上的飞跃，更是对传统开发模式的深刻重塑。
随着GenAI技术的进步，它即将革新软件开发领域，实现更高效、低成本的开发过程。这一转变将开启新市场，催生新的商业模式。借助GenAI，开发者能够快速生成用户故事、验收标准、测试用例及实时更新的文档等，同时自动生成API。此外，GenAI将在敏捷开发的每一步发挥增强作用，比如产出高质量代码、执行复杂模拟及自动化测试，大幅度缩短开发周期，原需两周的任务有望缩短至两天完成。这些变革基于当前对GenAI的应用经验、创新实验及与生态内主要开发者的合作，预示着一个由GenAI深度参与的软件开发新时代即将到来。
在GenAI技术的最终进化阶段，它将引领敏捷开发进入一个全新的时代。GenAI代理能够自主学习需求、拆分任务并编写代码，它们之间的协同作业将模仿人类团队的互动与合作，持续优化自身的算法与策略。借由积累的大量数据与经验，这些代理能够预见用户需求、维护更新及预防系统故障，极大地加速软件开发生命周期，同时降低成本并提升质量，为新兴商业模式创造条件。
未来软件开发的启动点将不再是传统的研究与规划，而是直接跳入原型设计阶段，用户只需向GenAI提出需求，即可获得多种解决方案选项。尽管如此，高水平的工程师依然不可或缺，他们负责创新算法设计、系统架构规划以及确保卓越的用户体验，扮演指导与监管GenAI代理的关键角色，确保技术进步与人类智慧的和谐共生。
要充分挖掘GenAI的潜力，工作方式革新势在必行。关键在于利用开发人员的持续指导与迭代反馈来优化AI表现。通过将复杂任务细分为小块，GenAI能更高效地处理并生成初步成果。开发人员借此评估并细化提示，形成良性循环，推动GenAI输出逼近最佳方案。
识别GenAI应用中的常见“模式”，即跨项目和阶段的相似任务，对于加速其学习进程和价值提升至关重要。随着GenAI接手常规工作，开发者被解放出来，得以专注于探索创新、实现复杂构想，其创造力与想象力得到前所未有的激发。
实践经验表明，给予开发者自由探索GenAI的空间，比如在有指导原则的自由实验或黑客马拉松等活动中，能够极大促进其成长与创新。这种寓教于乐的方式不仅能激发个人潜能，还可能成为企业实现创新突破和竞争优势的宝贵途径。简言之，通过策略性地结合人工智慧与人力创新，我们正重塑工作模式，开辟技术与创意融合的新纪元。
[1] Pwc.PwC’s 2023 Emerging Technology Survey[EB/].[2024-05-17]. https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/emerging-tech/emtech-survey.html.
[2] Pwc.PwC’s 2024 AI Business Predictions[EB/].[2024-05-17]. https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html#prediction1l.
[3] Pwc.10 ways GenAI improves software development[EB/].[2024-05-17]. https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/generative-ai-for-software-development.html.
