حلول Visure


الدعم
تسجيل
تسجيل الدخول
ابدأ الإصدار التجريبي المجاني

كشف النقاب عن V8: إحداث ثورة في عملية إدارة التعاون والمتطلبات بإصدار جديد مدعوم بالذكاء الاصطناعي

زوم 20 سبتمبر 2023 8:00 صباحًا بتوقيت المحيط الهادي الصيفي مجانا

جدول المحتويات

حجم السوق واتجاهات أدوات إدارة المتطلبات والذكاء الاصطناعي

أدوات إدارة المتطلبات هي حلول برمجية أساسية تستخدمها المؤسسات لالتقاط وتوثيق وتتبع وإدارة متطلبات مشاريعهم بشكل فعال. مع التعقيد المتزايد للمشاريع والحاجة إلى التعاون الفعال بين الفرق ، نما الطلب على أدوات إدارة المتطلبات بشكل كبير. بالإضافة إلى ذلك ، أدى دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في هذه الأدوات إلى زيادة تعزيز قدراتها ، مما أدى إلى تحسين الكفاءة واتخاذ القرار.

حجم السوق:

قُدرت السوق العالمية لأدوات إدارة المتطلبات بحوالي 1.5 مليار دولار أمريكي ، وكان من المتوقع أن ينمو بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ حوالي 7-8٪ خلال السنوات القليلة المقبلة. مع زيادة اعتماد التكنولوجيا عبر الصناعات ، من المتوقع أن يستمر حجم السوق في التوسع.

علاوة على ذلك ، كان الذكاء الاصطناعي في إدارة المتطلبات محركًا رئيسيًا لنمو السوق. تقدم الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ميزات ذكية مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي وتحليلات البيانات ، والتي تساعد في أتمتة المهام المتكررة وتحديد الأنماط وتقديم رؤى قيمة لاتخاذ قرارات أفضل.

اتجاهات السوق:

  • تكامل الذكاء الاصطناعي: أصبح دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في أدوات إدارة المتطلبات اتجاهًا مهمًا. يساعد الذكاء الاصطناعي في التحقق الآلي من صحة المتطلبات ، واقتراح الحلول المثلى ، والتحليلات التنبؤية ، التي تبسط عملية هندسة المتطلبات الإجمالية.
  • الحلول المستندة إلى السحابة: يتزايد اعتماد أدوات إدارة المتطلبات المستندة إلى السحابة نظرًا لمرونتها وقابليتها للتوسع وفعالية التكلفة. تتيح الحلول المستندة إلى السحابة للفرق التعاون في الوقت الفعلي ، بغض النظر عن مواقعهم الجغرافية ، مما يعزز العمل الجماعي وكفاءة المشروع بشكل أفضل.
  • حلول خاصة بالصناعة: تطورت أدوات إدارة المتطلبات لتلبية صناعات محددة مثل الرعاية الصحية والتمويل والسيارات والفضاء ، من بين أمور أخرى. ساهمت الميزات المخصصة والامتثال لمعايير الصناعة في اعتماد هذه الأدوات المتخصصة.
  • منهجية رشيقة: مع تزايد شعبية منهجيات تطوير البرمجيات الرشيقة ، زاد الطلب على أدوات إدارة المتطلبات التي تتوافق مع ممارسات Agile. تدعم الأدوات الذكية الموجهة التطوير التكراري والتسليم المستمر ، مما يسمح للفرق بالتكيف بسرعة مع المتطلبات المتغيرة.
  • الأمان والامتثال: مع استمرار تزايد مخاوف خصوصية البيانات وأمانها ، اكتسبت أدوات إدارة المتطلبات ذات ميزات الأمان القوية وقدرات الامتثال قوة دفع. تبحث المنظمات بشكل متزايد عن الأدوات التي تضمن حماية البيانات والالتزام باللوائح ذات الصلة.
  • التكامل مع DevOps: يتم دمج أدوات إدارة المتطلبات في خط أنابيب DevOps لتعزيز التعاون بين فرق التطوير والعمليات. يساعد هذا التكامل في ضمان أن تكون المتطلبات محددة جيدًا ويتم تلبيتها طوال دورة حياة تطوير البرامج.
  • واجهات سهلة الاستخدام: أصبحت تجربة المستخدم (UX) عاملاً حاسماً يؤثر على اعتماد أدوات إدارة المتطلبات. تجذب الحلول ذات الواجهات البديهية والميزات سهلة التنقل المزيد من المستخدمين وتعزز قبولًا أكبر بين أعضاء الفريق.

بشكل عام ، شهد سوق أدوات إدارة المتطلبات والذكاء الاصطناعي نموًا كبيرًا بسبب التعقيد المتزايد للمشاريع ، والحاجة إلى تعاون سلس ، والمزايا التي جلبها تكامل الذكاء الاصطناعي. مع استمرار تقدم التكنولوجيا ، ستلعب هذه الأدوات دورًا حاسمًا في مساعدة المؤسسات على تحقيق نتائج ناجحة للمشروع ودفع الابتكار في الصناعات الخاصة بها.

آثار استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة المتطلبات

يمكن أن يكون لاستخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة المتطلبات العديد من التأثيرات المهمة على دورة حياة تطوير البرمجيات ونجاح المشروع بشكل عام. فيما يلي بعض التأثيرات الرئيسية:

  • الكفاءة والدقة: يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة الجوانب المختلفة لإدارة المتطلبات ، مما يقلل الحاجة إلى المهام اليدوية. تؤدي هذه الأتمتة إلى تحسين الكفاءة وتقليل الأخطاء البشرية ، مما يضمن التقاط المتطلبات وتعقبها وإدارتها بدقة.
  • التحليل الآلي: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل مستندات المتطلبات وتحديد التناقضات والغموض والتعارض في الوقت الفعلي. هذا يساعد في ضمان جودة المتطلبات ويقلل من فرص إعادة العمل المكلفة أو التفسير الخاطئ.
  • معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تمكن قدرات البرمجة اللغوية العصبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي أصحاب المصلحة من إدخال المتطلبات باستخدام اللغة الطبيعية ، مما يسهل على المستخدمين غير التقنيين المساهمة في عملية المتطلبات. يمكن أن تساعد البرمجة اللغوية العصبية أيضًا في استخراج المعلومات المتعلقة بالمتطلبات من مصادر مختلفة.
  • التوصية وتحديد الأولويات: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوصي بتغييرات أو تحسينات على المتطلبات بناءً على البيانات التاريخية وأفضل الممارسات وتعليقات أصحاب المصلحة. يمكن أن يساعد أيضًا في تحديد أولويات المتطلبات بناءً على معايير مختلفة وتحسين تخصيص الموارد.
  • تتبع المتطلبات وتحليل الأثر: يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة عملية تتبع المتطلبات طوال عملية التطوير ، من التصميم إلى الاختبار والنشر. يمكنه أيضًا إجراء تحليل التأثير لتقييم عواقب التغييرات المقترحة على المتطلبات.
  • التعاون في الوقت الفعلي: يمكن لأدوات التعاون المدعومة بالذكاء الاصطناعي تسهيل المناقشات في الوقت الفعلي بين أصحاب المصلحة ، وتحسين التواصل وتقليل الوقت اللازم للتوصل إلى توافق في الآراء بشأن المتطلبات.
  • التحليلات التنبؤية: من خلال تحليل بيانات المشروع السابقة ، يمكن للذكاء الاصطناعي إجراء تنبؤات حول المخاطر المحتملة والاختناقات واحتياجات الموارد أثناء جمع المتطلبات وتحليلها. يساعد هذا مديري المشاريع على تخطيط الموارد وتخصيصها بشكل أكثر فعالية.
  • تحسن مستمر: يمكن للذكاء الاصطناعي التعلم من المشاريع والتجارب السابقة ، مما يتيح التحسين المستمر في عمليات إدارة المتطلبات بمرور الوقت. يمكن للنظام تكييف وصقل توصياته وتحليلاته بناءً على ردود الفعل الواقعية.
  • تصور المتطلبات: يمكن للأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إنشاء تمثيلات مرئية للمتطلبات ، مثل الرسوم البيانية أو النماذج بالأحجام الطبيعية ، لمساعدة أصحاب المصلحة على فهم المتطلبات المعقدة بشكل أفضل.
  • التعامل مع التعقيد: يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع مجموعات كبيرة ومعقدة من المتطلبات التي قد يكون من الصعب على البشر إدارتها يدويًا. يمكنه معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة ودقة ، مما يؤدي إلى تحسين قابلية التوسع.

على الرغم من الفوائد العديدة ، يواجه الذكاء الاصطناعي بعض التحديات في إدارة المتطلبات. يعد ضمان دقة نموذج الذكاء الاصطناعي وموثوقيته ، ومعالجة التحيزات المحتملة في البيانات المستخدمة للتدريب ، والحفاظ على الشفافية في القرارات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي ، جوانب حاسمة يجب مراعاتها عند تنفيذ الذكاء الاصطناعي في عمليات إدارة المتطلبات.

بشكل عام ، فإن دمج الذكاء الاصطناعي في إدارة المتطلبات لديه القدرة على تبسيط عملية التطوير ، وتعزيز التعاون ، وزيادة جودة منتجات البرمجيات. ومع ذلك ، ينبغي النظر إليه على أنه مكمل للخبرة البشرية وليس بديلاً كاملاً.

تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة المتطلبات

يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في إدارة المتطلبات إلى ظهور العديد من التحديات التي يجب معالجتها لضمان التنفيذ الناجح. تشمل بعض التحديات الرئيسية ما يلي:

  • جودة البيانات والتحيز: تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البيانات للتدريب. إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب نظام الذكاء الاصطناعي ذات جودة رديئة أو غير مكتملة أو متحيزة ، فقد يؤدي ذلك إلى نتائج غير دقيقة أو غير عادلة. يعد ضمان جودة البيانات وتخفيف التحيز في بيانات التدريب أمرًا بالغ الأهمية لتجنب التوصيات أو التحليلات المضللة.
  • التفسير والشفافية: قد يكون من الصعب تفسير وفهم نماذج الذكاء الاصطناعي ، خاصة تلك المعقدة مثل الشبكات العصبية العميقة. في إدارة المتطلبات ، يحتاج أصحاب المصلحة إلى فهم كيفية اتخاذ القرارات أو التوصيات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي. يعد ضمان الشفافية في عمليات الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا لاكتساب الثقة في النظام.
  • تعقيد التكامل: قد يتطلب تطبيق الذكاء الاصطناعي في عملية إدارة المتطلبات الحالية جهود تكامل كبيرة. قد يكون دمج أدوات الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الحالية وسير العمل ، وضمان التبادل السلس للبيانات أمرًا صعبًا.
  • معرفة محدودة بالمجال: نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل عام بارعة في المجالات الضيقة حيث يتم تدريبهم. تتضمن إدارة المتطلبات مجالات متخصصة مختلفة ، وقد يفتقر نموذج الذكاء الاصطناعي إلى الخبرة اللازمة لفهم الفروق الدقيقة المتعلقة بالمجال.
  • التعامل مع الغموض: غالبًا ما تحتوي مستندات المتطلبات على عبارات غامضة أو غامضة. قد تواجه نماذج الذكاء الاصطناعي صعوبة في تفسير هذه اللغة بدقة ، مما يؤدي إلى تحليلات أو توصيات غير صحيحة.
  • قبول المستخدم وثقته: قد يكون أصحاب المصلحة متشككين بشأن الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات الحاسمة المتعلقة بإدارة المتطلبات. يعد بناء قبول المستخدم والثقة في قدرات نظام الذكاء الاصطناعي وحدوده أمرًا ضروريًا.
  • مخاوف تتعلق بالأمان والخصوصية: قد يتضمن دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في عمليات إدارة المتطلبات مشاركة بيانات المشروع الحساسة مع موفري خدمات الذكاء الاصطناعي الخارجيين. يثير هذا مخاوف تتعلق بالأمان والخصوصية يجب معالجتها.
  • التبعيات غير المتوقعة: قد تحدد نماذج الذكاء الاصطناعي التبعيات أو العلاقات في المتطلبات التي لم يتم النظر فيها من قبل. في حين أن هذا قد يكون مفيدًا ، إلا أنه قد يؤدي أيضًا إلى تأثيرات وتغييرات غير متوقعة في نطاق المشروع.
  • التعلم المستمر والتكيف: إدارة المتطلبات هي عملية متطورة. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى التكيف والتعلم من المتطلبات المتغيرة وخبرات المشروع الجديدة والتعليقات بمرور الوقت. ضمان التعلم والتحسين المستمر أمر ضروري.
  • قيود التكلفة والموارد: يمكن أن يكون تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي وصيانتها كثيفًا للموارد ، خاصة بالنسبة للمؤسسات الصغيرة ذات الميزانيات والخبرات المحدودة.

للتغلب على هذه التحديات ، يجب على المنظمات اعتماد نهج مدروس ومتكرر لتنفيذ الذكاء الاصطناعي. يعد إشراك خبراء المجال في عملية التدريب ، وإجراء اختبار شامل والتحقق من الصحة ، ومراقبة أداء نظام الذكاء الاصطناعي بانتظام ، بعض الخطوات للتخفيف من المخاطر وضمان الاستخدام الناجح للذكاء الاصطناعي في إدارة المتطلبات.

استخدام أدوات إدارة المتطلبات المتكاملة للذكاء الاصطناعي

يتضمن استخدام أداة احترافية متكاملة بالذكاء الاصطناعي لإدارة المتطلبات الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي لتعزيز الجوانب المختلفة لعملية إدارة المتطلبات. تم تصميم هذه الأدوات لأتمتة المهام وتحسين الكفاءة وتوفير رؤى ذكية وتسهيل التعاون بين أصحاب المصلحة. فيما يلي شرح تفصيلي لكيفية عمل هذه الأداة:

  • اشتراط الاستنباط والمدخلات: تتيح الأداة المتكاملة AI لأصحاب المصلحة إدخال المتطلبات باستخدام طرق مختلفة ، مثل اللغة الطبيعية أو الرسوم البيانية أو القوالب. تمكّن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المدعومة بالذكاء الاصطناعي المستخدمين من التعبير عن المتطلبات بلغة واضحة ، مما يسهل على أصحاب المصلحة غير التقنيين المساهمة في العملية.
  • التحليل الآلي: بمجرد إدخال المتطلبات ، يقوم مكون الذكاء الاصطناعي للأداة بإجراء تحليل آلي. يتحقق من عدم الاتساق والتعارض والغموض والمعلومات الناقصة في وثائق المتطلبات. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا التحقق من أن المتطلبات تلتزم بالمعايير المحددة مسبقًا أو أفضل الممارسات.
  • التوصيات وتحديد الأولويات: استنادًا إلى البيانات التاريخية ومعايير الصناعة وتعليقات أصحاب المصلحة ، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي تقديم توصيات واقتراحات ذكية لتحسين جودة المتطلبات. يمكنه تحديد الفجوات المحتملة واقتراح الإضافات أو التغييرات ذات الصلة لتعزيز وضوح المتطلبات واكتمالها. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للأداة المساعدة في تحديد أولويات المتطلبات بناءً على معايير محددة مسبقًا ، مثل قيمة العمل أو التعقيد.
  • تتبع المتطلبات وتحليل الأثر: يمكن للأداة المتكاملة AI تتبع المتطلبات تلقائيًا طوال دورة حياة التطوير. يمكنه تتبع كيفية ارتباط كل متطلب بمختلف عناصر التطوير ، مثل مستندات التصميم وحالات الاختبار والتعليمات البرمجية المصدر. هذا يساعد في ضمان تنفيذ واختبار جميع المتطلبات بشكل صحيح. يمكن للأداة أيضًا إجراء تحليل التأثير ، والتنبؤ بعواقب التغييرات المقترحة على المتطلبات ، والسماح لأصحاب المصلحة باتخاذ قرارات مستنيرة.
  • التعاون في الوقت الفعلي: توفر أداة الذكاء الاصطناعي بيئة تعاونية حيث يمكن لأصحاب المصلحة مناقشة المتطلبات ومشاركة الملاحظات واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي. قد تستخدم الأداة روبوتات محادثة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي أو واجهات لغة طبيعية لتسهيل التواصل وتعزيز التوافق بين أصحاب المصلحة.
  • التحليلات التنبؤية: بالاستفادة من بيانات المشروع التاريخية ، يمكن لمكون الذكاء الاصطناعي تقديم تحليلات تنبؤية لتحديد المخاطر المحتملة ، وتقدير احتياجات الموارد ، وتقديم رؤى حول الاختناقات المحتملة أثناء عملية إدارة المتطلبات. هذا يتيح التخطيط وتخصيص الموارد بشكل أفضل.
  • التوثيق الآلي: يمكن للأداة المتكاملة AI إنشاء مستندات متطلبات شاملة والاحتفاظ بها تلقائيًا. يمكنه تنظيم المتطلبات وهيكلها بطريقة يسهل فهمها ومتابعتها.
  • تحسن مستمر: يتعلم مكون الذكاء الاصطناعي للأداة باستمرار من تفاعلات المستخدم وخبرات المشروع وردود الفعل وتحسين توصياته وتحليله بمرور الوقت. تضمن عملية التعلم التكراري هذه أن تصبح الأداة أكثر فاعلية ومصممة وفقًا لمتطلبات المنظمة المحددة واحتياجات الإدارة.

متطلبات الرؤية منصة ALM

يمكن للمؤسسات التي تتطلع إلى دمج تقنية الذكاء الاصطناعي في فرق التطوير الخاصة بها استكشاف استخدام أدوات التطوير مثل إدارة المتطلبات و ALM ونمذجة الأنظمة ، والتي تستثمر بشكل كبير في هذه التكنولوجيا. تستخدم إدارة متطلبات Visure Solutions و ALM Solution الذكاء الاصطناعي لتحسين نظامها الأساسي وتقديم مزايا متنوعة للمستخدمين. يمكن لتكامل الذكاء الاصطناعي الخاص به تبسيط مهام إدارة المتطلبات ، بما في ذلك كتابة المتطلبات وحالات الاختبار ، والتوصية بإدخال تحسينات على المتطلبات ، وإنشاء المتطلبات تلقائيًا ، وتقييم جودة المتطلبات ، واقتراح معايير الامتثال الخاصة بالصناعة.

دعونا نلقي نظرة فاحصة على كل من هذه الفوائد وكيف يمكن أن تؤثر على عملية إدارة المتطلبات.

حالات اختبار متطلبات الكتابة
يمكن أن تكون كتابة المتطلبات وحالات الاختبار يدويًا مهمة شاقة ومعرضة للخطأ ، ولكن من الضروري التأكد من أن النظام يلبي المتطلبات المحددة. يمكن لتكامل الذكاء الاصطناعي في Visure أن يبسط هذه العملية عن طريق إنشاء حالات اختبار تلقائيًا من متطلبات النظام. 

متطلبات الكتابة

يمكن أن تكون متطلبات الكتابة مهمة تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب الكثير من الجهد والاهتمام بالتفاصيل. ومع ذلك ، يمكن أن يساعد تكامل الذكاء الاصطناعي في Visure في أتمتة هذه العملية. باستخدام البيانات الموجودة وأفضل الممارسات ، يقترح التكامل المتطلبات.

اقتراح تصحيحات المتطلبات

يمكن أن يساعد تكامل الذكاء الاصطناعي في Visure في تحديد واقتراح تصحيحات للأخطاء المحتملة في المتطلبات على الرغم من النوايا الحسنة والمراجعة الدقيقة. يمكن أن يساعد ذلك في ضمان أن تكون المتطلبات شاملة ودقيقة.

إنشاء المتطلبات تلقائيًا

استحداث المتطلبات هو عنصر حاسم آخر لإدارة المتطلبات. يمكن أن يساعد تكامل الذكاء الاصطناعي في Visure في تبسيط هذه العملية من خلال إنشاء المتطلبات تلقائيًا للأنظمة التقنية ، بما في ذلك المتطلبات الوظيفية وغير الوظيفية.

تحليل جودة المتطلبات

يمكن لتكامل الذكاء الاصطناعي في Visure أن يبسط عملية تحليل جودة المتطلبات ، وهي مهمة شاقة تتطلب الخبرة والاهتمام بالتفاصيل. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي ، يمكن تحديد الأخطاء أو التناقضات المحتملة في المتطلبات تلقائيًا ويمكن تقديم اقتراحات للتحسين.

إنشاء المتطلبات تلقائيًا لمتطلبات معينة

يمكن أن يؤدي تكامل Visure بالذكاء الاصطناعي إلى إنشاء المتطلبات والخطوات والنتائج المتوقعة تلقائيًا لمتطلبات معينة. يمكن لهذه الميزة أن تجعل عملية التطوير أكثر كفاءة من خلال التأكد من أن كل متطلب مفصل وكامل.

اقتراح معايير الامتثال لصناعة معينة

لضمان الامتثال لمشروع تطوير ، من الضروري الالتزام بمعايير الصناعة. يمكن أن يساعد تكامل الذكاء الاصطناعي في Visure في تحقيق الامتثال من خلال التوصية بالمعايير ذات الصلة للنظام للامتثال لها بناءً على الصناعة المحددة.

في هذه الندوة عبر الويب ، غطينا:

  1. اختبر حقبة جديدة من التعاون وإدارة المتطلبات مع إصدارنا الجديد المدعوم بالذكاء الاصطناعي
  2. اكتشف Visure Authoring الجديد كليًا في V8 ، حيث ستواجه واجهة مستخدم مُحسَّنة ولوحات معلومات قوية ومجموعة شاملة من ميزات إدارة المشروع.
  3. قم بتمكين فريقك من خلال المراجعات المحسّنة التي تتضمن تعيينات المستخدم ، والتصنيف المبسط ، وحل التعليقات بدون مجهود.
  4. تعرف على كيفية السماح لك Visure V8 بتعيين المراجعين والموافقين لعملية التحقق من المتطلبات بشكل أكثر سلاسة.
  5. شاهد قوة Visure V8 في تبسيط سير عمل الموافقة وجعل الموافقات والرفض للمتطلبات خالية من المتاعب.
  6. وأكثر بكثير!

لا تنسى نشر هذا المنشور!

برنامج IBM للأبواب العقلانية
★★★★

أتمتة تغطية التتبع من البداية إلى النهاية

13 يونيو، 2024

11 صباحًا بتوقيت شرق الولايات المتحدة | 5 مساءً بتوقيت وسط أوروبا | الساعة 8 صباحًا بتوقيت المحيط الهادئ

فرناندو فاليرا

لويس اردوين

CTO، حلول Visure

أندرياس هورن

مدير أول، شركة Vector Informatik

الحصول على إمكانية تتبع المتطلبات الكاملة وقياس التغطية الهيكلية للشهادات القياسية

تعرف على كيفية تعزيز إمكانية التتبع للشفافية، وتخفيف المخاطر، وضمان تلبية جميع متطلبات المشروع.