حلول Visure


الدعم
تسجيل
تسجيل الدخول
ابدأ الإصدار التجريبي المجاني

الذكاء الاصطناعي في إدارة المتطلبات | الفوائد وعملياتها

جدول المحتويات

المُقدّمة

في عالم اليوم سريع التطور ، تعتمد الشركات والمؤسسات بشكل متزايد على التكنولوجيا لتبسيط عملياتها وخفض التكاليف وتعزيز قدرتها التنافسية. كان الذكاء الاصطناعي (AI) من أكثر التقنيات تحويلية في العقد الماضي. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في العديد من الصناعات لأتمتة العمليات وتحليل البيانات واكتساب رؤى كانت مستحيلة في السابق. أحد المجالات التي يكون للذكاء الاصطناعي تأثير كبير فيها هو إدارة المتطلبات.

إدارة المتطلبات هي عملية توثيق وتحليل وتحديد أولويات احتياجات وتوقعات أصحاب المصلحة لمشروع تطوير البرمجيات. إنه جانب حاسم في تطوير البرمجيات لأنه يضمن أن المنتج النهائي يلبي احتياجات جميع أصحاب المصلحة ويتم تسليمه في الوقت المحدد وفي حدود الميزانية. ومع ذلك ، يمكن أن تكون عمليات إدارة المتطلبات التقليدية مستهلكة للوقت وعرضة للخطأ وصعبة الإدارة. هذا هو المكان الذي يأتي فيه الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي في إدارة المتطلبات

يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تحويل إدارة المتطلبات من خلال أتمتة العديد من المهام المتضمنة في العملية. يتضمن ذلك مهام مثل تحديد أصحاب المصلحة ، وجمع المتطلبات ، وتحليل المتطلبات ، وتتبع التغييرات. يمكن أن تساعد الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في تبسيط هذه المهام وجعل عملية إدارة المتطلبات أكثر كفاءة ودقة وقابلية للتوسع.

فوائد الذكاء الاصطناعي في إدارة المتطلبات

  1. تحسين كفاءة: يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة العديد من المهام المتكررة والمستهلكة للوقت المتضمنة في إدارة المتطلبات ، مما يسمح للمطورين بالتركيز على المهام الأكثر أهمية. يمكن أن يساعد ذلك في تقليل الوقت والتكلفة المرتبطين بإدارة المتطلبات.
  2. زيادة الدقة: يمكن أن تساعد الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في تقليل الأخطاء في إدارة المتطلبات من خلال تحليل البيانات بشكل أكثر دقة وتحديد المشكلات المحتملة بسرعة أكبر. يمكن أن يساعد ذلك في ضمان أن المنتج النهائي يلبي احتياجات جميع أصحاب المصلحة.
  3. تعاون أفضل: يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين التعاون بين أصحاب المصلحة من خلال توفير منصة مركزية للتواصل والتعاون. يمكن أن يساعد ذلك في ضمان أن يكون الجميع على نفس الصفحة وأن المتطلبات يتم تلبيتها.
  4. تسليم أسرع: يمكن لأدوات إدارة المتطلبات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تسريع عملية التطوير عن طريق أتمتة العديد من المهام المتضمنة في إدارة المتطلبات. يمكن أن يساعد ذلك في ضمان تسليم المنتج النهائي في الوقت المحدد وفي حدود الميزانية.
  5. اتخاذ قرار أفضل: يمكن لأدوات إدارة المتطلبات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي توفير رؤى وتحليلات يمكن أن تساعد في صنع القرار خلال عملية التطوير. يمكن أن يساعد ذلك في التأكد من أن القرارات تستند إلى البيانات وأن المنتج النهائي يلبي احتياجات جميع أصحاب المصلحة.
  6. تحسن مستمر: يمكن لأدوات إدارة المتطلبات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحليل البيانات باستمرار وتقديم رؤى حول أداء المنتج النهائي. يمكن أن يساعد هذا المؤسسات على تحديد مجالات التحسين وإجراء تغييرات على المنتج بمرور الوقت.
  7. التدرجية: يمكن توسيع نطاق أدوات إدارة المتطلبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أو تقليلها بناءً على احتياجات المؤسسة ، مما يسهل إدارة مشاريع التطوير الكبيرة أو المعقدة.

منظمة العفو الدولية لهندسة المتطلبات

تعتبر هندسة المتطلبات مرحلة حاسمة في تطوير البرمجيات تتضمن جمع وتحليل وتوثيق وإدارة متطلبات المشروع. أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في عملية هندسة المتطلبات ، مما جعلها أسرع وأكثر كفاءة وأكثر دقة من الأساليب التقليدية. يمكن للأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أتمتة العديد من جوانب هندسة المتطلبات ، مثل استنباط المتطلبات والتحليل والتوثيق والإدارة.

تتمثل إحدى الميزات الرئيسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في هندسة المتطلبات في قدرته على معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة وبدقة. يمكن للأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحليل البيانات من مصادر مختلفة ، مثل ملاحظات العملاء ، ووسائل التواصل الاجتماعي ، وسلوك المستخدم ، لتحديد الأنماط والاتجاهات في احتياجات المستخدم وتوقعاته. يمكن أن يساعد ذلك فرق تطوير البرامج على تحديد المتطلبات ذات الصلة والمهمة للمستخدمين ، وتحسين جودة منتج البرنامج.

ميزة أخرى لاستخدام الذكاء الاصطناعي في هندسة المتطلبات هي قدرته على أتمتة المهام اليدوية ، وتقليل مخاطر الخطأ البشري وتحسين الإنتاجية. يمكن للأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أتمتة المهام مثل استحضار المتطلبات والتوثيق والإدارة ، مما يوفر الوقت لفرق التطوير للتركيز على المزيد من المهام الاستراتيجية.

الذكاء الاصطناعي لاستخراج المتطلبات

الحصول على المتطلبات هو عملية جمع المعلومات من أصحاب المصلحة لتحديد وتوثيق احتياجاتهم وتوقعاتهم لمشروع البرمجيات. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في أتمتة هذه العملية من خلال تحليل البيانات من مصادر مختلفة ، مثل ملاحظات العملاء والوسائط الاجتماعية وسلوك المستخدم. يمكن للأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أيضًا استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لاستخراج الرؤى من البيانات غير المنظمة ، مثل رسائل البريد الإلكتروني ونصوص الدردشة والمراجعات عبر الإنترنت.

الذكاء الاصطناعي لتحليل المتطلبات

تحليل المتطلبات هو عملية مراجعة وصقل متطلبات المشروع للتأكد من أنها كاملة ودقيقة وممكنة. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في أتمتة هذه العملية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الأنماط والاتجاهات في مجموعات البيانات الكبيرة. يمكن أن تساعد الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أيضًا في التحقق من صحة المتطلبات ، وتحديد التعارضات المحتملة أو الغموض ، والتوصية بالتغييرات لتحسين جودة المتطلبات.

الذكاء الاصطناعي لتوثيق المتطلبات

يعد التوثيق جانبًا مهمًا من جوانب هندسة المتطلبات ، حيث يضمن تسجيل متطلبات المشروع بشكل صحيح وإبلاغ أصحاب المصلحة بها. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في أتمتة هذه العملية باستخدام توليد اللغة الطبيعية (NLG) لإنشاء وثائق واضحة وموجزة ومتسقة بناءً على متطلبات المشروع. يمكن أن تساعد الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أيضًا في الحفاظ على الوثائق وتتبع التغييرات وضمان التحكم في الإصدار.

الذكاء الاصطناعي لإدارة المتطلبات

تتضمن إدارة المتطلبات تتبع التغييرات في متطلبات المشروع والتحكم فيها طوال دورة حياة تطوير البرامج. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في أتمتة هذه العملية باستخدام التحليلات التنبؤية لتحديد المخاطر أو المشكلات المحتملة في الوقت الفعلي. يمكن أن تساعد الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أيضًا في تحديد أولويات المتطلبات وتتبع التقدم وتوفير رؤى في الوقت الفعلي لأداء المشروع. يمكن أن يؤدي هذا في النهاية إلى إدارة متطلبات أكثر كفاءة وفعالية ، مما يقلل من مخاطر تأخير أو فشل المشروع.

حدود الذكاء الاصطناعي في إدارة المتطلبات

في حين أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على إحداث ثورة في إدارة المتطلبات ، إلا أن هناك أيضًا بعض القيود التي يجب مراعاتها. تشمل هذه القيود:

  1. الفهم المحدود للسياق: أحد أكبر قيود الذكاء الاصطناعي في إدارة المتطلبات هو فهمه المحدود للسياق. قد لا تتمكن خوارزميات الذكاء الاصطناعي من فهم الفروق الدقيقة والتعقيدات في بعض المتطلبات ، مما قد يؤدي إلى تحليل غير دقيق أو تحديد الأولويات.
  2. الاعتماد على جودة البيانات: تعتمد خوارزميات الذكاء الاصطناعي على بيانات عالية الجودة لتقديم رؤى دقيقة. إذا كانت البيانات غير كاملة أو قديمة أو غير دقيقة ، فقد يوفر نظام الذكاء الاصطناعي نتائج غير دقيقة أو يفشل في تحديد المشكلات المحتملة.
  3. انعدام الشفافية: يمكن أن تكون خوارزميات الذكاء الاصطناعي معقدة وصعبة الفهم ، مما يجعل من الصعب على أصحاب المصلحة فهم كيفية تحليل المتطلبات أو تحديد أولوياتها. هذا يمكن أن يؤدي إلى عدم الثقة وسوء الفهم بين أصحاب المصلحة.
  4. انحياز، نزعة: يمكن أن تكون خوارزميات الذكاء الاصطناعي متحيزة إذا كانت بيانات التدريب المستخدمة لتطوير الخوارزمية متحيزة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحليل غير صحيح أو تحديد أولويات المتطلبات ، مما قد يؤثر سلبًا على المنتج النهائي.
  5. التكامل مع الأنظمة القديمة: قد لا تتكامل أدوات إدارة المتطلبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بسلاسة مع الأنظمة القديمة ، مما قد يجعل من الصعب استخدامها أو يؤدي إلى عدم تناسق البيانات.

العمليات المتضمنة في إدارة المتطلبات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

  1. تحديد أصحاب المصلحة الآلي: واحدة من الخطوات الأولى في إدارة المتطلبات هي تحديد جميع أصحاب المصلحة. يمكن أن تساعد الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في أتمتة هذه العملية من خلال تحليل البيانات من مصادر متعددة ، بما في ذلك رسائل البريد الإلكتروني والمستندات ووسائل التواصل الاجتماعي.
  2. جمع المتطلبات: يمكن أن تساعد الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في جمع المتطلبات من خلال تحليل البيانات من مصادر متعددة وتحديد الموضوعات والمتطلبات المشتركة. يمكن أن يساعد ذلك في ضمان استيعاب جميع المتطلبات وعدم وجود ثغرات في العملية.
  3. تحليل المتطلبات: يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحليل المتطلبات من خلال تحديد المشكلات والصراعات المحتملة. يمكن أن يساعد ذلك في ضمان أن تكون جميع المتطلبات مجدية وأنه لا يوجد تعارض بينها.
  4. تحديد أولويات المتطلبات: يمكن أن تساعد الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في تحديد أولويات المتطلبات من خلال تحليل البيانات من مصادر متعددة ، بما في ذلك ملاحظات أصحاب المصلحة وأهداف المشروع والجداول الزمنية. يمكن أن يساعد ذلك في ضمان معالجة المتطلبات الأكثر أهمية أولاً.
  5. تتبع المتطلبات: يمكن أن تساعد الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في تتبع التغييرات التي تطرأ على المتطلبات من خلال تحليل البيانات من مصادر متعددة وتحديد التغييرات والتعارضات. يمكن أن يساعد ذلك في التأكد من أن جميع أصحاب المصلحة على دراية بالتغييرات وأنه يتم التعامل معها في الوقت المناسب.

إدارة الجودة والمتطلبات

الجودة هي عامل حاسم في إدارة المتطلبات لأنها تؤثر بشكل مباشر على نجاح المنتج النهائي. من خلال التأكد من أن المتطلبات دقيقة وممكنة وتفي باحتياجات جميع أصحاب المصلحة ، يمكن للمؤسسات تقديم منتج عالي الجودة ويلبي توقعات العملاء. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دورًا حاسمًا في تحسين جودة إدارة المتطلبات بطريقتين: الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في تحديد المتطلبات بشكل أفضل واستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين مراقبة الجودة.

الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحسين تخطيط المتطلبات

يعد تعيين المتطلبات مهمة حاسمة في إدارة المتطلبات التي تتضمن تعيين العلاقات بين المتطلبات المختلفة وتحديد أي تضارب أو تبعيات. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في أتمتة هذه العملية ، مما يجعلها أسرع وأكثر دقة.

من خلال تحليل البيانات من مصادر مختلفة ، بما في ذلك المقابلات مع أصحاب المصلحة والاستطلاعات والتعليقات ، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد العلاقات بين المتطلبات المختلفة وتقديم رؤى حول النزاعات أو التبعيات المحتملة. يمكن أن يساعد ذلك المؤسسات على تحديد أولويات المتطلبات وتحديد المشكلات المحتملة في وقت مبكر والتأكد من أن جميع المتطلبات ممكنة ومتوافقة مع أهداف المشروع.

يمكن أن يساعد تخطيط المتطلبات المدعوم بالذكاء الاصطناعي أيضًا المؤسسات على تحديد أي ثغرات أو متطلبات مفقودة ، مما يضمن أن المنتج النهائي يلبي جميع احتياجات أصحاب المصلحة. من خلال أتمتة هذه العملية ، يمكن للمؤسسات توفير الوقت والموارد مع تحسين دقة تخطيط المتطلبات.

تعزيز مراقبة الجودة بتقنية الذكاء الاصطناعي

تعد مراقبة الجودة جانبًا مهمًا آخر من جوانب إدارة المتطلبات التي تتضمن التأكد من أن جميع المتطلبات دقيقة وكاملة وممكنة. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في أتمتة هذه العملية من خلال تحليل المتطلبات وتحديد أي مشاكل أو تعارضات محتملة.

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات المتطلبات لتحديد أي تناقضات أو عدم دقة وتقديم رؤى حول الحلول المحتملة. يمكن أن يساعد هذا المؤسسات على تحديد المشكلات وحلها في وقت مبكر ، مما يقلل من مخاطر التأخير أو إعادة العمل لاحقًا في عملية التطوير.

يمكن أن تساعد مراقبة الجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أيضًا المؤسسات على ضمان اكتمال جميع المتطلبات وتلبية احتياجات جميع أصحاب المصلحة. من خلال تحليل البيانات من مصادر مختلفة ، بما في ذلك ملاحظات العملاء واتجاهات السوق ، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تقديم رؤى حول الميزات أو الوظائف الأكثر أهمية لأصحاب المصلحة.

من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لرسم خرائط أفضل للمتطلبات واستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين مراقبة الجودة ، يمكن للمؤسسات ضمان أن تكون عملية إدارة متطلباتها شاملة وفعالة. يمكن أن يساعد ذلك في تحسين جودة المنتج النهائي ، وتقليل مخاطر التأخير أو إعادة العمل ، والتأكد من أن المنتج يلبي احتياجات جميع أصحاب المصلحة.

إدارة المتطلبات AI مقابل إدارة المتطلبات التقليدية

إدارة المتطلبات هي عملية أساسية تتضمن تحديد وتوثيق وتتبع والتحقق من متطلبات منتج أو نظام. تقليديًا ، كانت إدارة المتطلبات عملية يدوية وتستغرق وقتًا طويلاً وتتضمن العديد من أصحاب المصلحة ، بما في ذلك مالكي المنتجات والمطورين والمختبرين والمستخدمين النهائيين. ومع ذلك ، مع ظهور تقنية الذكاء الاصطناعي ، أصبحت إدارة المتطلبات أكثر كفاءة ودقة وفعالية من حيث التكلفة. الاختلافات الرئيسية بين الأساليب التقليدية والحديثة لإدارة المتطلبات هي:

إدارة المتطلبات هي عملية أساسية تتضمن تحديد وتوثيق وتتبع والتحقق من متطلبات منتج أو نظام. تقليديًا ، كانت إدارة المتطلبات عملية يدوية وتستغرق وقتًا طويلاً وتتضمن العديد من أصحاب المصلحة ، بما في ذلك مالكي المنتجات والمطورين والمختبرين والمستخدمين النهائيين. ومع ذلك ، مع ظهور تقنية الذكاء الاصطناعي ، أصبحت إدارة المتطلبات أكثر كفاءة ودقة وفعالية من حيث التكلفة. الاختلافات الرئيسية بين الأساليب التقليدية والحديثة لإدارة المتطلبات هي:

قاعدةإدارة المتطلبات AIإدارة المتطلبات التقليدية
آلية العمل تستفيد الأساليب التي يحركها الذكاء الاصطناعي من الخوارزميات المتقدمة وتقنيات التعلم الآلي لأتمتة وتعزيز الجوانب المختلفة لإدارة المتطلبات. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل وتفسير ومعالجة كميات كبيرة من البيانات لتوفير رؤى قيمة ودعم اتخاذ القرار.تعتمد الأساليب التقليدية على العمليات اليدوية ، بما في ذلك التفسير البشري ، والتحليل ، وتوثيق المتطلبات. تتضمن هذه الطرق عادةً جداول بيانات أو مستندات أو آليات تتبع يدوية أخرى.
الأتمتة والكفاءةتعمل الأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي على أتمتة المهام اليدوية مثل التحقق من المتطلبات وإدارة التتبع وتحليل التأثير وإنشاء حالة الاختبار. تعمل هذه الأتمتة على توفير الوقت وتقليل الأخطاء وتحسين الكفاءة الكلية في إدارة المتطلبات طوال دورة حياة المشروع.غالبًا ما تتطلب الطرق التقليدية جهدًا يدويًا كبيرًا لمهام مثل توثيق المتطلبات وتتبع التغييرات وضمان الاتساق. يمكن أن يكون هذا النهج اليدوي مستهلكًا للوقت وعرضة للخطأ وأقل كفاءة مقارنة بالأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي.
الدقة والجودةيمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل المتطلبات من أجل الاكتمال والاتساق والصحة. يمكنهم تحديد الأخطاء المحتملة أو المعلومات المفقودة أو التناقضات ، مما يؤدي إلى تحسين دقة وجودة وثائق المتطلبات.تعتمد الأساليب التقليدية بشكل كبير على الجهد البشري ، مما يجعلها عرضة للأخطاء والإغفالات والتفسيرات الخاطئة. غالبًا ما يعتمد ضمان دقة وجودة المتطلبات على المراجعات اليدوية وعمليات التحقق من الصحة.
التعاون والتواصلتقدم الأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ميزات تعاونية ، وتسهل الاتصال في الوقت الفعلي ، والتعاون السلس بين أصحاب المصلحة في المشروع. توفر هذه الأدوات نظامًا أساسيًا مركزيًا لمشاركة المتطلبات والتحكم في الإصدار وإمكانية التتبع وتحسين الاتصال وتعزيز المحاذاة.غالبًا ما يتضمن التعاون والتواصل بالطرق التقليدية مشاركة المستندات أو عقد الاجتماعات أو الاعتماد على اتصالات البريد الإلكتروني. يمكن أن تكون هذه الأساليب مجزأة ، مما يؤدي إلى مشكلات التحكم في الإصدار وسوء الاتصال والتحديات في الحفاظ على فهم مشترك للمتطلبات.
التحليل والرؤىيمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي إجراء تحليل متقدم لبيانات المتطلبات وتحديد الأنماط والاتجاهات والمخاطر المحتملة. يمكن للأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي توفير رؤى حول تبعيات المتطلبات ، وتحليل التأثير ، والمساعدة في تحديد التعارضات أو الاختناقات المحتملة في وقت مبكر من دورة حياة المشروع.تفتقر الأساليب التقليدية عادةً إلى القدرات التحليلية التي توفرها الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما يعتمد التحليل والرؤى على الجهد اليدوي ، مما يجعل تحديد الأنماط المعقدة أو توقع المخاطر المحتملة أمرًا صعبًا.
القدرة على التكيف وقابلية التوسعيمكن أن تتكيف الأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي مع متطلبات المشروع المتغيرة وقياسها للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات. يمكنهم التعلم باستمرار من البيانات والتحسين بمرور الوقت ، مما يوفر القدرة على التكيف وقابلية التوسع لتلبية احتياجات المشروع المتطورة.قد تكافح الطرق التقليدية للتكيف مع المتطلبات المتغيرة والتعامل مع الأحجام المتزايدة من البيانات بكفاءة. يمكن أن تصبح العمليات اليدوية مرهقة وتستغرق وقتًا طويلاً عند إدارة المشاريع المعقدة أو التعامل مع المتطلبات واسعة النطاق.

بشكل عام ، يوفر الذكاء الاصطناعي لإدارة المتطلبات الأتمتة ، والكفاءة ، والدقة ، والقدرات التعاونية ، والتحليل المتقدم ، والقابلية للتوسع في عملية إدارة المتطلبات. تؤدي هذه المزايا إلى تحسين نتائج المشروع ، وتقليل الأخطاء ، وتعزيز الاتصال ، واتخاذ قرارات أفضل مقارنةً بأساليب إدارة المتطلبات التقليدية.

متطلبات الرؤية منصة ALM

أعلنت Visure Solutions ، المزود البارز لبرنامج ALM (إدارة دورة حياة التطبيقات) لإدارة المتطلبات ، مؤخرًا عن دورها الرائد في دمج تقنية الذكاء الاصطناعي في منتجاتها. تم إعداد هذه الخطوة لتعزيز قدرة عروض Visure بشكل كبير ، مما يشير إلى وصول الجيل التالي من أدوات إدارة المتطلبات.

سيمكن دمج تقنية الذكاء الاصطناعي في منصة ALM لإدارة المتطلبات في Visure المستخدمين من استخلاص رؤى أكثر عمقًا من مشاريعهم ، مما يتيح إدارة أكثر فعالية وكفاءة لعملية المتطلبات. ستسهل التكنولوجيا الجديدة تحديد المشكلات المحتملة في الوقت الفعلي ، وتقليل المخاطر وتعزيز الإنتاجية. باستخدام أحدث الإمكانات ، يمكن لبرنامج Visure الآن تقديم دعم تحليلي تنبؤي لتقليل إعادة العمل ، وتحسين التكلفة والأداء ، وتمكين اتخاذ القرار المستند إلى البيانات.

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 دقيقة 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 الذكاء الاصطناعي تلقائيًا إلى إنشاء المتطلبات والخطوات والنتائج المتوقعة 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.

من المتوقع أن يوفر دمج تقنية الذكاء الاصطناعي في برنامج إدارة المتطلبات في Visure فوائد عديدة للشركات ، بما في ذلك دقة وكفاءة أفضل في تحديد متطلبات المشروع وإدارتها ، ومعالجة وتحليل البيانات بشكل أسرع ، وتعزيز التعاون والتواصل بين أصحاب المصلحة في المشروع ، واتخاذ قرارات أكثر فعالية. استنادًا إلى رؤى البيانات في الوقت الفعلي ، ونهج التفكير المستقبلي والاستراتيجي لتطوير البرامج. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أتمتة المهام اليدوية ، وإنشاء المتطلبات ، وإنشاء حالات الاختبار ، وتقليل الأخطاء البشرية ، وتحسين إنتاجية المشروع وأدائه بشكل عام. في النهاية ، يمكن أن يؤدي ذلك إلى انخفاض التكاليف ، ووقت أسرع في الوصول إلى السوق ، ورضا العملاء بشكل أفضل.

الخلاصة:

يوفر الذكاء الاصطناعي في إدارة المتطلبات العديد من الفوائد الواعدة ، مثل تحسين الكفاءة والدقة ، والتحقق الأكثر شمولاً من الاتساق ، وتحسين إمكانية التتبع وتحليل التأثير ، وخيارات محسنة لإعادة الاستخدام ، ووقت دورة سريع ، وجودة أعلى للنتيجة. ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أن نجاح الذكاء الاصطناعي في هندسة المتطلبات يأتي مع الاستخدام والتطبيق المناسبين للطرق والعمليات. الجودة هي أيضًا ضرورة مطلقة لإدارة المتطلبات الناجحة. 

وعندما يتعلق الأمر بمقارنة إدارة المتطلبات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مع الأساليب التقليدية ، فإن الأول يتفوق على الأخير من حيث وقت الإنجاز الأسرع مع ضمان نتيجة عالية الجودة. كما يتضح من Visure Requirements ALM Platform ، التي توفر للمستخدمين واجهة سهلة الاستخدام ، وتضمن نتائج دقيقة نظرًا لخوارزمياتهم المعقدة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في عمليات هندسة المتطلبات وموثوقة بدرجة كافية حتى بالنسبة للمشاريع الكبيرة جدًا. بالنسبة لأولئك الذين يرغبون في مشاهدة هذه الميزات بشكل مباشر أو اكتشاف المزيد حول إدارة المتطلبات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لأنفسهم ، جرب مجانا محاكمة شنومك يوم في Visure Requirements ALM Platform اليوم!

لا تنسى نشر هذا المنشور!

برنامج IBM للأبواب العقلانية
★★★★

تنفيذ أفضل ممارسات الذكاء الاصطناعي لتحسين متطلبات إلكترونيات الطيران

12 سبتمبر، 2024

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

فرناندو فاليرا

فرناندو فاليرا

CTO، حلول Visure

رضا مجيدي

رضا مجيدي

الرئيس التنفيذي لشركة كونسونوفا

نهج متكامل مع Visure Solutions وConsuNova Inc.

تعرف على كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين متطلبات إلكترونيات الطيران للإقلاع والهبوط الآمن