Giải pháp thăm quan


HỖ TRỢ
Đăng ký
Đăng nhập
Bắt đầu dùng thử miễn phí

Ra mắt V8: Cách mạng hóa quy trình quản lý yêu cầu và cộng tác của bạn với phiên bản mới do AI cung cấp

Zoom Ngày 20 tháng 2023 năm XNUMX 8:00 sáng PDT Miễn phí

Mục lục

Quy mô và xu hướng thị trường cho các công cụ quản lý yêu cầu và AI

Các công cụ quản lý yêu cầu là các giải pháp phần mềm thiết yếu được các tổ chức sử dụng để nắm bắt, lập tài liệu, theo dõi và quản lý các yêu cầu dự án của họ một cách hiệu quả. Với sự phức tạp ngày càng tăng của các dự án và nhu cầu cộng tác hiệu quả giữa các nhóm, nhu cầu về các công cụ quản lý yêu cầu đã tăng lên đáng kể. Ngoài ra, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào các công cụ này đã nâng cao hơn nữa khả năng của chúng, giúp cải thiện hiệu quả và khả năng ra quyết định.

Quy mô thị trường:

Thị trường toàn cầu cho các công cụ quản lý yêu cầu được định giá khoảng 1.5 tỷ USD và được dự đoán sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR (Tốc độ tăng trưởng gộp hàng năm) khoảng 7-8% trong vài năm tới. Với sự gia tăng áp dụng công nghệ trong các ngành công nghiệp, quy mô thị trường dự kiến ​​sẽ tiếp tục mở rộng.

Hơn nữa, AI trong quản lý yêu cầu là động lực chính cho sự tăng trưởng của thị trường. Các công cụ do AI cung cấp cung cấp các tính năng thông minh như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), máy học và phân tích dữ liệu, hỗ trợ tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, xác định các mẫu và cung cấp thông tin chi tiết có giá trị để đưa ra quyết định tốt hơn.

Xu hướng thị trường:

  • Tích hợp AI: Việc tích hợp các công nghệ AI vào các công cụ quản lý yêu cầu đã trở thành một xu hướng quan trọng. AI hỗ trợ xác thực yêu cầu tự động, đề xuất các giải pháp tối ưu và phân tích dự đoán, giúp hợp lý hóa quy trình kỹ thuật yêu cầu tổng thể.
  • Giải pháp dựa trên đám mây: Việc áp dụng các công cụ quản lý yêu cầu dựa trên đám mây đang gia tăng do tính linh hoạt, khả năng mở rộng và hiệu quả chi phí của chúng. Các giải pháp dựa trên đám mây cho phép các nhóm cộng tác trong thời gian thực, bất kể vị trí địa lý của họ, thúc đẩy tinh thần đồng đội tốt hơn và hiệu quả của dự án.
  • Giải pháp dành riêng cho ngành: Các công cụ quản lý yêu cầu đã phát triển để phục vụ cho các ngành cụ thể như chăm sóc sức khỏe, tài chính, ô tô và hàng không vũ trụ, trong số những ngành khác. Các tính năng phù hợp và tuân thủ các tiêu chuẩn ngành đã góp phần vào việc áp dụng các công cụ chuyên dụng này.
  • Phương pháp nhanh nhẹn: Với sự phổ biến ngày càng tăng của các phương pháp phát triển phần mềm Agile, nhu cầu về các công cụ quản lý yêu cầu phù hợp với thực tiễn Agile đã tăng lên. Các công cụ định hướng linh hoạt hỗ trợ phát triển lặp lại và phân phối liên tục, cho phép các nhóm thích ứng nhanh chóng với các yêu cầu thay đổi.
  • Bảo mật và Tuân thủ: Khi các mối lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu tiếp tục gia tăng, các công cụ quản lý yêu cầu với các tính năng bảo mật mạnh mẽ và khả năng tuân thủ đã thu hút được sự chú ý. Các tổ chức đang ngày càng tìm kiếm các công cụ đảm bảo bảo vệ dữ liệu và tuân thủ các quy định có liên quan.
  • Tích hợp với DevOps: Các công cụ quản lý yêu cầu đang được tích hợp vào quy trình DevOps để tăng cường sự hợp tác giữa các nhóm phát triển và vận hành. Sự tích hợp này giúp đảm bảo rằng các yêu cầu được xác định rõ ràng và đáp ứng trong suốt vòng đời phát triển phần mềm.
  • Giao diện thân thiện với người dùng: Trải nghiệm người dùng (UX) đã trở thành một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc áp dụng các công cụ quản lý yêu cầu. Các giải pháp có giao diện trực quan và các tính năng dễ điều hướng sẽ thu hút nhiều người dùng hơn và thúc đẩy sự chấp nhận nhiều hơn giữa các thành viên trong nhóm.

Nhìn chung, thị trường cho các công cụ quản lý yêu cầu và AI đã chứng kiến ​​sự tăng trưởng đáng kể do sự phức tạp ngày càng tăng của các dự án, nhu cầu cộng tác liền mạch và những lợi thế do tích hợp AI mang lại. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, những công cụ này sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc giúp các tổ chức đạt được kết quả thành công của dự án và thúc đẩy sự đổi mới trong các ngành tương ứng của họ.

Tác động của việc sử dụng AI trong quản lý yêu cầu

Sử dụng AI trong quản lý yêu cầu có thể có một số tác động đáng kể đến vòng đời phát triển phần mềm và thành công chung của dự án. Dưới đây là một số tác động chính:

  • Hiệu quả và độ chính xác: AI có thể tự động hóa các khía cạnh khác nhau của quản lý yêu cầu, giảm nhu cầu thực hiện các tác vụ thủ công. Quá trình tự động hóa này giúp nâng cao hiệu quả và giảm lỗi do con người gây ra, đảm bảo rằng các yêu cầu được nắm bắt, theo dõi và quản lý một cách chính xác.
  • Phân tích tự động: AI có thể phân tích các tài liệu yêu cầu, xác định sự không nhất quán, sự mơ hồ và xung đột trong thời gian thực. Điều này giúp đảm bảo chất lượng của các yêu cầu và giảm khả năng làm lại tốn kém hoặc giải thích sai.
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Các khả năng NLP do AI cung cấp cho phép các bên liên quan nhập yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp người dùng không có kỹ thuật đóng góp vào quy trình yêu cầu dễ dàng hơn. NLP cũng có thể giúp trích xuất thông tin liên quan đến yêu cầu từ nhiều nguồn khác nhau.
  • Khuyến nghị và ưu tiên: AI có thể đề xuất các thay đổi hoặc cải tiến đối với các yêu cầu dựa trên dữ liệu lịch sử, các phương pháp hay nhất và phản hồi của các bên liên quan. Nó cũng có thể hỗ trợ trong việc ưu tiên các yêu cầu dựa trên các tiêu chí khác nhau và tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên.
  • Theo dõi yêu cầu và phân tích tác động: AI có thể tự động hóa quá trình theo dõi các yêu cầu trong suốt quá trình phát triển, từ thiết kế đến thử nghiệm và triển khai. Nó cũng có thể thực hiện phân tích tác động để đánh giá hậu quả của những thay đổi được đề xuất đối với các yêu cầu.
  • Hợp tác thời gian thực: Các công cụ cộng tác do AI cung cấp có thể tạo điều kiện thuận lợi cho các cuộc thảo luận theo thời gian thực giữa các bên liên quan, cải thiện khả năng giao tiếp và giảm thời gian cần thiết để đạt được sự đồng thuận về các yêu cầu.
  • Phân tích dự đoán: Bằng cách phân tích dữ liệu dự án trong quá khứ, AI có thể đưa ra dự đoán về các rủi ro tiềm ẩn, tắc nghẽn và nhu cầu tài nguyên trong quá trình thu thập và phân tích yêu cầu. Điều này giúp các nhà quản lý dự án lập kế hoạch và phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn.
  • Cải tiến liên tục: AI có thể học hỏi từ các dự án và kinh nghiệm trong quá khứ, cho phép cải tiến liên tục các quy trình quản lý yêu cầu theo thời gian. Hệ thống có thể điều chỉnh và tinh chỉnh các đề xuất và phân tích dựa trên phản hồi trong thế giới thực.
  • Yêu cầu Trực quan hóa: Các công cụ do AI cung cấp có thể tạo các biểu diễn trực quan về các yêu cầu, chẳng hạn như sơ đồ hoặc mô hình, để giúp các bên liên quan hiểu rõ hơn về các yêu cầu phức tạp.
  • Độ phức tạp xử lý: AI có thể xử lý các nhóm yêu cầu lớn và phức tạp có thể gây khó khăn cho con người khi quản lý thủ công. Nó có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác, dẫn đến khả năng mở rộng được cải thiện.

Mặc dù có nhiều lợi ích, AI có một số thách thức trong quản lý yêu cầu. Đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của mô hình AI, giải quyết các sai lệch tiềm ẩn trong dữ liệu được sử dụng để đào tạo và duy trì tính minh bạch trong các quyết định do AI tạo ra là những khía cạnh quan trọng cần xem xét khi triển khai AI trong các quy trình quản lý yêu cầu.

Nhìn chung, việc tích hợp AI trong quản lý yêu cầu có khả năng hợp lý hóa quy trình phát triển, tăng cường cộng tác và nâng cao chất lượng của các sản phẩm phần mềm. Tuy nhiên, nó nên được coi là một sự bổ sung cho chuyên môn của con người hơn là một sự thay thế hoàn toàn.

Những thách thức của việc sử dụng AI trong quản lý yêu cầu

Việc tích hợp AI trong quản lý yêu cầu mang lại một số thách thức cần được giải quyết để đảm bảo triển khai thành công. Một số thách thức chính bao gồm:

  • Chất lượng dữ liệu và Xu hướng: Các mô hình AI chủ yếu dựa vào dữ liệu để đào tạo. Nếu dữ liệu được sử dụng để đào tạo hệ thống AI có chất lượng kém, không đầy đủ hoặc sai lệch, thì dữ liệu đó có thể dẫn đến kết quả không chính xác hoặc không công bằng. Đảm bảo chất lượng dữ liệu và giảm thiểu sai lệch trong dữ liệu đào tạo là rất quan trọng để tránh các khuyến nghị hoặc phân tích gây hiểu lầm.
  • Khả năng giải thích và minh bạch: Các mô hình AI, đặc biệt là những mô hình phức tạp như mạng lưới thần kinh sâu, có thể khó diễn giải và hiểu. Trong quản lý yêu cầu, các bên liên quan cần hiểu cách đưa ra các đề xuất hoặc quyết định do AI tạo ra. Đảm bảo tính minh bạch trong các quy trình AI là điều cần thiết để có được niềm tin và sự tin tưởng vào hệ thống.
  • Độ phức tạp tích hợp: Việc triển khai AI trong quy trình quản lý yêu cầu hiện có có thể yêu cầu nỗ lực tích hợp đáng kể. Việc tích hợp các công cụ AI với các công cụ và quy trình công việc hiện có cũng như đảm bảo trao đổi dữ liệu liền mạch có thể là một thách thức.
  • Kiến thức miền hạn chế: Các mô hình AI thường thành thạo trong các lĩnh vực hẹp mà chúng được đào tạo. Quản lý yêu cầu liên quan đến nhiều lĩnh vực chuyên biệt khác nhau và một mô hình AI có thể thiếu chuyên môn để hiểu các sắc thái liên quan đến miền cụ thể.
  • Xử lý sự nhập nhằng: Các tài liệu yêu cầu thường chứa các tuyên bố không rõ ràng hoặc mơ hồ. Các mô hình AI có thể gặp khó khăn trong việc diễn giải ngôn ngữ đó một cách chính xác, dẫn đến các phân tích hoặc đề xuất không chính xác.
  • Sự chấp nhận và tin tưởng của người dùng: Các bên liên quan có thể nghi ngờ về việc dựa vào AI để đưa ra các quyết định quan trọng liên quan đến quản lý yêu cầu. Xây dựng sự chấp nhận và tin tưởng của người dùng vào các khả năng và hạn chế của hệ thống AI là điều cần thiết.
  • Mối quan tâm về bảo mật và quyền riêng tư: Việc tích hợp các hệ thống AI vào các quy trình quản lý yêu cầu có thể liên quan đến việc chia sẻ dữ liệu nhạy cảm của dự án với các nhà cung cấp dịch vụ AI bên ngoài. Điều này làm dấy lên những lo ngại về bảo mật và quyền riêng tư cần được giải quyết.
  • Phụ thuộc không lường trước: Các mô hình AI có thể xác định các phụ thuộc hoặc mối quan hệ trong các yêu cầu chưa được xem xét trước đây. Mặc dù điều này có thể mang lại lợi ích, nhưng nó cũng có thể dẫn đến những tác động và thay đổi không mong muốn trong phạm vi dự án.
  • Liên tục học hỏi và thích ứng: Quản lý yêu cầu là một quá trình phát triển. Các mô hình AI cần thích ứng và học hỏi từ các yêu cầu thay đổi, trải nghiệm dự án mới và phản hồi theo thời gian. Đảm bảo việc học hỏi và cải tiến liên tục là điều cần thiết.
  • Ràng buộc về chi phí và nguồn lực: Việc triển khai và duy trì các giải pháp AI có thể tốn nhiều tài nguyên, đặc biệt là đối với các tổ chức nhỏ hơn với ngân sách và chuyên môn hạn chế.

Để vượt qua những thách thức này, các tổ chức nên áp dụng cách tiếp cận chu đáo và lặp đi lặp lại để triển khai AI. Thu hút các chuyên gia miền tham gia vào quá trình đào tạo, tiến hành kiểm tra và xác nhận kỹ lưỡng, đồng thời thường xuyên theo dõi hiệu suất của hệ thống AI là một số bước để giảm thiểu rủi ro và đảm bảo sử dụng thành công AI trong quản lý yêu cầu.

Sử dụng các công cụ quản lý yêu cầu tích hợp AI

Sử dụng một công cụ chuyên nghiệp tích hợp AI để quản lý yêu cầu liên quan đến việc tận dụng khả năng trí tuệ nhân tạo để nâng cao các khía cạnh khác nhau của quy trình quản lý yêu cầu. Những công cụ này được thiết kế để tự động hóa các tác vụ, nâng cao hiệu quả, cung cấp thông tin chi tiết thông minh và tạo điều kiện hợp tác giữa các bên liên quan. Dưới đây là giải thích từng bước về cách thức hoạt động của một công cụ như vậy:

  • Khai thác yêu cầu và đầu vào: Công cụ tích hợp AI cho phép các bên liên quan nhập yêu cầu bằng nhiều phương pháp khác nhau, chẳng hạn như ngôn ngữ tự nhiên, sơ đồ hoặc mẫu. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) do AI cung cấp cho phép người dùng diễn đạt các yêu cầu bằng ngôn ngữ đơn giản, giúp các bên liên quan phi kỹ thuật đóng góp vào quy trình dễ dàng hơn.
  • Phân tích tự động: Khi các yêu cầu được nhập, thành phần AI của công cụ sẽ thực hiện phân tích tự động. Nó kiểm tra sự không nhất quán, xung đột, mơ hồ và thiếu thông tin trong tài liệu yêu cầu. AI cũng có thể xác minh rằng các yêu cầu tuân thủ các tiêu chuẩn được xác định trước hoặc các phương pháp hay nhất.
  • Khuyến nghị và ưu tiên: Dựa trên dữ liệu lịch sử, tiêu chuẩn ngành và phản hồi của các bên liên quan, hệ thống AI có thể đưa ra các khuyến nghị và đề xuất thông minh để cải thiện chất lượng của các yêu cầu. Nó có thể xác định các lỗ hổng tiềm năng và đề xuất các bổ sung hoặc thay đổi có liên quan để nâng cao tính rõ ràng và đầy đủ của các yêu cầu. Ngoài ra, công cụ này có thể hỗ trợ sắp xếp thứ tự ưu tiên các yêu cầu dựa trên các tiêu chí được xác định trước, chẳng hạn như giá trị kinh doanh hoặc độ phức tạp.
  • Theo dõi yêu cầu và phân tích tác động: Công cụ tích hợp AI có thể tự động theo dõi các yêu cầu trong suốt vòng đời phát triển. Nó có thể theo dõi cách mỗi yêu cầu liên quan đến các tạo phẩm phát triển khác nhau, chẳng hạn như tài liệu thiết kế, trường hợp thử nghiệm và mã nguồn. Điều này giúp đảm bảo rằng tất cả các yêu cầu được thực hiện và kiểm tra đúng cách. Công cụ này cũng có thể thực hiện phân tích tác động, dự đoán hậu quả của những thay đổi được đề xuất đối với yêu cầu và cho phép các bên liên quan đưa ra quyết định sáng suốt.
  • Hợp tác thời gian thực: Công cụ AI cung cấp một môi trường hợp tác nơi các bên liên quan có thể thảo luận về các yêu cầu, chia sẻ phản hồi và đưa ra quyết định trong thời gian thực. Công cụ này có thể sử dụng các chatbot do AI điều khiển hoặc giao diện ngôn ngữ tự nhiên để tạo điều kiện giao tiếp và thúc đẩy sự đồng thuận giữa các bên liên quan.
  • Phân tích dự đoán: Tận dụng dữ liệu lịch sử của dự án, thành phần AI có thể đưa ra các phân tích dự đoán để xác định các rủi ro tiềm ẩn, ước tính nhu cầu tài nguyên và cung cấp thông tin chi tiết về các tắc nghẽn tiềm ẩn trong quá trình quản lý yêu cầu. Điều này cho phép lập kế hoạch và phân bổ nguồn lực tốt hơn.
  • Tài liệu tự động: Công cụ tích hợp AI có thể tự động tạo và duy trì các tài liệu yêu cầu toàn diện. Nó có thể tổ chức và cấu trúc các yêu cầu theo cách dễ hiểu và dễ làm theo.
  • Cải tiến liên tục: Thành phần AI của công cụ liên tục học hỏi từ các tương tác của người dùng, trải nghiệm dự án và phản hồi, cải thiện các đề xuất và phân tích của nó theo thời gian. Quá trình học tập lặp đi lặp lại này đảm bảo rằng công cụ trở nên hiệu quả hơn và phù hợp với các yêu cầu quản lý và yêu cầu cụ thể của tổ chức.

Yêu cầu thăm quan Nền tảng ALM

Các tổ chức đang tìm cách tích hợp công nghệ AI vào nhóm phát triển của họ có thể khám phá việc sử dụng các công cụ phát triển như Quản lý yêu cầu, ALM và Mô hình hóa hệ thống, vốn đầu tư rất nhiều vào công nghệ này. Giải pháp quản lý yêu cầu và ALM của Visure Solutions sử dụng AI để nâng cao nền tảng của mình và mang lại nhiều lợi ích khác nhau cho người dùng. Việc tích hợp AI của nó có thể đơn giản hóa các tác vụ quản lý yêu cầu, bao gồm viết yêu cầu và trường hợp thử nghiệm, đề xuất cải tiến yêu cầu, tự động tạo yêu cầu, đánh giá chất lượng yêu cầu và đề xuất các tiêu chuẩn tuân thủ theo ngành cụ thể.

Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn từng lợi ích này và cách chúng có thể tác động đến quy trình quản lý yêu cầu.

Viết yêu cầu Test Cases
Viết các yêu cầu và trường hợp kiểm tra theo cách thủ công có thể là một công việc tẻ nhạt và dễ mắc lỗi, nhưng điều cần thiết là đảm bảo rằng hệ thống đáp ứng các yêu cầu đã chỉ định. Tích hợp AI của Visure có thể đơn giản hóa quy trình này bằng cách tự động tạo các trường hợp thử nghiệm từ các yêu cầu của hệ thống. 

Yêu cầu viết

Viết yêu cầu có thể là một công việc tốn nhiều thời gian, đòi hỏi nhiều nỗ lực và sự chú ý đến từng chi tiết. Tuy nhiên, tích hợp AI của Visure có thể hỗ trợ tự động hóa quy trình này. Bằng cách sử dụng dữ liệu hiện có và các phương pháp hay nhất, quá trình tích hợp đề xuất các yêu cầu.

Đề xuất hiệu chỉnh yêu cầu

Tích hợp AI của Visure có thể hỗ trợ xác định và đề xuất sửa chữa các lỗi tiềm ẩn trong các yêu cầu mặc dù đã có ý định tốt nhất và được xem xét cẩn thận. Điều này có thể giúp đảm bảo rằng các yêu cầu là toàn diện và chính xác.

Tự động tạo yêu cầu

Tạo yêu cầu là một thành phần quan trọng khác của quản lý yêu cầu. Tích hợp AI của Visure có thể giúp hợp lý hóa quy trình này bằng cách tự động tạo các yêu cầu cho các hệ thống kỹ thuật, bao gồm các yêu cầu chức năng và phi chức năng.

Phân tích chất lượng yêu cầu

Tích hợp AI của Visure có thể hợp lý hóa quy trình phân tích chất lượng yêu cầu, đây là một nhiệm vụ khó khăn đòi hỏi chuyên môn và sự chú ý đến từng chi tiết. Với sự tích hợp của AI, các lỗi tiềm ẩn hoặc sự không nhất quán trong các yêu cầu có thể được xác định tự động và có thể đưa ra các đề xuất cải tiến.

Tự động tạo yêu cầu cho một yêu cầu nhất định

Việc tích hợp AI của Visure có thể tự động tạo các yêu cầu, các bước và kết quả mong đợi cho một yêu cầu nhất định. Tính năng này có thể làm cho quá trình phát triển hiệu quả hơn bằng cách đảm bảo rằng mỗi yêu cầu đều chi tiết và đầy đủ.

Đề xuất các tiêu chuẩn tuân thủ cho một ngành nhất định

Để đảm bảo tuân thủ một dự án phát triển, điều quan trọng là phải tuân thủ các tiêu chuẩn ngành. Tích hợp AI của Visure có thể hỗ trợ đạt được sự tuân thủ bằng cách đề xuất các tiêu chuẩn liên quan để hệ thống tuân thủ dựa trên ngành cụ thể.

Trong hội thảo trên web này, chúng tôi đã đề cập đến:

  1. Trải nghiệm Kỷ nguyên hợp tác và quản lý yêu cầu mới với Phiên bản hỗ trợ AI mới của chúng tôi
  2. Khám phá Visure Authoring hoàn toàn mới trong V8, nơi bạn sẽ bắt gặp Giao diện người dùng được cải tiến, Bảng điều khiển mạnh mẽ và Bộ tính năng quản lý dự án toàn diện.
  3. Trao quyền cho nhóm của bạn bằng các bài đánh giá nâng cao với các bài tập của người dùng, phân loại hợp lý và giải quyết các nhận xét dễ dàng.
  4. Tìm hiểu cách Visure V8 cho phép bạn Chỉ định Người đánh giá và Người phê duyệt để có Quy trình Xác thực Yêu cầu suôn sẻ hơn.
  5. Chứng kiến ​​sức mạnh của Visure V8 trong việc đơn giản hóa quy trình phê duyệt và giúp việc phê duyệt và từ chối yêu cầu trở nên dễ dàng.
  6. Và nhiều hơn nữa!

Đừng quên chia sẻ bài viết này!

Phần mềm IBM Rational Doors
Áo sơ mi