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# 利用生成式 AI 加快软件开发生命周 AWS 期
*Chetan Makvana，亚马逊 Web Services*
*2025 年 4 月*（[文档历史记录](doc-history.md)）
对高质量软件的需求不断增长，促使组织不断寻找加快其软件开发生命周期 (SDLC) 的方法。在各组织努力保持竞争力的同时，缩短上市时间的同时保持或提高产品质量至关重要。为了应对这些挑战，软件开发体验必须不断发展并使用尖端的技术、方法和实践，以简化流程，使软件开发团队能够提高工作效率和创造力。下一代开发体验的出现标志着软件的构思、构建、测试和部署方式发生了重大变化。它集成了各种功能，包括云原生开发、人工智能驱动的自动化、高级项目管理、协作工具等，共同提高了 SDLC DevSecOps 的效率和有效性。
这种变革的最前沿是生成式人工智能在软件工程中的兴起。根据 [Gartner](https://www.gartner.com/en/documents/5109131) 的数据，到2027年，40％的平台工程团队将使用人工智能来增强SDLC的每个阶段，而2023年这一比例仅为5％。该报告还指出，软件工程领导者现在必须做好准备，在对开发过程至关重要的更广泛领域采用生成式人工智能。在另一份报告中，[McKinsey](https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/developer-velocity-how-software-excellence-fuels-business-performance)研究表明，开发者速度指数较高的公司收入增长速度快4-5倍，股东回报率提高60％，创新性提高55％。通过采用生成式人工智能，而不仅仅是代码生成，组织可以在其软件开发工作流程中将效率、生产力和创新提升到一个新的水平。这可以减少手动工作，揭示洞察力，并增强人类的专业知识。
## 目标
本战略文档概述了框架、基础能力、用例、最佳实践和成功指标，可帮助您通过生成式 AI 加速 SDLC。它描述了如何在所有开发阶段有效地集成生成式人工智能，以提高产品质量和效率。
本战略文件可以帮助您和您的组织实现以下目标：
+ 实施框架、基础能力、用例、最佳实践和成功指标，通过生成式 AI 加速 SDLC。
+ 在所有开发阶段有效地集成生成式 AI，以提高产品质量、发布速度和开发效率。
+ 通过整合尖端的人工智能技术、方法和实践来简化流程并增强开发团队的能力，从而适应下一代软件开发。
## 目标受众
本战略文件适用于希望通过将生成式人工智能应用于开发实践来加快软件开发生命周期的 IT 领导、工程经理、首席技术官和软件开发团队。