工作流自动化涉及使用技术来执行重复性任务而无需人工干预。到 2025 年，几乎100%的企业都将实施某种形式的人工智能。在软件开发中，自动化工作流程可以节省大量时间并提高生产力。机器学习可以通过为独立流程添加智能和适应性，将工作流自动化提升到一个新的水平。
自动代码生成
机器学习在工作流自动化中最令人兴奋的应用之一是技术支持的代码创建。通过在庞大的代码库上训练特定模型，开发人员可以创建基于高级规范生成代码片段甚至整个模块的系统。这可以大大加快流程并降低出错的可能性。
持续集成和部署
CI/CD 是现代软件开发实践的基石。ML 可以通过自动执行代码集成、软件测试和部署等任务来增强 CI/CD 流程。例如，ML 模型可以根据历史数据预测集成代码更改的最佳时间，从而降低冲突风险并确保更顺畅的部署。
智能问题追踪
机器学习可以根据问题的严重性和影响程度对问题进行优先排序和分类，从而改善问 萨尔瓦多 whatsapp 数据 题跟踪系统。通过分析过去的数据，模型可以识别出模式，这些模式表明哪些细微差别可能会导致严重问题，并相应地对其进行优先排序。这确保了关键问题得到及时解决，从而提高开发过程的效率。
开发效率
这一切都是为了最大化产出，同时最小化投入。在软件开发中，这意味着快速交付高质量的软件，并且使用最少的资源。机器学习可以为实现这一目标做出巨大贡献。
提高开发人员的生产力
包含机器学习组件的工具可通过自动执行日常任务和提供智能帮助来提高开发人员的效率。例如，ML 驱动的代码完成工具可以根据上下文建议代码片段，从而减少专家输入和搜索正确代码所花的时间。同样，这些模型可以分析开发人员的习惯并提供个性化建议，以提高他们的编码效率。
优化资源利用率
资源部署是开发效率的一个关键方面。机器学习可以帮助优化您拥有的资产（例如计算能力、存储和网络带宽）的使用。通过分析使用模式，训练有素的模型可以预测未来的需求并相应地调整分配。这可确保高效利用资源，降低成本并提高整体性能。