人工智能不仅改变了软件的功能特性，还深度融入了软件开发流程，实现自动化，提高效率。
在代码编写阶段，人工智能辅助工具能够根据代码上下文自动补全代码片段，预测开发者下一步操作，减少手动输入错误，加快编码速度。例如，一些智能 IDE 插件通过学习大量开源代码库，能够为开发者推荐最佳的代码结构、函数调用方式，新手程序员也能借助这些工具写出高质量代码。
测试环节同样受益于人工智能。基于机器学习的测试用例生成工具可以自动分析软件需求、代码逻辑，生成覆盖全面的测试用例，相比传统人工编写，效率大幅提升，且能发现一些人工易遗漏的边界情况。在自动化测试执行过程中，人工智能还能实时监控测试结果，智能判断故障原因，辅助开发人员快速定位问题，节省排查时间。
软件部署与运维方面，人工智能驱动的运维系统（AIOps）通过对服务器日志、系统指标等海量数据的实时分析，提前预测系统故障，自动触发修复措施，如动态调整服务器资源配置、重启故障服务等，实现了运维的无人值守，保障软件系统的 7/24 小时稳定运行。
尽管人工智能为软件开发自动化带来诸多便利，但也存在一定局限性，如对复杂业务逻辑的理解还不够深入，可能生成不合理的代码建议；模型训练需要大量数据，数据质量不佳会影响效果。不过，随着技术的不断进步，人工智能有望在软件开发自动化道路上迈出更大步伐。
