Підвищення гнучкості розробки програмного забезпечення агентно-орієнтованими системами трансформації звуку

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.32347/2412-9933.2025.61.52-59

Ключові слова:

програмний продукт, гнучка розробка, системи перетворення звукових повідомлень, агентно-орієнтований підхід

Анотація

У статті представлено комплексне дослідження, присвячене інноваційній інтеграції агентно-орієнтованих систем перетворення звукових повідомлень у процесы використання Agile-підходу. Визначено ключові переваги такого підходу, серед яких гнучкість, адаптивність і можливість швидкого реагування на зміни вимог. Сучасні методики розробки програмного забезпечення потребують ефективних комунікаційних інструментів, і системи перетворення звукових повідомлень відіграють у цьому процесі важливу роль, оскільки забезпечують безперервний обмін інформацією між учасниками проєкту. Досліджено критичну роль Agile-методології в сучасних процесах розроблення програмного забезпечення. Основний акцент зроблено на ітеративних кроках, що уможливлюють поступово вдосконалювати систему, а також на активній співпраці між розробниками і кінцевими користувачами. Agile-підхід забезпечує безперервний зворотний зв'язок, що сприяє швидкому впровадженню змін та покращенню функціональності програмних рішень. Це особливо важливо в умовах стрімкого розвитку інформаційних технологій, коли гнучкість і швидкість адаптації стають ключовими факторами успіху проєкту. Аналіз систем перетворення звукових повідомлень засвідчив, що вони сприяють ефективній комунікації між учасниками проєкту. Такі системи дають змогу оперативно отримувати зворотний зв'язок, що є критично важливим у динамічному середовищі розробки. Окрім цього, вони допомагають уникнути можливих непорозумінь, що можуть виникнути через неузгодженість текстових або графічних інтерфейсів. Завдяки чіткій передачі інформації між учасниками процесу підвищується загальна ефективність команди та продуктивність проєкту. Крім того, автоматизація комунікаційних процесів зменшує ризик людських помилок і покращує якість прийнятих рішень, що допомагає командам швидше адаптуватися до нових викликів. Особливу увагу в статті приділено агент-орієнтованому підходу до розробки системи перетворення звукових повідомлень. Використання агентів уможливлює автоматизувати багато рутинних процесів, зменшуючи навантаження на розробників та підвищуючи продуктивність. Крім того, агентно-орієнтована архітектура сприяє кращій масштабованості системи, що уможливлює адаптувати її до змінних умов роботи та розширення функціоналу. Застосування штучного інтелекту в таких системах може ще більше підвищити їхню ефективність, роблячи процеси комунікації більш інтуїтивними та швидкими. Використання машинного навчання дає змогу системі самостійно покращувати свої алгоритми взаємодії, що підвищує загальну якість передачі інформації. У висновках підкреслюється значення агентно-орієнтованих підходів у сучасній Agile-розробці. Еволюція інформаційних технологій вимагає вдосконалення методів комунікації та автоматизації процесів, і агентні системи є одним із найперспективніших напрямів у цьому контексті. Інтеграція таких систем у фреймворки Agile допомагає оптимізувати витрати ресурсів, підвищити гнучкість розробки та забезпечити ефективну взаємодію між учасниками проєкту. Це відкриває нові можливості для покращення якості програмного забезпечення та його відповідності вимогам сучасного ринку. Дослідження демонструє, що подальший розвиток таких технологій здатний суттєво покращити ефективність розробки програмного забезпечення, зробити його більш адаптивним до потреб користувачів і підвищити конкурентоспроможність IT-рішень. У перспективі подальше вдосконалення агентно-орієнтованих систем може суттєво змінити підхід до розробки програмного забезпечення, зробивши його ще більш ефективним та орієнтованим на швидку адаптацію до вимог ринку.

Біографії авторів

Євгенія Катаєва , Державний торговельно-економічний університет, Київ

Доцентка кафедри цифрової економіки та системного аналізу

Нікіта Кіліхевич , Черкаський державний технологічний університет, Черкаси

Аспірант кафедри програмного забезпечення автоматизованих систем

Посилання

Manifesto for Agile Software Development. URL: https://agilemanifesto.org/

Nagel, R. (2015). Operational optimization: A lean six sigma approach to sustainability. Proceedings of the Water Environment Federation, 3(4), 1–12.

Nikabadi, M. S., & Hakaki, A. (2018). A dynamic model of effective factors on open innovation in manufacturing small and medium sized companies. International Journal of System Dynamics Applications, 7(1), 1–26.

Omamo, A. O., Rodrigues, A. J., & Muliaro, W. J. (2020). A system dynamics model of technology and society: In the context of a developing nation. International Journal of System Dynamics Applications, 9(2), P.42–63.

Papke-Shields, K. E., & Boyer-Wright, K. M. (2017). Strategic planning characteristics applied to project management. International Journal of Project Management, 35(2), 169–179.

Parast, M. M. (2011). The effect of six sigma projects on innovation and firm performance. International Journal of Project Management, 29(1), 45–55.

Todorović, M. L., Petrović, D. Č., Mihić, M. M., Obradović, V. L., & Bushuyev, S. D. (2015). Project success analysis framework: A knowledge-based approach in project management. International Journal of Project Management, 33(4), 772–783.

Winter, M., Andersen, E. S., Elvin, R., & Levene, R. (2006). Focusing on business projects as an area for future research: An exploratory discussion of four different perspectives. International Journal of Project Management, 24(8), 699–709.

Hoon Kwak, Y., & Dixon, C. K. (2008). Risk management framework for pharmaceutical research and development projects. International Journal of Managing Projects in Business, 1(4), 552–565.

Labedz, C. S., & Gray, J. R. (2013). Accounting for lean implementation in government enterprise: Intended and unintended consequences. International Journal of System Dynamics Applications, 2(1), 14–36.

Lee, J., Lapira, E., Bagheri, B., & Kao, H. (2013). Recent advances and trends in predictive manufacturing systems in big data environment. Journal of Cleaner Production, 3(10), 45–55.

Galli, B. J., & Battiloro, G. (2019). Economic decision-making and the impact of risk management: How they relate to each other. International Journal of Service Science, Management, Engineering, and Technology, 10(3), 1–13.

Aslani, A., Akbari, S., & Tabasi, S. (2018). The robustness of natural gas energy supply: System dynamics modeling. International Journal of System Dynamics Applications, 7(3), 57–71.

Galli, B. (2018). Application of system engineering to project management-How to view their relationship. International Journal of System Dynamics Applications, 7(4), 76–97.

Gholizad, A., Ahmadi, L., Hassannayebi, E., Memarpour, M., & Shakibayifar, M. (2017). A system dynamics model for the analysis of the deregulation in electricity market. International Journal of System Dynamics Applications, 6(2), 1–30.

Al-Kadeem, R., Backar, S., Eldardiry, M., & Haddad, H. (2017). Review on using system dynamics in designing work systems of project organizations: Product development process case study. International Journal of System Dynamics Applications, 6(2), 52–70.

Marcelino-Sádaba, S., Pérez-Ezcurdia, A., Lazcano, A. M. E., & Villanueva, P. (2014). Project risk management methodology for small firms. International Journal of Project Management, 32(2), 327–340.

Galli Brian J (2021) The Value of Communication Management in Agile Project Environments. International Journal of Applied Logistics 12( 1). 1–21. Speech to Text (STT) Overview. URL: https://help.yeastar.com/en/p-series-cloud-edition/administrator-guide/speech-to-text-overview.html .

Siri, Alexa, Google Assistant: Overview of virtual assistants. URL:https://apix-drive.com/ua/blog/reviews/siri-alexa-google-assistant-ogljad

Understanding the process of collecting audio data for automatic speech recognition. URL: https://uk.shaip.com/blog/audio-data-collection-for-automatic-speech-recognition/

Programs for transcribing the Ukrainian language. URL:https://sendpulse.ua/blog/transcribe-audio-into-text

Turn speech into text using Google AI. URL:https://cloud.google.com/speech-to-text/

What is the Speech service? URL: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/overview

What is Amazon Transcribe? URL: https://aws.amazon.com/pm/transcribe/

Dragon Speech Recognition Solutions. URL:https://www.nuance.com/dragon.html

Watson Speech to Text. URL:https://askjan.org/products/Watson-Speech-to-Text.cfm

What is Automatic Speech Recognition (ASR)? URL:https://tseivo.com/b/memecode/t/0nek6ary6r

Pleskach V. L., Rogushina Y. V. (2005) Agent Technologies: Monograph. Kyiv: Kyiv National University of Trade and Economics, 344 p.

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-03-28

Як цитувати

Катаєва , Є. ., & Кіліхевич , Н. . (2025). Підвищення гнучкості розробки програмного забезпечення агентно-орієнтованими системами трансформації звуку. Управління розвитком складних систем, (61), 52–59. https://doi.org/10.32347/2412-9933.2025.61.52-59

Номер

Розділ

УПРАВЛІННЯ ПРОЄКТАМИ