ДОЛБООРЛОРДУ БАШКАРУУДА SDLC ПРОГРАММАЛЫК КАМСЫЗДООНУ ИШТЕП ЧЫГУУ ПРОЦЕССИНЕ ЖАСАЛМА ИНТЕЛЛЕКТТИ КИРГИЗҮҮНҮН ТААСИРИН БААЛОО

Авторлор

Э.А. Дуйшеналиев Исхак Раззаков атындагы Кыргыз мамлекеттик техникалык университети
А.Дж. Картанова Исхак Раззаков атындагы Кыргыз мамлекеттик техникалык университети
С.К. Абдиева Исхак Раззаков атындагы Кыргыз мамлекеттик техникалык университети

##semicolon##

генеративдик жасалма интеллект##common.commaListSeparator## талдоо##common.commaListSeparator## метрикалар##common.commaListSeparator## унификация##common.commaListSeparator## методология##common.commaListSeparator## программалык камсыздоону иштеп чыгуунун жашоо цикли##common.commaListSeparator## команданын тажрыйбасы##common.commaListSeparator## долбоорлорду башкаруу

Аннотация

Изилдөөнүн максаты — SDLC методологиясын колдонуу менен жасалма интеллекттин программалык камсыздоону иштеп чыгуунун классикалык процессине тийгизген таасирин баалоо ыкмаларын табуу. Изилдөө өзүнчө алынган бир иштеп чыгуу командасынын мисалында сапаттык жана сандык көрсөткүчтөрдү баалоого багытталган.

Бул макалада 2025-жылдын июлунан 2026-жылдын мартына чейин FOLIO долбоорунда иштеген Kitfox командасынын тогуз айлык тажрыйбасы каралды. Бул убакытта команда 18 спринттен өтүп, ЖИ-агенттерди жана DevOps-автоматташтырууну жигердүү киргизди. Ушул спринттер боюнча маалыматтар жасалма интеллект куралдарын колдонуунун иштеп чыгуу жашоо циклине тийгизген таасирин талдоого негиз болду.

##submission.citations##

1. Статья «Количество ИТ-специалистов, применяющих ИИ, за год выросло в два раза» [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.comnews.ru/content/242450/2025-11-19/2025-w47/1010/kolichestvo-it-specialistov-primenyayuschikh-ii-za-god-vyroslo-dva-raza

2. Enhancing Agile Workflows with AI-Driven, Sustainability-Aware Requirements Engineering: A Design Science Approach // Lecture Notes in Business Information Processing. 2026. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-032-14518-5_17.

3. AI Assessment in Practice: Implementing a Certification Scheme for AI Trustworthiness // OpenAccess Series in Informatics. 2025. DOI: https://doi.org/10.4230/OASIcs.SAIA.2024.15.

4. AI-Assisted Transformation of the Two-Hemisphere Model into Structured IT Project Backlog // ITMS - International Scientific Conference on Information Technology and Management Science of Riga Technical University. 2025. DOI: https://doi.org/10.1109/ITMS67030.2025.11236542.

5. Toward AI-assisted Framework for Agile Requirement Knowledge Management: Five-Stage Generative LLM Approach // Proceedings of the International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT). 2025. DOI: https://doi.org/10.1109/ACIT65614.2025.11185884.

6. AI-Powered IT Project Management: Analyzing the Effectiveness of Advanced Project Management Tools to Ensure Project Efficiency // IEEE SoutheastCon. 2025. DOI: https://doi.org/10.1109/SoutheastCon56624.2025.10971718.

7. Scrum-AI LLM Based Software Process Management // International Conference on Computer Science and Engineering. 2025. DOI: https://doi.org/10.1109/UBMK67458.2025.11206875.

8. ADA-Gen: Iterative and Incremental Generation of Full-Stack Apps for Learning Agile/DevOps Software Development Practices // Proceedings of the International Conference on Computer Supported Education (CSEDU). 2025. DOI: https://doi.org/10.5220/0013422800003932.

9. Take Loads Off Your Developers: Automated User Story Generation using Large Language Model // Proceedings of the IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution. 2024. DOI: https://doi.org/10.1109/ICSME58944.2024.00082.

10. Skuld: A self-learning tool for impact-driven technical debt management // Proceedings of the IEEE/ACM International Conference on Technical Debt. 2020. DOI: https://doi.org/10.1145/3387906.3388626.