Гитлаб спонсировал этот пост.
В то время как ИИ продемонстрировал значительный потенциал для разработки программного обеспечения, многочисленные инженерные лидеры продолжают сталкиваться с проблемами в выявлении оптимальных подходов для принятия инструментов с поддержкой AI, которые обеспечивают измеримый, устойчивый успех. В качестве организационного давления для использования ИИ усиливается, лидеры должны оценить долгосрочные экономические выгоды структурированного реализации ИИ в отношении ограничений краткосрочных тактических решений.
Недавнее исследование Gitlab показало, что приблизительно 50% организаций остаются на этапе оценки и открытия их путешествия по развитию ИИ. Эти компании могут визуализировать потенциальные преимущества ИИ, но еще не кристаллизовали свою дорожную карту реализации. Этот вывод отражает наблюдения из моих разговоров с коллегами по инженерным руководителям.
Два фундаментальных препятствия существуют при мотивации инженерных команд для использования новых технологий и процессов. Во -первых, это опасения. Многие люди опасаются, что организации заменит инженеров -людей на системах ИИ. Второе препятствие включает в себя определение наилучшей отправной точки для реализации ИИ, особенно когда многие инженеры не видят значения в пересмотре своих существующих процессов.
Чтобы решить командные проблемы, касающиеся ИИ, лидеры должны стратегически сообщать и позиционировать ценностное предложение ИИ, связывая деятельность по развитию с результатами бизнеса, подчеркивая способность к решению проблем и прямое влияние на бизнес, а не сосредоточив внимание на количестве кода. ИИ готовится стать следующим революционным партнером для инженеров, требуя руководства лидерства для успешной реализации.
Парная структура программирования
Подобно тому, как парные программирование произвели революцию в разработке программного обеспечения посредством общего обучения, теперь оно обеспечивает ценный план для понимания и включения ИИ в наши процессы. Это знакомство позволяет нам применять проверенные методологии совместного программирования, обнаруживая четкие параллели для интеграции ИИ.
Например, ИИ может функционировать как интеллектуальная резиновая утка. Как обсуждение вашего кода с партнером отладки, сформулирование проблем с ИИ помогает разработчикам думать аналитически, открыть для себя свежие перспективы и преодолеть когнитивные барьеры. В обмен этими цифровыми спутниками предлагают обратную связь и рекомендации. Разработчики также могут использовать ИИ для сеансов программирования MOB для изучения альтернативных подходов, определения потенциальных проблем и улучшения общей методологии решения проблем.
ИИ для разработчиков представляет прогресс, а не замену. Он трансформирует область разработки программного обеспечения, усиливает человеческие инновации и стратегические рассуждения для обеспечения повышенной ценности в течение жизненного цикла развития.
ИИ следует рассматривать как дополнительный участник команды, усиливая человеческие способности, а не заменяя их. Этот менталитет партнерства помогает решать проблемы по поводу безопасности работы и создает более восприимчивую атмосферу для принятия искусственного интеллекта.
Реализация ИИ: стратегический трехфазный метод
Чтобы эффективно включить ИИ в командные процессы, лидеры должны сначала установить четкую основу. Впоследствии они должны принять стратегию реализации, ориентированную на руководство.
В частности, лидеры должны описать, как команды будут использовать ИИ, устанавливать четкие процедуры и предоставлять важные ресурсы и поддержку. Вместо того, чтобы полностью перепроектировать текущие процессы вашей команды, примените ИИ к конкретным задачам или этапам разработки. Этот постепенный метод позволяет командам изучать, корректировать и развивать доверие ИИ постепенно.
Нарисуйте, как команды будут использовать AI
Начните с установления специфичных для функций приложений искусственного интеллекта. Например:
- Разработчики: Гарантируйте последовательную и всестороннюю первоначальную оценку, требуя A-усиленного предварительного обзора предварительного кодекса и оценки безопасности до обзора человека. Изначально ИИ для изучения кода для потенциальных дефектов, проблемы безопасности и проблемы с эффективностью могут быстро предложить разработчикам практическое понимание восстановления и предоставить образовательные возможности.
- Инженеры по обеспечению качества: Используйте AI для автоматического генерации начальных тестов для нового кода и оценки результатов теста, позволяя разработчикам сосредоточиться на более сложных сценариях тестирования и критических проблемах. Часто эффективнее уточнить испытание, сгенерированного AI, чем построить его с нуля.
- Операционные команды: Развертывание ИИ для автоматизации рутинных операционных мероприятий, включая развертывание, надзор за инфраструктурой и мониторинг системы, способность команд освобождения операций для стратегических инициатив.
- Лидеры команды: Используйте ИИ для поддержки планирования проектов, организации отставания, распределения ресурсов, предварительной оценки и мониторинга прогресса, предоставив руководителям команд немедленное представление о статусе проекта и потенциальных проблемах.
- Менеджеры по продуктам: Примените ИИ для анализа сегментов клиентов, динамики рынка, обсуждений клиентов и общего отношения клиентов.
Добавить инструменты
Следующий этап включает в себя вдумчивое выбор и включение инструментов A-усиленных A, включая решения для анализа кода, а также системы тестирования и управления проектами. Они должны плавно интегрироваться в вашу текущую экосистему разработки, чтобы предотвратить дополнительную бремя разработчика. Кроме того, чтобы предотвратить «перегрузку выбора», создайте комплексные рекомендации и обучение для эффективного использования инструментов в обычных задачах, включая тщательную оценку предложений искусственного интеллекта.
Общаться и поделиться
Наконец, установите системы прозрачной связи и обратной связи как часть этого развертывания. Поощряйте разработчиков взаимодействовать с ИИ, предложить вклад в сгенерированный код, улучшить сценарии тестирования и активно вносить свой вклад в совместный рабочий процесс. Подумайте о создании платформы для членов команды, чтобы поделиться своими открытиями и достижениями, поощрения обмена знаниями и принятия успешных решений. Основываясь на вводе команды и наблюдаемых результатах, непрерывно оценивать и улучшать интеграцию ИИ.
После назначенного пилотного периода сообщите о ценности этих инвестиций исполнительному руководству. Важно объяснить, почему вы защищаете эту новую технологию как жизненно важную деловую необходимость, а не временную тенденцию.
Вождение импульса и демонстрация преимуществ ИИ требует празднования постепенных достижений, поскольку команды интегрируют его в свои рабочие процессы. Благодаря систематическому подходу и четкому определению функции ИИ в вашей команде, вы можете реализовать его подлинный потенциал. Инженерные лидеры несут ответственность за расширение прав и возможностей членов команды, смягчая их опасения по поводу перемещения и определение целенаправленных приложений ИИ, которые предлагают немедленные преимущества.
Gitlab является самой полной платформой Devsecops с AI Devsecops для инноваций в программном обеспечении. Gitlab позволяет организациям повысить производительность разработчиков, повысить эффективность эксплуатации, снизить риск безопасности и соответствия, а также ускорить цифровые преобразования. Узнайте больше последних из Gitlab Trending Stories YouTube.com/ThenewStack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Сабрина Фармер является главным директором по технологиям в Gitlab, где она руководит разработкой программного обеспечения, операций и поддержки клиентов, чтобы выполнить техническое видение и стратегию компании и контролировать разработку и доставку продуктов и услуг Gitlab. Перед … Подробнее от Сабрины Фармер
