Eğer bir tane varsa çoğu mühendislik ekibinin bulunduğu alan Olumsuz Yapay zekadan en iyi şekilde yararlanmak ekip yönetimidir.
Mühendisleri nasıl daha iyi yönetebileceğinizi bulmaya genellikle bilimden çok sanat gibi yaklaşılır. On yıllar geçtikçe mühendislik yönetimi, otomatik veri toplamanın performansı artırmasıyla şüphesiz daha çevik ve veri odaklı hale geldi. Ancak son birkaç ayda yapay zekanın (özellikle tahmine dayalı yapay zekanın) gelişimi, yönetim süreçlerini yeni bir döneme taşıdı.
Tahmine dayalı yapay zeka, gelecekteki olası kalıpları ve davranışları öngörmek için verileri analiz eder. Gerçek zamanlı verilere dayalı olarak hedefleri otomatik olarak belirleyebilir, ekiplerin performansını artırmak için öneriler oluşturabilir ve daha önce mümkün olandan çok daha fazla bilgiyi işleyebilir.
Kolektif olarak yeni bir döneme geçebilmemiz için diğer tüm mühendislik yönetimi ve istihbarat platformlarının yapay zekayı kullanmaya başlamasını teşvik etmek istiyorum. Hiçbir işletme kötü yönetim nedeniyle kârını veya pazar payını kaybetmek istemez.
Artık mühendislik yönetimini bir sanattan bilime dönüştürecek verilere ve teknolojiye sahibiz. Mühendislik liderleri, ekiplerini yönetmek ve daha azıyla daha fazlasını başarmak için yapay zekayı bu şekilde kullanabilirler.
Gizli kalıpları tespit edin
En yetenekli mühendislik liderlerinin bile belirli alanlardaki performansı gözden geçirme konusunda bazı kör noktaları vardır ve ilgili davranışları veya nedensel faktörleri gözden kaçırabilirler. Mühendislik yöneticilerinin yapay zekayı iş akışlarına uygulayabilmelerinin en önemli yollarından biri mühendislerin performansına ilişkin tam raporlar oluşturmaktır. Tipik olarak yöneticiler, raporları ayın veya çeyreğin sonunda manuel olarak bir araya getirir, ancak bu genellikle gizli veya yeni başlayan sorunları kolayca gizleyebilecek yüzeysel bir analiz sağlar.
Geçtiğimiz birkaç ayda yapay zekanın (özellikle tahmine dayalı yapay zekanın) gelişimi, yönetim süreçlerini yeni bir döneme taşıdı.
Tahmine dayalı yapay zeka, liderlere nerede iyileştirme yapmaları gerektiğini söyleyen içgörülü performans raporlarını otomatik hale getirebilir. Buradaki temel avantaj, yapay zekanın kalıpları belirleme konusunda daha büyük bir yeteneğe sahip olmasıdır. İnsanların belirli ölçekte ulaşamayacağı düzeyde bir analiz üretmek için bir ekibin performansına ilişkin mevcut tüm verilerin yanı sıra iç ve dış kıyaslama verilerini de işleyebilir.
Örneğin yapay zeka, döngü süresi, kod inceleme süresi ve kod kaybı (kodun değiştirilme sıklığı) arasındaki ilişkiyi daha iyi analiz edebilir. Daha uzun kod inceleme sürelerinin aslında daha az kod karmaşasına yol açıp açmadığını belirleyebilir; bu da daha kararlı ve iyi düşünülmüş kod anlamına gelebilir. Veya, daha uzun inceleme sürelerinin, kayıpta önemli bir azalma olmaksızın, yalnızca geliştirme sürecini geciktirdiğini görebilir.
Yapay zeka, birden fazla ölçümü aynı anda analiz ederek yöneticilerin hemen fark edemeyebileceği kalıpları ve korelasyonları belirlemeye yardımcı olabilir ve kuruluşların yazılım geliştirme süreçlerini optimize etmek için daha bilinçli kararlar almasına olanak tanır.
