Tüm işletmelerin departmanlar, ürün ve mühendislik şimdiye kadar en çok harcamayı Yapay zeka teknolojisi hakkında. Bunu etkili bir şekilde yapmak büyük bir değer yaratacaktır; geliştiriciler, üretken yapay zeka ile belirli görevleri %50’ye kadar daha hızlı tamamlayabilir, McKinsey’e göre.
Ancak bu yapay zekaya para atıp en iyisini ummak kadar kolay değil. Kuruluşların yapay zeka araçlarına ne kadar bütçe ayırmaları gerektiğini, yapay zekanın faydalarını yeni işe alımlara göre nasıl değerlendireceklerini ve eğitimlerinin doğru şekilde verilmesini nasıl sağlayacaklarını anlamaları gerekiyor. A son çalışma şunu da buldum DSÖ Daha az deneyimli geliştiriciler yapay zekadan deneyimli olanlara göre çok daha fazla fayda sağladığından, yapay zeka araçlarını kullanmak kritik bir iş kararıdır.
Bu hesaplamaların yapılmaması girişimlerin verimsiz olmasına, bütçenin boşa harcanmasına ve hatta personel kaybına neden olabilir.
Waydev olarak geçtiğimiz yılı, üretken yapay zekayı kendi yazılım geliştirme süreçlerimizde kullanmanın en iyi yolunu deneyerek, yapay zeka ürünleri geliştirerek ve yazılım ekiplerindeki yapay zeka araçlarının başarısını ölçerek geçirdik. İşletmelerin yazılım geliştirmede ciddi bir yapay zeka yatırımına nasıl hazırlanmaları gerektiğine dair öğrendiklerimiz bunlar.
Kavram kanıtını gerçekleştirin
Günümüzde mühendislik ekipleri için ortaya çıkan birçok yapay zeka aracı tamamen yeni teknolojiye dayalı olduğundan entegrasyon, katılım ve eğitim işlerinin çoğunu şirket içinde yapmanız gerekecek.
CIO’nuz bütçenizi daha fazla işe alıma mı yoksa yapay zeka geliştirme araçlarına mı harcayacağınıza karar verirken öncelikle bir kavram kanıtlaması yapmanız gerekir. Mühendislik ekiplerine yapay zeka araçları ekleyen kurumsal müşterilerimiz, yapay zekanın somut değer üretip üretmediğini ve ne kadar değer üretip üretmediğini belirlemek için bir kavram kanıtlaması yapıyor. Bu adım yalnızca bütçe tahsisinin gerekçelendirilmesi açısından değil, aynı zamanda ekip genelinde kabulün desteklenmesi açısından da önemlidir.
İlk adım, mühendislik ekibinde neyi geliştirmek istediğinizi belirlemektir. Kod güvenliği mi, hız mı, yoksa geliştiricinin sağlığı mı? Ardından, yapay zekayı benimsemenizin bu değişkenler üzerinde ilerleme sağlayıp sağlamadığını takip etmek için bir mühendislik yönetimi platformu (EMP) veya yazılım mühendisliği istihbarat platformu (SEIP) kullanın. Ölçümler farklılık gösterebilir: Döngü süresini, sprint süresini veya planlanan-yapılan oranını kullanarak hızı izliyor olabilirsiniz. Arıza veya olayların sayısı azaldı mı? Geliştirici deneyimi gelişiyor mu? Standartların düşmediğinden emin olmak için her zaman değer izleme ölçümlerini ekleyin.
Çeşitli görevlerin sonuçlarını değerlendirdiğinizden emin olun. Konsept kanıtını belirli bir kodlama aşaması veya projesiyle sınırlamayın; AI araçlarının farklı senaryolarda ve farklı becerilere ve iş rollerine sahip kodlayıcılarla daha iyi performans gösterdiğini görmek için bunu çeşitli işlevlerde kullanın.
