Όλων των επιχειρήσεων τμήματα, προϊόντα και μηχανική ξοδεύουν μακράν τα περισσότερα στην τεχνολογία AI. Αν το κάνετε αυτό αποτελεσματικά, δημιουργείται τεράστια αξία — οι προγραμματιστές μπορούν να ολοκληρώσουν ορισμένες εργασίες έως και 50% πιο γρήγορα με τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης, σύμφωνα με τη McKinsey.
Αλλά αυτό δεν είναι τόσο εύκολο όσο απλά να ρίχνεις χρήματα στην τεχνητή νοημοσύνη και να ελπίζεις για το καλύτερο. Οι επιχειρήσεις πρέπει να κατανοήσουν πόσο να προϋπολογίσουν τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης, πώς να σταθμίσουν τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης έναντι των νέων προσλήψεων και πώς να διασφαλίσουν ότι η εκπαίδευσή τους είναι σωστή. ΕΝΑ πρόσφατη μελέτη βρήκε επίσης ότι ΠΟΥ Η χρήση εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης είναι μια κρίσιμη επιχειρηματική απόφαση, καθώς οι λιγότερο έμπειροι προγραμματιστές αποκομίζουν πολύ περισσότερα οφέλη από την τεχνητή νοημοσύνη από τους έμπειρους.
Η μη πραγματοποίηση αυτών των υπολογισμών θα μπορούσε να οδηγήσει σε ανυπόφορες πρωτοβουλίες, σπατάλη προϋπολογισμού και ακόμη και απώλεια προσωπικού.
Στη Waydev, περάσαμε τον περασμένο χρόνο πειραματιζόμενοι για τον καλύτερο τρόπο χρήσης της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στις δικές μας διαδικασίες ανάπτυξης λογισμικού, αναπτύσσοντας προϊόντα τεχνητής νοημοσύνης και μετρώντας την επιτυχία των εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης σε ομάδες λογισμικού. Αυτό είναι που μάθαμε για το πώς οι επιχειρήσεις πρέπει να προετοιμαστούν για μια σοβαρή επένδυση τεχνητής νοημοσύνης στην ανάπτυξη λογισμικού.
Εκτελέστε μια απόδειξη της ιδέας
Πολλά εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης που αναδύονται σήμερα για ομάδες μηχανικών βασίζονται σε εντελώς νέα τεχνολογία, επομένως θα χρειαστεί να κάνετε μεγάλο μέρος της εργασίας ενσωμάτωσης, ενσωμάτωσης και εκπαίδευσης εσωτερικά.
Όταν ο CIO σας αποφασίζει εάν θα δαπανήσει τον προϋπολογισμό σας σε περισσότερες προσλήψεις ή σε εργαλεία ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης, πρέπει πρώτα να πραγματοποιήσετε μια απόδειξη της ιδέας. Οι εταιρικοί πελάτες μας που προσθέτουν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης στις ομάδες μηχανικών τους κάνουν μια απόδειξη της ιδέας για να διαπιστώσουν εάν η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί απτή αξία — και πόση. Αυτό το βήμα είναι σημαντικό όχι μόνο για την αιτιολόγηση της κατανομής του προϋπολογισμού αλλά και για την προώθηση της αποδοχής σε όλη την ομάδα.
Το πρώτο βήμα είναι να προσδιορίσετε τι θέλετε να βελτιώσετε στην ομάδα μηχανικών. Είναι η ασφάλεια κώδικα, η ταχύτητα ή η ευημερία του προγραμματιστή; Στη συνέχεια, χρησιμοποιήστε μια πλατφόρμα διαχείρισης μηχανικής (EMP) ή μια πλατφόρμα νοημοσύνης μηχανικής λογισμικού (SEIP) για να παρακολουθήσετε εάν η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης σας κινεί τη βελόνα σε αυτές τις μεταβλητές. Οι μετρήσεις μπορεί να διαφέρουν: Ενδέχεται να παρακολουθείτε την ταχύτητα χρησιμοποιώντας τον χρόνο κύκλου, τον χρόνο σπριντ ή την αναλογία προγραμματισμένης εκτέλεσης. Μειώθηκε ο αριθμός των αστοχιών ή των περιστατικών; Η εμπειρία προγραμματιστή έχει βελτιωθεί; Να συμπεριλαμβάνετε πάντα μετρήσεις παρακολούθησης αξίας για να διασφαλίζετε ότι τα πρότυπα δεν πέφτουν.
Βεβαιωθείτε ότι αξιολογείτε τα αποτελέσματα σε μια ποικιλία εργασιών. Μην περιορίζετε την απόδειξη της ιδέας σε ένα συγκεκριμένο στάδιο ή έργο κωδικοποίησης. χρησιμοποιήστε το σε διάφορες λειτουργίες για να δείτε τα εργαλεία AI να αποδίδουν καλύτερα σε διαφορετικά σενάρια και με κωδικοποιητές διαφορετικών δεξιοτήτων και ρόλων εργασίας.