De todas as empresas departamentos, produto e engenharia gastar de longe o máximo na tecnologia de IA. Fazer isso de forma eficaz gera um enorme valor – os desenvolvedores podem concluir certas tarefas até 50% mais rápido com IA generativa, de acordo com McKinsey.
Mas isso não é tão fácil quanto investir dinheiro na IA e torcer pelo melhor. As empresas precisam entender quanto investir em ferramentas de IA, como pesar os benefícios da IA em relação aos novos recrutas e como garantir que seu treinamento seja adequado. A estudo recente também descobriu que Quem O uso de ferramentas de IA é uma decisão comercial crítica, pois os desenvolvedores menos experientes obtêm muito mais benefícios da IA do que os experientes.
Não fazer estes cálculos pode levar a iniciativas sem brilho, a um orçamento desperdiçado e até mesmo à perda de pessoal.
Na Waydev, passamos o ano passado experimentando a melhor maneira de usar IA generativa em nossos próprios processos de desenvolvimento de software, desenvolvendo produtos de IA e medindo o sucesso de ferramentas de IA em equipes de software. Isto é o que aprendemos sobre como as empresas precisam se preparar para um investimento sério em IA no desenvolvimento de software.
Faça uma prova de conceito
Muitas ferramentas de IA que estão surgindo hoje para equipes de engenharia são baseadas em tecnologias completamente novas, portanto, você precisará fazer grande parte do trabalho de integração, integração e treinamento internamente.
Quando seu CIO está decidindo se vai gastar seu orçamento em mais contratações ou em ferramentas de desenvolvimento de IA, primeiro você precisa realizar uma prova de conceito. Nossos clientes corporativos que estão adicionando ferramentas de IA às suas equipes de engenharia estão fazendo uma prova de conceito para estabelecer se a IA está gerando valor tangível — e quanto. Este passo é importante não só para justificar a alocação orçamental, mas também para promover a aceitação por toda a equipa.
A primeira etapa é especificar o que você deseja melhorar na equipe de engenharia. É segurança do código, velocidade ou bem-estar do desenvolvedor? Em seguida, use uma plataforma de gerenciamento de engenharia (EMP) ou uma plataforma de inteligência de engenharia de software (SEIP) para rastrear se a adoção da IA está mudando essas variáveis. As métricas podem variar: você pode monitorar a velocidade usando o tempo de ciclo, o tempo de sprint ou a proporção de planejado para feito. O número de falhas ou incidentes diminuiu? A experiência do desenvolvedor tem melhorado? Sempre inclua métricas de rastreamento de valor para garantir que os padrões não caiam.
Certifique-se de avaliar os resultados em uma variedade de tarefas. Não restrinja a prova de conceito a um estágio ou projeto de codificação específico; use-o em diversas funções para ver o melhor desempenho das ferramentas de IA em diferentes cenários e com codificadores de diferentes habilidades e funções.
