si hay uno Área donde se encuentran la mayoría de los equipos de ingeniería. no Aprovechando al máximo la IA, es gestión de equipos.
Descubrir cómo gestionar mejor a los ingenieros a menudo se considera más un arte que una ciencia. A lo largo de las décadas, la gestión de ingeniería sin duda se ha vuelto más ágil y basada en datos, y la recopilación automatizada de datos mejora el rendimiento. Pero en los últimos meses, la evolución de la IA (específicamente, la IA predictiva) ha llevado los procesos de gestión a una nueva era.
La IA predictiva analiza datos para prever posibles patrones y comportamientos futuros. Puede establecer objetivos automáticamente basados en datos en tiempo real, generar recomendaciones para mejorar el desempeño de los equipos y procesar mucha más información de la que era posible antes.
Quiero alentar a todas las demás plataformas de inteligencia y gestión de ingeniería a que comiencen a utilizar la IA, para que podamos avanzar colectivamente hacia una nueva era. Ninguna empresa quiere perder beneficios o cuota de mercado debido a una mala gestión.
Ahora tenemos los datos y la tecnología para convertir la gestión de la ingeniería de un arte a una ciencia. Así es como los líderes de ingeniería pueden utilizar la IA para gestionar sus equipos y lograr más con menos.
Identificar patrones ocultos
Incluso los líderes de ingeniería más capaces tienen algunos puntos ciegos cuando se trata de revisar el desempeño en ciertas áreas y pueden pasar por alto comportamientos relacionados o factores causales. Una de las formas más importantes en que los gerentes de ingeniería pueden aplicar la IA a su flujo de trabajo es generando informes completos sobre el desempeño de los ingenieros. Normalmente, los gerentes elaboran informes manualmente al final del mes o trimestre, pero a menudo eso da un análisis superficial que puede ocultar fácilmente problemas ocultos o incipientes.
En los últimos meses, la evolución de la IA (específicamente, la IA predictiva) ha llevado los procesos de gestión a una nueva era.
La IA predictiva puede automatizar informes de desempeño detallados que indiquen a los líderes dónde deberían realizar mejoras. La principal ventaja aquí es que la IA tiene una mayor capacidad para identificar patrones. Puede procesar todos los datos existentes sobre el desempeño de un equipo, así como datos de referencia internos y externos, para producir un nivel de análisis que los humanos difícilmente pueden alcanzar a escala.
Por ejemplo, la IA puede analizar mejor la relación entre el tiempo de ciclo, el tiempo de revisión del código y la rotación de código (la frecuencia con la que se modifica el código). Puede determinar si los tiempos de revisión de código más prolongados en realidad conducen a una menor rotación de código, lo que podría implicar un código más estable y bien pensado. O bien, puede descubrir que los tiempos de revisión más largos simplemente están retrasando el proceso de desarrollo sin ninguna reducción significativa en la deserción.
Al analizar múltiples métricas simultáneamente, la IA puede ayudar a identificar patrones y correlaciones que podrían no ser inmediatamente evidentes para los gerentes, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones más informadas para optimizar sus procesos de desarrollo de software.