de toda empresa Los departamentos, productos e ingeniería son, con diferencia, los que más gastan en tecnología de IA. Hacerlo de manera efectiva generará un gran valor: los desarrolladores pueden completar ciertas tareas hasta un 50% más rápido con IA generativa, según McKinsey.
Pero eso no es tan fácil como tirar dinero a la IA y esperar lo mejor. Las empresas deben comprender cuánto presupuestar para herramientas de IA, cómo sopesar los beneficios de la IA frente a los nuevos empleados y cómo garantizar que su capacitación sea la adecuada. Un estudio reciente también encontró que OMS Usar herramientas de IA es una decisión empresarial crítica, ya que los desarrolladores menos experimentados obtienen muchos más beneficios de la IA que los experimentados.
No hacer estos cálculos podría dar lugar a iniciativas mediocres, un presupuesto desperdiciado e incluso una pérdida de personal.
En Waydev, pasamos el año pasado experimentando sobre la mejor manera de utilizar la IA generativa en nuestros propios procesos de desarrollo de software, desarrollando productos de IA y midiendo el éxito de las herramientas de IA en los equipos de software. Esto es lo que hemos aprendido sobre cómo las empresas deben prepararse para una inversión seria en IA en el desarrollo de software.
Realizar una prueba de concepto
Muchas herramientas de IA que surgen hoy en día para los equipos de ingeniería se basan en tecnología completamente nueva, por lo que deberá realizar gran parte del trabajo de integración, incorporación y capacitación internamente.
Cuando su CIO decide si gastar su presupuesto en más contrataciones o en herramientas de desarrollo de IA, primero debe realizar una prueba de concepto. Nuestros clientes empresariales que están agregando herramientas de IA a sus equipos de ingeniería están realizando una prueba de concepto para establecer si la IA está generando valor tangible y cuánto. Este paso es importante no sólo para justificar la asignación presupuestaria sino también para promover la aceptación en todo el equipo.
El primer paso es especificar qué es lo que busca mejorar dentro del equipo de ingeniería. ¿Es la seguridad del código, la velocidad o el bienestar del desarrollador? Luego, utilice una plataforma de gestión de ingeniería (EMP) o una plataforma de inteligencia de ingeniería de software (SEIP) para realizar un seguimiento de si su adopción de la IA está moviendo la aguja en esas variables. Las métricas pueden variar: es posible que estés rastreando la velocidad utilizando el tiempo de ciclo, el tiempo de sprint o la relación planificado-realizado. ¿Disminuyó el número de averías o incidentes? ¿Ha mejorado la experiencia del desarrollador? Incluya siempre métricas de seguimiento del valor para garantizar que los estándares no bajen.
Asegúrese de evaluar los resultados en una variedad de tareas. No restrinjas la prueba de concepto a una etapa o proyecto de codificación específico; Úselo en diversas funciones para ver cómo las herramientas de IA funcionan mejor en diferentes escenarios y con codificadores de diferentes habilidades y roles laborales.