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de toda empresa<\/span> Los departamentos, productos e ingenier\u00eda son, con diferencia, los que m\u00e1s gastan en tecnolog\u00eda de IA. Hacerlo de manera efectiva generar\u00e1 un gran valor: los desarrolladores pueden completar ciertas tareas hasta un 50% m\u00e1s r\u00e1pido con IA generativa, seg\u00fan McKinsey.<\/p>\n Pero eso no es tan f\u00e1cil como tirar dinero a la IA y esperar lo mejor. Las empresas deben comprender cu\u00e1nto presupuestar para herramientas de IA, c\u00f3mo sopesar los beneficios de la IA frente a los nuevos empleados y c\u00f3mo garantizar que su capacitaci\u00f3n sea la adecuada. Un estudio reciente tambi\u00e9n encontr\u00f3 que OMS <\/em>Usar herramientas de IA es una decisi\u00f3n empresarial cr\u00edtica, ya que los desarrolladores menos experimentados obtienen muchos m\u00e1s beneficios de la IA que los experimentados.<\/p>\n No hacer estos c\u00e1lculos podr\u00eda dar lugar a iniciativas mediocres, un presupuesto desperdiciado e incluso una p\u00e9rdida de personal.<\/p>\n En Waydev, pasamos el a\u00f1o 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 \u00e9xito de las herramientas de IA en los equipos de software. Esto es lo que hemos aprendido sobre c\u00f3mo las empresas deben prepararse para una inversi\u00f3n seria en IA en el desarrollo de software.<\/p>\n \t\t\tMuchas herramientas de IA que surgen hoy en d\u00eda para los equipos de ingenier\u00eda se basan en tecnolog\u00eda completamente nueva, por lo que deber\u00e1 realizar gran parte del trabajo de integraci\u00f3n, incorporaci\u00f3n y capacitaci\u00f3n internamente.\t\t\t\t\t<\/p><\/blockquote><\/div>\n Cuando su CIO decide si gastar su presupuesto en m\u00e1s contrataciones o en herramientas de desarrollo de IA, primero debe realizar una prueba de concepto. Nuestros clientes empresariales que est\u00e1n agregando herramientas de IA a sus equipos de ingenier\u00eda est\u00e1n realizando una prueba de concepto para establecer si la IA est\u00e1 generando valor tangible y cu\u00e1nto. Este paso es importante no s\u00f3lo para justificar la asignaci\u00f3n presupuestaria sino tambi\u00e9n para promover la aceptaci\u00f3n en todo el equipo.<\/p>\n El primer paso es especificar qu\u00e9 es lo que busca mejorar dentro del equipo de ingenier\u00eda. \u00bfEs la seguridad del c\u00f3digo, la velocidad o el bienestar del desarrollador? Luego, utilice una plataforma de gesti\u00f3n de ingenier\u00eda (EMP) o una plataforma de inteligencia de ingenier\u00eda de software (SEIP) para realizar un seguimiento de si su adopci\u00f3n de la IA est\u00e1 moviendo la aguja en esas variables. Las m\u00e9tricas pueden variar: es posible que est\u00e9s rastreando la velocidad utilizando el tiempo de ciclo, el tiempo de sprint o la relaci\u00f3n planificado-realizado. \u00bfDisminuy\u00f3 el n\u00famero de aver\u00edas o incidentes? \u00bfHa mejorado la experiencia del desarrollador? Incluya siempre m\u00e9tricas de seguimiento del valor para garantizar que los est\u00e1ndares no bajen.<\/p>\n Aseg\u00farese de evaluar los resultados en una variedad de tareas. No restrinjas la prueba de concepto a una etapa o proyecto de codificaci\u00f3n espec\u00edfico; \u00daselo en diversas funciones para ver c\u00f3mo las herramientas de IA funcionan mejor en diferentes escenarios y con codificadores de diferentes habilidades y roles laborales.<\/p>\n<\/p><\/div>\nRealizar una prueba de concepto<\/h2>\n
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