از میان تمام بخش‌های سازمانی ، بخش‌های تولید و مهندسی بیشترین هزینه را برای فناوری هوش مصنوعی می‌کنند. به گفته مک کینزی، انجام این کار به طور موثر ارزش زیادی ایجاد می کند - توسعه دهندگان می توانند وظایف خاصی را تا 50٪ سریعتر با هوش مصنوعی مولد انجام دهند.

اما این کار به آسانی صرف پول انداختن به هوش مصنوعی و امید به بهترین ها نیست. شرکت‌ها باید بدانند که چقدر به ابزارهای هوش مصنوعی بودجه اختصاص دهند، چگونه مزایای هوش مصنوعی را در مقابل نیروهای جدید ارزیابی کنند، و چگونه اطمینان حاصل کنند که آموزش آنها به درستی انجام می‌شود. یک مطالعه اخیر همچنین نشان داد که چه کسی از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده می کند یک تصمیم تجاری مهم است، زیرا توسعه دهندگان با تجربه کمتر از توسعه دهندگان با تجربه مزایای بسیار بیشتری از هوش مصنوعی دریافت می کنند.

عدم انجام این محاسبات می تواند منجر به ابتکارات کم رنگ، هدر رفتن بودجه و حتی از دست دادن کارکنان شود.

در Waydev، ما سال گذشته را بر روی بهترین راه برای استفاده از هوش مصنوعی مولد در فرآیندهای توسعه نرم‌افزار خود، توسعه محصولات هوش مصنوعی و سنجش موفقیت ابزارهای هوش مصنوعی در تیم‌های نرم‌افزاری گذرانده‌ایم. این چیزی است که ما آموخته ایم که چگونه شرکت ها باید برای سرمایه گذاری جدی هوش مصنوعی در توسعه نرم افزار آماده شوند.

اثبات مفهوم را انجام دهید

وقتی CIO شما تصمیم می گیرد که آیا بودجه خود را برای استخدام های بیشتر یا ابزارهای توسعه هوش مصنوعی خرج کنید، ابتدا باید یک اثبات مفهومی را انجام دهید. مشتریان سازمانی ما که ابزارهای هوش مصنوعی را به تیم‌های مهندسی خود اضافه می‌کنند، در حال اثبات مفهوم هستند تا مشخص کنند آیا هوش مصنوعی ارزش ملموس ایجاد می‌کند - و چقدر. این مرحله نه تنها در توجیه تخصیص بودجه، بلکه در ارتقای پذیرش در سراسر تیم مهم است.

اولین قدم این است که مشخص کنید در تیم مهندسی به دنبال بهبود چه چیزی هستید. آیا این امنیت کد، سرعت، یا رفاه توسعه دهندگان است؟ سپس از یک پلت فرم مدیریت مهندسی (EMP) یا پلت فرم هوشمند مهندسی نرم افزار (SEIP) استفاده کنید تا ردیابی کنید که آیا استفاده از هوش مصنوعی شما بر روی آن متغیرها حرکت می کند یا خیر. معیارها می توانند متفاوت باشند: ممکن است سرعت را با استفاده از زمان چرخه، زمان دوی سرعت یا نسبت برنامه ریزی شده به انجام انجام شده ردیابی کنید. آیا تعداد خرابی ها یا حوادث کاهش یافته است؟ آیا تجربه توسعه دهندگان در حال بهبود بوده است؟ همیشه معیارهای ردیابی ارزش را در نظر بگیرید تا مطمئن شوید که استانداردها کاهش نمی‌یابند.

مطمئن شوید که در حال ارزیابی نتایج در انواع وظایف هستید. اثبات مفهوم را به یک مرحله یا پروژه کدنویسی خاص محدود نکنید. از آن در عملکردهای مختلف استفاده کنید تا ببینید ابزارهای هوش مصنوعی تحت سناریوهای مختلف و با کدنویسان مهارت‌ها و نقش‌های شغلی مختلف عملکرد بهتری دارند.

خبرکاو