¡Albricias! Las empresas francesas ya están invirtiendo significativamente en IA. Según un informe GitlanEl 48 % de ellos ya han implementado IA en su ciclo de desarrollo de software. Por lo tanto, no es una sorpresa si hoy en día, muchas compañías en Francia entregan software al menos el doble de rápido que el año pasado.

Aquí hay siete consejos para permitir a los gerentes aprovechar las oportunidades generadas por la IA.

1. Cree un comité directivo de IA dirigido por un líder real:

En algunos casos, el líder puede ser un " Jefe de IA La misión será supervisar la estrategia y la implementación de la IA. No es necesario que este gerente se agregue inmediatamente al grupo de gestión. Esta función puede asignarse temporalmente a un vicepresidente para coordinar el uso de IA dentro de los diversos equipos. Sin embargo, debe ser una persona capaz de comprender el tema en su conjunto. De hecho, es importante tener en cuenta que el éxito de los proyectos depende de tener en cuenta varios factores, incluida la protección de la privacidad, la seguridad y las limitaciones legales, y la forma en que la adopción de IA es parte del cumplimiento.

2. Establezca líneas de conducción y flujos de trabajo en términos de IA

Es necesario establecer pautas para garantizar que la IA se use de manera responsable y eficiente. Para esto, se recomienda configurar pruebas automatizadas, en particular utilizando una herramienta de análisis de seguridad, para crear un mecanismo de control que garantice que se examine un código antes de ponerse en producción. ¡Y tenga cuidado con la sombra IA! Esta práctica que designa el uso de asistentes de IA no aprobados por los empleados, mientras trabajan sobre la base del código de la empresa, puede conducir a grandes fugas de propiedad intelectual.

3. Aproveche los asistentes administrados por AI:

Las empresas que utilizan herramientas de desarrollo de código administradas por IA informan ciclos de publicación más rápidos y una disminución de los errores durante la producción. Según Gartner, para 2028, la adopción sistemática de asistentes de desarrollo de códigos administrados por la IA en 2023 dará como resultado un crecimiento compuesto por al menos el 36 % de la productividad de los desarrolladores. Entre los beneficios de los asistentes de código, aceleran la aceleración de los ciclos de seguridad, mejorando la productividad y la optimización de recursos.

4. Construya una estructura de IA centrada en los datos:

Los datos son esenciales para el desarrollo de IA en cualquier organización. Al introducirlos en los sistemas de IA, las empresas pueden mejorar la calidad de los resultados obtenidos por los desarrolladores y permitir a los equipos identificar áreas donde la productividad puede ser optimizada. Ha llegado el momento de que los desarrolladores y científicos de datos colaboren sobre el uso de almacenes de datos y lagos de datos para facilitar el acceso a los modelos de aprendizaje y el uso de aplicaciones.

5. Ofrecer a los desarrolladores la posibilidad de capacitar contra AI

La capacitación continua es esencial para liberar el potencial de IA de manera segura y de manera responsable. Aunque muchos desarrolladores están preocupados por el impacto que la IA podría tener en sus carreras, también tienen una influencia significativa en esta evolución. De hecho, es esencial que los desarrolladores adquieran las habilidades necesarias para poder usar y mantener eficazmente los sistemas de IA. Los desarrolladores junior, en particular, pueden descansar en un socio de codificación que permanece disponible para permitirle aprender, creando así una dinámica de equipo donde cada miembro nunca ha sido tan productivo, eficiente y rápido.

6. No tengas miedo a la iteración:

La implementación de IA es un proceso continuo. Los desarrolladores deben beneficiarse de un período de experimentación para evaluar la forma en que la IA se integra en su flujo de trabajo individual. También es importante tener en cuenta que una productividad se puede encontrar a corto plazo antes de que la organización pueda obtener ganancias a largo plazo. Los gerentes deben anticipar este fenómeno enfatizando la transparencia y la responsabilidad a lo largo de los ciclos de implementación e iteración.

7. Mida el éxito más allá de las líneas de código:

Es importante ir más allá de las medidas de productividad tradicionales y centrarse en los KPI que tienen un valor comercial medible. De hecho, con el advenimiento de la IA, ya no es suficiente para contar el número de líneas de código producidas. El éxito también debe medirse de acuerdo con la velocidad de entrega de software, el nivel de mejora en el pozo de los desarrolladores y el aumento en los puntajes de satisfacción del cliente. El desarrollo efectivo de software no está simplemente en el aumento del número de líneas de código producidas, sino que se basa en problemas de resolución de manera efectiva y en mejorar la calidad de las aplicaciones.

Incluso si una organización aún no ha adoptado completamente la IA,, sin embargo, debe arrojarse a la arena. Según GartnerPara 2028, el 75 % de los ingenieros de software de la compañía utilizarán asistentes de IA para la codificación, contra menos del 10 % al comienzo de 2023.

Incluso si la curva de adopción es impresionante, todavía es relativamente temprano en el ciclo vinculado al entusiasmo alrededor de la IA. Además, si algunos desarrolladores aún no han adoptado completamente un asistente de código basado en AI, pueden evitar ciertas decepciones de crecimiento que experimentaron los primeros adoptantes.

La integración de la IA en el proceso de desarrollo de software permite a los desarrolladores dedicar más tiempo a agregar tareas de valor, aligerar la carga cognitiva que pesa sobre ellos y ofrecer un mayor valor a las organizaciones y usuarios finales.

A medida que la IA transforma el lugar de trabajo, es importante cuestionar cómo las empresas pueden explotar el poder de la IA a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software para acelerar la innovación y tener un impacto comercial tangible para los clientes.