जेनएआई इम्प्लीमेंटेशन की चुनौतियों का समाधान

जेनरेटिव एआई (जेनएआई) द्वारा संचालित सॉफ्टवेयर विकास उत्पादकता और कार्य क्षमता में सुधार करेगा – प्रश्न यह है कि कितना? इस विषय पर अधिकांश बाजार अनुसंधान में उत्पादकता में काफी लाभ दिखाया गया है। हार्वर्ड के शोध में पाया गया कि विशेषज्ञ, कार्य और वरिष्ठता के आधार पर, 43% उत्पादकता में वृद्धि देखी गई। इसी तरह, गोल्डमैन सैक्स की एक रिपोर्ट में सुझाव दिया गया है कि जेनएआई के साथ उत्पादकता 1.5 प्रतिशत अंकों से बढ़ सकती है, जो लगभग दोगुनी गति से अमेरिकी उत्पादकता वृद्धि के बराबर है। जबकि यह जानकारीपूर्ण है, अधिकांश निष्कर्ष नियंत्रित सेटिंग्स से आते हैं जो वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों की जटिलताओं को आवश्यक रूप से प्रतिबिंबित नहीं करते हैं।

जेनएआई सॉफ्टवेयर विकास में उत्पादकता में कितना सुधार कर सकता है, इस प्रश्न का बेहतर उत्तर देने के लिए, एक प्रमुख डिजिटल परिवर्तन सेवाओं और उत्पाद इंजीनियरिंग कंपनी ने अपने एक ग्राहक के साथ एक बड़े पैमाने पर जेनएआई इम्प्लीमेंटेशन परियोजना से व्यावहारिक निष्कर्ष और अंतर्दृष्टि रिकॉर्ड करने का फैसला किया। इस ग्राहक ने तीन कार्यधाराओं में 10 विकास टीमों के कार्य प्रक्रियाओं में जेनएआई को अपनाने की इच्छा व्यक्त की, जिसमें 100 से अधिक विशेषज्ञ शामिल थे। ये वास्तविक जीवन के निष्कर्ष विभिन्न चुनौतियों को प्रकट करते हैं जिनका सामना व्यवसाय अपनी यात्रा में करेंगे; इसके अलावा, वे जेनएआई को अपनाने के लिए एक कंपनी-व्यापी रोडमैप की आवश्यकता पर जोर देते हैं।

विशेषज्ञों के नकारात्मक दृष्टिकोण और अपेक्षाओं को संबोधित करना

जेनएआई परियोजना की सफलता को विलंबित करने वाली कई चुनौतियां हो सकती हैं, जैसे कि कानूनी और नियामक चिंताएं, प्रसंस्करण क्षमता की कमी, सुरक्षा और गोपनीयता, आदि। हालांकि, इस बड़े पैमाने पर कार्यान्वयन के दौरान सामने आई सबसे बड़ी बाधा विशेषज्ञों के दृष्टिकोण और अपेक्षाएं थीं जो प्रौद्योगिकियों के बारे में थीं। कार्यान्वयन के दौरान, इंजीनियरिंग कंपनी ने观察 किया कि ग्राहक के विशेषज्ञों की जेनएआई के बारे में कुछ अपेक्षाएं थीं और यह उनके काम को कैसे बढ़ाएगा। जब इन प्रारंभिक अपेक्षाएं गुणवत्ता या निष्पादन समय के परिणामों के साथ संरेखित नहीं हुईं, तो वे प्रौद्योगिकियों के प्रति नकारात्मक दृष्टिकोण विकसित करेंगे। विशेष रूप से, जब जेनएआई ने उनके शब्दों में, “मेरे लिए काम नहीं किया,” तो वे टिप्पणियों के साथ प्रतिक्रिया देंगे: “मैंने बेहतर की उम्मीद की थी और अब मैं अपना समय बर्बाद नहीं करना चाहता।”

व्यवसायों को धारणाओं को बदलना होगा और एक नए कार्य संस्कृति में संक्रमण करना होगा जो इन नकारात्मक दृष्टिकोणों को प्रकट होने और अपनाने और सटीक मापने से रोकता है। सर्वेक्षण और मूल्यांकन विशेषज्ञों के दृष्टिकोण और अनुमानित जुड़ाव को मैप और वर्गीकृत करने का एक कुशल साधन है। वहां से, कंपनियां विशेषज्ञों को उनके जेनएआई के प्रति भावनाओं के आधार पर समूहित कर सकती हैं। फिर, व्यवसाय प्रत्येक समूह के लिए सफल एआई एकीकरण को बढ़ावा देने के लिए अनुकूलित परिवर्तन प्रबंधन दृष्टिकोण बना सकते हैं; उदाहरण के लिए, सबसे संदेहास्पद विशेषज्ञों को तटस्थ विशेषज्ञों की तुलना में अधिक ध्यान और देखभाल प्राप्त होगी।

वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं की जटिलताओं के लिए खाता

दूसरी सबसे बड़ी बाधा जेनएआई के प्रभाव को उत्पादकता पर सटीक रूप से मापने के लिए थी, वास्तविक दुनिया की परियोजना स्थितियों की जटिलताओं के लिए खाता। नियंत्रित वातावरण में, जेनएआई के प्रभाव को मापना आसान है – हालांकि, जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, ऐसे परीक्षण कertain चर और असंगतताओं को ध्यान में नहीं रखते हैं। परियोजनाएं स्थिर नहीं हैं। वे निरंतर विकसित होती हैं। एक संगठन में एक स्थिति हो सकती है जहां वे छुट्टी के कार्यक्रम और बीमार दिनों के कारण विशेषज्ञों की घूर्णन है, या प्राथमिकताओं में अचानक परिवर्तन होता है। विशेषज्ञ हमेशा विशिष्ट परियोजना गतिविधियों पर काम नहीं कर रहे हैं जहां जेनएआई प्रभाव सबसे अधिक लाभकारी हो सकता है क्योंकि उनके पास बैठकें हैं जिनमें भाग लेना है, ईमेल का उत्तर देना है और स्प्रिंट स्कोप के बाहर अन्य कार्य हैं जो अक्सर उत्पादकता माप में अनदेखी की जाती हैं। इन असंगतताओं और चर को जेनएआई के प्रभाव को सॉफ्टवेयर विकास पर मापने के लिए ध्यान में रखा जाना चाहिए।

अन्य सर्वोत्तम प्रथाओं में कार्य प्रबंधन टूलों को कार्य प्रवाह में एकीकृत करना शामिल है ताकि यह देखा जा सके कि कार्य प्रत्येक स्थिति में कितनी देर तक रहते हैं ताकि गैर-तकनीकी विशेषज्ञों की उत्पादकता और दक्षता का पता लगाया जा सके। इसी तरह, व्यवसायिक बुद्धिमत्ता समाधान स्वचालित रूप से डेटा बिंदुओं को इकट्ठा कर सकते हैं, त्रुटियों को कम कर सकते हैं और समय बचा सकते हैं। इसके अलावा, संगठन वास्तविक दुनिया की परियोजना स्थितियों की जटिलताओं को कम कर सकते हैं और जेनएआई के प्रभाव का अधिक सटीक मूल्यांकन सुनिश्चित करने के लिए व्यापक डेटा साफ़ करने की प्रथाओं को नियोजित कर सकते हैं।

कंपनी-व्यापी रोडमैप: सटीक रूप से मापना

इस बड़े पैमाने पर जेनएआई कार्यान्वयन ने एक कंपनी-व्यापी रोडमैप के मूल्य को भी उजागर किया जो एकीकरण की शुरुआत और अंत को चिह्नित करता है। व्यवसायों को यह ध्यान रखना चाहिए कि इस रोडमैप का एक महत्वपूर्ण तत्व यह है कि वे मूल और अंतिम रिपोर्टिंग चरणों के लिए उपयोग करने वाले मेट्रिक्स को परिभाषित करें। जेनएआई के प्रभाव का मूल्यांकन करने में मदद करने के लिए दर्जनों मेट्रिक्स हैं, जिनमें समय में वेग, थ्रूपुट, औसत पुनर्काम और कोड समीक्षा समय, कोड समीक्षा विफलता और स्वीकृति दर, बग फिक्सिंग पर बिताया गया समय, आदि शामिल हैं।

इन मेट्रिक्स को परिभाषित करने के बाद, कंपनियां उन्हें वस्तुनिष्ठ और विषयगत श्रेणियों में वर्गीकृत कर सकती हैं। व्यवसाय जीरा जैसे कार्य-ट्रैकिंग टूल्स से डेटा का उपयोग वस्तुनिष्ठ मेट्रिक्स के लिए कर सकते हैं। इसी तरह, उन्हें गुणवत्ता प्रवाह, समय पर कार्य अद्यतन और विस्तृत चरण पूर्ति का पालन करना चाहिए। याद रखें कि विषयगत मेट्रिक्स, जैसे कि विशेषज्ञ और पायलट सर्वेक्षण, व्यवसायों को अपनाने के स्तर और वस्तुनिष्ठ माप के साथ संबंधों को समझने में मदद करेंगे। आवृत्ति के दृष्टिकोण से, माप सामान्य और निर्धारित होना चाहिए, न कि दुर्लभ और यादृच्छिक। इसके अलावा, परियोजना के निष्कर्षों पर जोर दिया जाता है कि मेट्रिक्स जैसे औसत दैनिक प्रभाव, अनुमानित कौशल, प्रदर्शन परिवर्तन, कार्य कवरेज, एआई टूल का उपयोग और बिना बाधा के कार्य प्रवाह का मूल्यांकन करने के लिए उपयोगी हैं।

कंपनी-व्यापी रोडमैप जारी: सीखने और संस्कृति विकास को बढ़ावा देना

जेनएआई के प्रभाव को प्रभावी ढंग से मापने के अलावा, एक सफल रोडमैप का एक और महत्वपूर्ण घटक यह है कि यह विभिन्न प्रशिक्षण और कोचिंग रणनीतियों के माध्यम से निरंतर सीखने और एआई की जानकारी को बढ़ावा देता है। ये पहल अंततः एक कंपनी-व्यापी सीखने की संस्कृति को बढ़ावा देंगे, जो पूरे उद्यम में एआई को अपनाने में सक्षम बनाएगी। विभिन्न रणनीतियों में कार्य समूह बनाना शामिल है जो यह देखते हैं कि कंपनी जेनएआई का लाभ कहां और कैसे उठा सकती है, साथ ही व्यक्तियों को यह साझा करने के लिए प्रोत्साहित करना कि क्या काम कर रहा है और क्या नहीं। इसके अलावा, विकास और विकास के प्राथमिकताओं के साथ-साथ व्यक्तिगत और टीम स्तर पर सीखने के मार्ग स्थापित करना सहायक है।

कंपनियां जेनएआई प्रौद्योगिकियों को अपनाने के लिए एक संस्कृति बनाने के लिए तेजी से जीतने वाले उपयोग के मामलों को उजागर करके भी एक संस्कृति का निर्माण कर सकती हैं जो बड़े पैमाने पर संगठन और संदेहास्पद संदेहवादियों को प्रदर्शित करती है। व्यवसायों को एआई के साथ सुरक्षा दिशानिर्देश और नियमों को स्थापित करना चाहिए ताकि टीमों को नए दृष्टिकोणों का अन्वेषण करने और जोखिम के बिना प्रयोग करने के लिए सशक्त बनाया जा सके। इसके अलावा, संगठनों को उद्योग मानकों और अन्य सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करना चाहिए, साथ ही व्यक्तियों और टीमों के बीच परिवर्तन प्रबंधन को संबोधित करना चाहिए।

लोगों को केंद्र में रखना

इस वास्तविक दुनिया के कार्यान्वयन से दो सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्ष यह हैं: पहला, जेनएआई महत्वपूर्ण उत्पादकता लाभ प्रदान कर सकता है यदि यह एक उचित रणनीति और रोडमैप के भीतर किया जाता है; दूसरा, ऐसा एकीकरण एक अनिवार्य मानव तत्व है जिसे कंपनियों को उचित रूप से संबोधित करना चाहिए। जेनएआई विशेषज्ञों के दैनिक कार्यों को हमेशा के लिए बदल देगा। यह भी संभव है कि जेनएआई कुछ विशेषज्ञों को प्रौद्योगिकी से धमकी महसूस करा सकता है, जो अपनाने के प्रतिरोध का कारण बन सकता है। अंततः, जेनएआई कार्यान्वयन में सफलता की कुंजी विशिष्ट रूप से मानव है। यह महत्वपूर्ण है कि व्यवसाय इसकी गहराई को समझें, क्योंकि यह मानव हैं जो प्रौद्योगिकी को संचालित करते हैं, इसके व्यावहारिक मूल्य को अनलॉक करते हैं।