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June 25, 2024
GenAIの導入の課題を乗り越える
GenAI（Generative AI）を活用したソフトウェア開発は、生産性と作業効率を向上させることが期待されています。しかし、実際にどれだけの効果があるのか、という疑問があります。多くの市場調査では、GenAIの導入によって生産性が大幅に向上することが示されています。ハーバード大学の調査によると、専門家の生産性は、タスクやシニアリティに応じて、最大43%向上することが示されています。同様に、ゴールドマン・サックスの報告書によると、GenAIの導入によって、10年間で生産性が1.5パーセントポイント向上する可能性があり、米国の生産性成長のペースのほぼ2倍になるという予測がなされています。しかし、これらの調査結果は、制御された環境で行われたものであり、必ずしも現実のユースケースのニュアンスを反映しているわけではありません。GenAIがソフトウェア開発の生産性をどれだけ向上させるかをよりよく理解するために、デジタル変革サービスと製品エンジニアリングのリーディングカンパニーは、最近のGenAI導入プロジェクトの実践的な調査結果と洞察を記録することにしました。このプロジェクトでは、10の開発チームと3つのワークストリームにわたる100人以上の専門家を対象に、GenAIを導入することを目指しました。この実践的な調査結果は、企業がGenAI導入の旅で直面するさまざまな課題を明らかにし、さらに、企業全体のロードマップがGenAI導入の拡大に必要であることを強調しています。専門家の否定的態度と期待に対処するGenAIプロジェクトの成功を遅らせる可能性のある課題は多数あります。たとえば、法的および規制上の懸念、処理能力の不足、セキュリティとプライバシーなどです。しかし、この大規模な導入で直面した最も重大な課題は、専門家のGenAIに対する態度と期待でした。導入中に、エンジニアリング会社は、クライアントの専門家がGenAIについて特定の期待を持っていることを観察しました。初期の期待が品質や実行時間の結果と一致しない場合、専門家はテクノロジーに対して否定的態度を持ちます。特に、GenAIが「私の代わりに仕事をしてくれない」という場合、専門家は「私はもっと良かったと思っていたが、もう時間を無駄にしたくない」といったコメントを残しました。企業は、専門家の認識を変え、新しい働き方文化への移行を促進する必要があります。これにより、否定的態度が採用と正確な測定を妨げることがなくなります。アンケートや評価は、専門家の態度や関与度をマッピングして分類するための効率的な手段です。そこから、企業は専門家をGenAIに対する態度に基づいてグループ分けし、各グループに合わせた変化管理アプローチを作成することで、AIの統合を促進できます。たとえば、最も懐疑的な専門家には、より多くの注意とケアが必要です。現実のプロジェクトの複雑さを考慮する2番目に妨げる課題は、現実のプロジェクト条件の複雑さを考慮しながら、GenAIが生産性に与える影響を正確に測定することでした。制御された環境では、GenAIの影響を測定するのが容易ですが、前述のように、これらのテストでは特定の変数や不一致が考慮されていません。プロジェクトは静的なものではありません。常に進化しています。企業には、休暇や病気の休暇、または優先順位の突然の変更など、さまざまな状況があるかもしれません。専門家は、常に特定のプロジェクト活動に取り組んでおらず、GenAIの影響が最も有益であるタスクにも取り組んでいません。ミーティングの出席、メールの返信、スプリントの範囲外のタスクなど、生産性測定でしばしば見落とされるタスクもあります。これらの不一致や変数を考慮して、GenAIの影響を客観的に測定する必要があります。他のベストプラクティスとしては、タスク管理ツールをワークフローに統合して、タスクが各ステータスにどれくらいの時間残るかを判断し、非技術的な専門家の生産性と効率を測定することがあります。同様に、ビジネスインテリジェンスソリューションは、データポイントを自動的に収集して、エラーを減らし、時間を節約することができます。さらに、企業は、データの徹底的なクリーンアップを行うことで、現実のプロジェクト条件の複雑さを軽減し、GenAIの影響をより正確に評価することができます。企業全体のロードマップ：正確な測定この大規模なGenAI導入でも、企業全体のロードマップが、GenAIの導入を開始して終了するための重要な役割を果たしていることが明らかになりました。企業は、基準段階と最終報告段階で使用する指標を定義することが、ロードマップの重要な要素であることを認識する必要があります。GenAIが生産性に与える影響を評価するための指標は、時間の速度、スループット、平均の再作業時間、コードレビュー時間、コードレビューの失敗と承認率、バグ修正に費やした時間など、数十種類あります。これらの指標を定義した後、企業はそれらを客観的かつ主観的なカテゴリに分類する必要があります。企業は、Jiraのようなタスク追跡ツールから得られるデータを使用して、客観的な指標を取得できます。同様に、企業は、品質フロー、タイムリーなタスク更新、徹底的なステージ完了を維持して遵守する必要があります。主観的な指標、たとえば専門家やパイロットのアンケートは、企業が採用レベルと客観的な測定との相関関係を理解するのに役立ちます。頻度の観点から、測定は定期的かつスケジュールどおりに行われるべきであり、散発的またはランダムなものであってはなりません。さらに、プロジェクトの調査結果は、平均的な日次影響、認識された熟練度、パフォーマンスの変化、作業のカバー範囲、AIツールの使用状況、無停止のワークフローなどの指標が、採用の進展を測定するのに有効であることを強調しています。企業全体のロードマップの継続：学習と文化の開発GenAIの影響を効果的に測定することに加えて、ロードマップのもう1つの重要な要素は、さまざまなトレーニングとコーチング戦略を通じて、継続的な学習とAIの熟練度を推進することです。これらのイニシアチブは、最終的に、企業全体にわたる学習文化を促進し、企業全体でAIの採用を可能にします。さまざまな戦略としては、企業がGenAIをどのように活用できるかを検討するためのワーキンググループを作成したり、個人がどれが機能し、どれが機能しないのかを共有することを奨励したりすることがあります。さらに、成長と開発の優先順位を設定し、個別およびチームレベルの学習パスを設定することも役立ちます。企業が新しいGenAIテクノロジーを容易に採用できる文化を構築するもう1つの方法は、クイックウィン用途を強調することです。これにより、GenAIの力が大きな組織と懐疑的な人々に示されることができます。企業は、セキュリティガイドラインとAIとのやり取りのルールを設定する必要があります。これにより、チームは新しいアプローチを試みることができますが、企業はリスクにさらされることはありません。同様に、企業は、業界の標準やその他のベストプラクティスに従い、タスクとツールのレベルで個人やチームの変化管理に取り組む必要があります。人を中心に据えるこの実践的な導入から得られた2つの最も重要な結論は、まず、GenAIは適切な戦略とロードマップの枠組み内で大幅な生産性の向上につながる可能性があること、そして、GenAIの導入には人間的な側面があることが企業が認識する必要があることです。GenAIは、専門家が日常的なタスクを実行する方法を永遠に変えるでしょう。また、GenAIは、一部の専門家に技術によって脅威を感じさせ、導入に抵抗する可能性もあります。最終的に、GenAI導入の成功の鍵は、明らかに人間的な側面にあります。企業は、技術を実用化し、実際の価値を解放するのは人間であることを理解する必要があります。
