Navigarea provocărilor implementării GenAI

Dezvoltarea software-ului cu ajutorul tehnologiei GenAI (Inteligentă Artificială Generativă) va îmbunătăți productivitatea și eficiența muncii – întrebarea este, cu cât? Cele mai multe cercetări de piață pe acest subiect arată câștiguri considerabile în productivitate. O cercetare de la Harvard a arătat că specialiștii, în funcție de sarcină și de senioritate, au înregistrat o creștere de 43% a productivității. De asemenea, un raport de la Goldman Sachs sugerează că productivitatea ar putea crește cu 1,5 puncte procentuale cu GenAI, după zece ani de adoptare largă, ceea ce ar reprezenta aproape dublul ritmului de creștere a productivității din Statele Unite. În timp ce aceste constatări sunt interesante, majoritatea lor provin din medii controlate care nu reflectă neapărat nuanțele cazurilor reale.

Pentru a răspunde mai bine la întrebarea cum poate GenAI să îmbunătățească productivitatea în dezvoltarea software, o companie de servicii de transformare digitală și inginerie de produse a decis să înregistreze constatările și insight-urile practice dintr-un proiect recent de implementare GenAI la scară largă cu unul dintre clienții săi. Acest client a dorit să adopte GenAI în procesele de lucru ale a 10 echipe de dezvoltare, cuprinzând peste 100 de specialiști. Aceste constatări practice arată diversele provocări cu care se vor confrunta întreprinderile pe parcurs; mai mult, ele subliniază necesitatea unei hărți rutiere la nivel de companie pentru scalarea adoptării GenAI.

Abordarea atitudinilor și așteptărilor negative ale specialiștilor

Multe provocări pot întârzia succesul unui proiect GenAI, cum ar fi probleme legale și de reglementare, lipsa capacității de procesare, securitate și confidențialitate etc. Cu toate acestea, cel mai important obstacol întâlnit în timpul acestei implementări la scară largă a fost reprezentat de atitudinile și așteptările specialiștilor cu privire la tehnologii. În timpul implementării, compania de inginerie a observat că specialiștii clientului aveau anumite așteptări cu privire la GenAI și la modul în care acesta va îmbunătăți munca lor. Când aceste așteptări inițiale nu s-au aliniat cu rezultatele în ceea ce privește calitatea sau timpul de execuție, ei au dezvoltat atitudini negative față de tehnologii. În special, atunci când GenAI nu a făcut, în cuvintele lor, “lucrul pentru mine”, ei au răspuns cu comentarii de genul: “Mă așteptam la mai mult și nu vreau să mai pierd timpul.”

Întreprinderile trebuie să schimbe percepțiile și să treacă la o nouă cultură de lucru care să prevină apariția acestor atitudini negative și să împiedice adoptarea și măsurarea precisă. Sondajele și evaluările sunt un mijloc eficient de a cartografia și categorisi atitudinile și angajamentul perceput al specialiștilor. De acolo, companiile ar trebui să grupeze specialiștii în funcție de sentimentele lor față de GenAI. Apoi, întreprinderile pot crea abordări personalizate de gestionare a schimbării pentru fiecare grup, pentru a promova integrarea cu succes a inteligenței artificiale; de exemplu, specialiștii cei mai sceptici vor primi mai multă atenție și îngrijire decât specialiștii neutri.

Luarea în considerare a complexităților proiectelor din lumea reală

A doua cea mai obstructivă provocare a fost măsurarea precisă a impactului GenAI asupra productivității, ținând cont de complexitățile proiectelor din lumea reală. În medii controlate, este mai ușor să se evalueze influența GenAI – însă, așa cum s-a menționat anterior, astfel de teste nu iau în considerare anumite variabile și inconstanțe. Proiectele nu sunt statice. Ele evoluează constant. O organizație poate avea o situație în care are specialiști care se rotesc din cauza programului de vacanță și a zilelor de boală sau a schimbărilor bruște de priorități. Specialiștii nu lucrează întotdeauna la activități specifice de proiect unde impactul GenAI poate fi cel mai benefic, deoarece ei au întâlniri la care trebuie să participe, e-mailuri de răspuns și alte sarcini în afara scopului sprint-ului, care adesea sunt trecute cu vederea în măsurătorile productivității. Aceste inconstanțe și variabile trebuie luate în considerare atunci când se măsoară obiectiv impactul GenAI asupra dezvoltării software.

Alte practici recomandate includ integrarea unor instrumente de gestionare a sarcinilor în fluxurile de lucru, pentru a vedea cât timp rămân sarcinile în fiecare stare, pentru a determina productivitatea și eficiența specialiștilor non-tehnici. De asemenea, soluțiile de business intelligence pot colecta automat puncte de date, reducând erorile și economisind timp. În plus, organizațiile pot atenua complexitățile proiectelor din lumea reală și asigura o evaluare mai precisă a impactului GenAI asupra productivității, prin implementarea unor practici exhaustive de curățare a datelor.

Harta rutieră a companiei: măsurarea precisă

Această implementare GenAI la scară largă a subliniat, de asemenea, valoarea unei hărți rutiere a companiei care marchează începutul și sfârșitul integrării. Întreprinderile ar trebui să observe că un element crucial al acestei hărți rutiere este definirea metricilor pe care le vor utiliza pentru etapele de raportare inițială și finală. Zeci de metrice diferite pot ajuta la evaluarea impactului GenAI asupra productivității, incluzând, dar fără a se limita la, viteza în timp, debitul, timpul mediu de re lucru și de revizuire a codului, ratele de eșec și acceptare a codului, timpul petrecut pentru corectarea erorilor, etc.

După definirea acestor metrice, companiile ar trebui să le clasifice în categorii obiective și subiective. Întreprinderile pot utiliza date din instrumente de urmărire a sarcinilor, cum ar fi Jira, pentru metricele obiective. De asemenea, ele trebuie să mențină și să respecte fluxurile de calitate, actualizările la timp ale sarcinilor și finalizarea etapelor. Reamintiți-vă că metricele subiective, cum ar fi sondajele specialiștilor și ale piloților, vor ajuta întreprinderile să înțeleagă nivelurile de adoptare și corelațiile cu măsurătorile obiective. Din perspectiva frecvenței, măsurătorile ar trebui să fie regulate și programate, nu rare și aleatorii. În plus, constatările proiectului subliniază utilitatea metricilor, cum ar fi impactul mediu zilnic, proficiența percepută, schimbările de performanță, acoperirea muncii, utilizarea instrumentelor AI și fluxul de lucru neîntrerupt, pentru a măsura progresul adoptării.

Harta rutieră a companiei, continuare: dezvoltarea învățării și a culturii la scară

În plus față de măsurarea eficientă a impactului GenAI, un alt component vital al unei hărți rutiere de succes este acela că aceasta promovează învățarea continuă și fluενța AI prin diferite strategii de formare și coaching. Aceste inițiative vor stimula, în cele din urmă, o cultură de învățare la nivel de companie, permițând adoptarea AI la scară, în întreaga întreprindere. Diverse strategii includ crearea de grupuri de lucru care se concentrează pe locurile și modurile în care compania poate valorifica GenAI, precum și încurajarea indivizilor să împărtășească ce funcționează și ce nu. De asemenea, este util să se stabilească priorități de creștere și dezvoltare, însoțite de căi de învățare la nivel individual și de echipă.

Un alt mod în care companiile pot construi o cultură care adoptă cu ușurință noi tehnologii GenAI este prin evidențierea cazurilor de succes rapide. Acestea vor demonstra puterea GenAI pentru organizația mai largă și pentru scepticii reticenți. Întreprinderile ar trebui să stabilească, de asemenea, ghiduri de securitate și reguli de angajare cu AI, pentru a împuternici echipele să experimenteze și să exploreze noi abordări, fără a expune compania la risc. În același timp, organizațiile trebuie să asigure respectarea standardelor din industrie și a altor practici recomandate, abordând managementul schimbării la nivelul indivizilor și al echipelor, atât la nivel de sarcină, cât și la nivel de instrument.

Menținerea oamenilor în centru

Cele două concluzii principale ale acestei implementări din lumea reală sunt: în primul rând, GenAI poate duce la câștiguri substanțiale de productivitate în cadrul unei strategii și hărți rutiere adecvate; în al doilea rând, o astfel de integrare are un element uman incontestabil, pe care companiile trebuie să îl abordeze în consecință. GenAI va schimba pentru totdeauna modul în care acești specialiști își desfășoară sarcinile zilnice. De asemenea, este probabil ca GenAI să facă ca unii specialiști să se simtă amenințați de tehnologie, ceea ce poate duce la rezistență la adoptare. În cele din urmă, cheia unei implementări GenAI de succes rămâne distinct umană. Este esențial pentru întreprinderi să înțeleagă profunzimea acestui aspect, deoarece sunt oamenii care operationalizează tehnologia, deblocând valoarea sa practică.