Navigarea provocărilor implementării GenAI

Dezvoltarea software-ului cu ajutorul tehnologiei GenAI (Generative AI) va îmbunătăți productivitatea și eficiența muncii – întrebarea este, cu cât? Cele mai multe cercetări de piață pe acest subiect arată câștiguri considerabile în productivitate. Cercetările de la Harvard au arătat că specialiștii, în funcție de sarcină și de senioritate, au înregistrat o creștere a productivității cu 43%. La fel, 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 însemna aproape dublarea ritmului de creștere a productivității din SUA. Deși aceste constatări sunt interesante, majoritatea lor provin din medii controlate care nu reflectă neapărat nuanțele cazurilor de utilizare din viața reală.

Pentru a răspunde mai bine la întrebarea cât de mult GenAI poate îmbunătăți productivitatea în dezvoltarea software, o companie de servicii de transformare digitală și inginerie de produse de top 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 din trei fluxuri de lucru, implicând peste 100 de specialiști. Aceste constatări din viața reală dezvăluie diversele provocări cu care se vor confrunta întreprinderile pe parcurs; mai mult, ele subliniază necesitatea unui plan de scalare a adoptării GenAI la nivelul întregii companii.

Abordarea atitudinilor și așteptărilor negative ale specialiștilor

Multe provocări pot întârzia succesul unui proiect GenAI, cum ar fi probleme legale și de reglementare, lipsa de capacitate de procesare, securitate și confidențialitate, etc. Cu toate acestea, cea mai semnificativă barieră întâlnită în timpul acestei implementări la scară largă a fost reprezentată 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, “munca pentru mine”, ei au răspuns cu comentarii de genul: “Mă așteptam la mai mult și nu vreau să mai irosesc 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 cartografiere și categorisire a atitudinilor și a angajamentului 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 schimbărilor pentru fiecare grup, pentru a promova integrarea cu succes a AI; 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 provocare cea mai obstructivă a fost măsurarea precisă a impactului GenAI asupra productivității, ținând cont de complexitățile condițiilor proiectelor din lumea reală. În medii controlate, este mai ușor să se apreciezeze influența GenAI – cu toate acestea, așa cum s-a menționat anterior, astfel de teste nu iau în considerare anumite variabile și incoerențe. 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 de participat, e-mailuri de răspuns și alte sarcini în afara domeniului de sprint, care adesea sunt ignorate în măsurătorile de productivitate. Aceste incoerențe și variabile trebuie luate în considerare la măsurarea obiectivă a impactului 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. La fel, soluțiile de inteligență de afaceri pot colecta automat puncte de date, reducând erorile și economisind timp. În plus, organizațiile pot mitigă complexitățile condițiilor proiectelor din lumea reală și asigura o evaluare mai precisă a impactului GenAI asupra productivității, prin practici de curățare a datelor exhaustive.

Harta companiei la nivel de firmă: măsurarea precisă

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

După definirea acestor metrici, 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 metrici obiective. La fel, ele trebuie să mențină și să respecte fluxurile de calitate, actualizările de sarcini la timp și finalizarea etapelor exhaustive. Reamintiți-vă că metricile subiective, cum ar fi sondajele specialiștilor și ale pilotilor, 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, competența percepută, modificările de performanță, acoperirea muncii, utilizarea instrumentelor AI și fluxul de lucru neîntrerupt, pentru a măsura progresul adoptării.

Harta companiei la nivel de firmă, continuare: dezvoltarea învățării și a culturii la scară

În plus față de măsurarea eficientă a impactului GenAI, o altă componentă vitală a unei hărți de succes este că aceasta conduce la învățarea continuă și la dezvoltarea competențelor AI prin diverse strategii de formare și coaching. Aceste inițiative vor promova, în cele din urmă, o cultură de învățare la nivelul întregii companii, 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 întreaga organizație și pentru scepticii reticenți. Întreprinderile ar trebui să stabilească, de asemenea, linii directoare 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. La fel, organizațiile trebuie să respecte standardele industriale și alte practici recomandate, abordând gestionarea schimbărilor la nivelul indivizilor și al echipelor, atât la nivelul sarcinilor, cât și al instrumentelor.

Menținerea oamenilor în centrul atenției

Cele două concluzii principale ale acestei implementări din viața reală sunt: în primul rând, GenAI poate conduce la câștiguri substanțiale de productivitate în cadrul unei strategii și a unei hărți 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 crucial pentru întreprinderi să înțeleagă profunzimea acestui aspect, deoarece sunt oamenii care operaționalizează tehnologia, deblocându-i valoarea practică.