От AI-первого к AI-родному: Новая бизнес-модель разработки программного обеспечения

Разработка программного обеспечения, пожалуй, одна из наиболее пострадавших областей в условиях бума искусственного интеллекта. Большая часть повседневной деятельности разработки программного обеспечения была переопределена эволюционирующими решениями ИИ, включая скорость, с которой задачи и услуги выполняются и доставляются.

Но добавление инструмента ИИ не гарантирует гладких результатов, связанных с подключенными преимуществами. Фактически, одно исследование показало, что разработчики программного обеспечения, которые используют ИИ, на 19% медленнее завершают проблемы, хотя они ожидают, что эти инструменты ускорят их на 24%.

Между тем, принятие не означает, что пользователи уверены в этих инструментах. Хотя 84% разработчиков программного обеспечения используют ИИ, почти половина из них не доверяют его точности. Неудивительно, что это переводится в усиленную проверку ИИ в разработке программного обеспечения, которая распространяется на клиентов, которые теперь требуют большей прозрачности в отношении того, как он развертывается.

И ИИ меняет то, как работают разработчики программного обеспечения, больше чем одним способом. Их способ работы теперь переписывается, создавая неопределенность и новую траекторию для профессионалов.

В конечном итоге, напряжение в слиянии производительности, ожиданий клиентов и воздействия на рабочую силу является определяющим моментом для разработки программного обеспечения. Теперь, вместо того, чтобы просто «включать» инструменты ИИ, фирмы по разработке программного обеспечения должны стремиться к ИИ-родной трансформации, которая переписывает, как используется ИИ, а также как он воспринимается, снизу вверх. Вот как добиться этой трансформации.

Настоящий смысл ИИ-родного

Когда организация утверждает, что она «ИИ-ориентирована», это обычно означает, что они используют ИИ и автоматизацию как элемент эффективности. Воздействие относительно поверхностно, облегчая ручные бремена на трудоемких задачах, но не обязательно приводя к значительным результатам с точки зрения бизнеса.

В ИИ-родном подходе, однако, инструменты не просто рассматриваются как добавки, сложенные на существующие процессы. Вместо этого, сама архитектура инженерных операций и рабочих процессов проектируется заново с этими инструментами, встроенными в ядро. Автоматизация и эффективность не занимают лидерство, а сотрудничество, проверка, исправление и вмешательство являются естественными чертами в рабочем процессе.

Кроме того, инструменты ИИ не просто подключаются к изолированному подходу. Они развертываются на протяжении всего жизненного цикла разработки и согласуются с более широкими бизнес-стратегиями для максимизации связанных результатов.

Эффект от этого заключается в том, что клиентское управление и поставки улучшаются. Акцент смещается от того, сколько времени тратится на поставку, к тому, что на самом деле достигается. Это меняет траекторию и определение захвата ценности для фирм по разработке программного обеспечения. Например, почасовая оплата, скорее всего, уступит место ценовым моделям, основанным на стоимости, где цены фиксированы с четким пониманием ИИ-ориентированного характера услуг. Критически важно, что это соответствует меняющимся ожиданиям клиентов, где более быстрая поставка теперь является ожиданием, а прозрачность процессов является требованием.

ИИ-родной подход также имеет эффект. Когда результаты, ориентированные на ценность для клиентов, поставляются, что проявляется в конкретных результатах, организации культивируют отношения с этими клиентами. В то же время, это укрепляет их репутацию для привлечения новых клиентов и добавляет конкурентное преимущество.

Также есть реальные выгоды с точки зрения прибыльности. Более продуктивные и эффективные рабочие процессы действительно приводят к снижению затрат, что означает лучшие прибыли и доходы. Становление ИИ-родным не только означает настоящее, но и более широкие последствия для организации и ее будущих перспектив.

Ключевые соображения перед становлением ИИ-родным

Это не то, что можно достичь в короткий срок. Переход от ИИ-ориентированного к ИИ-родному означает коренную перестройку того, как эти системы и инструменты используются с начала до конца.

Для этого требуется управление изменениями, рабочими процессами, автономией, надзором, расширением полномочий рабочей силы и многим другим. Чтобы подчеркнуть важность проектирования рабочих процессов, сочетание генеративного ИИ с трансформацией процессов от начала до конца привело к 25-30% приросту производительности для некоторых компаний. Это в три раза больше, чем влияние, наблюдаемое в базовых помощниках кодирования.

В центре этой трансформации находится доверие, и доверие строится на прозрачности. В ИИ-родной среде прозрачность и видимость являются основополагающими. Каждый случай использования ИИ должен иметь четко определённую цель, и организации должны быть явными о том, где и как ИИ применяется на протяжении всего жизненного цикла разработки.

Не менее важно, что должно быть ясно, что проверяется, подтверждается и в конечном итоге утверждается человеческими инженерами. Сильные рамки управления данными, согласованные с нормативными актами, такими как GDPR, также являются крайне важными для обеспечения того, чтобы скорость не шла за счет контроля.

Помимо прозрачности, организации также должны уделять приоритетное внимание эволюции систем ИИ в сторону большей автономности. Цель состоит в том, чтобы ermöglicher агентные системы, которые могут работать с определённой степенью независимости, оставаясь при этом проверяемыми и подотчетными. Для этого требуются встроенные механизмы для проверки в реальном времени и непрерывной обратной связи, обеспечивая, чтобы системы масштабировались надежно вместе с бизнес-потребностями.

Но ничего из этого не может произойти без оркестровки, которая является самой предпосылкой для масштабируемого роста. Без нее ИИ функционирует в изоляции. ИИ-родная трансформация требует координации рабочих процессов, инструментов, данных и агентов на протяжении всей организации. Интероперабельность является предварительным условием для существующих технологических стеков, где фрагментированные системы подрывают прогресс. Эффективная оркестровка создает условия для непрерывного совершенствования, позволяя системам ИИ эволюционировать в шаг с техническими и коммерческими требованиями.

Уроки из ранней ИИ-родной трансформации

Начальная точка заключается в решении проблемы устаревшей информации и систем. Со временем знания погребаются в устаревших базах данных и недокументированных процессах, и институциональная память, которая больше не легко доступна, особенно для новых членов команды.

Агенты ИИ могут помочь восстановить эти знания и сделать их всеобщедоступными, где и когда они нужны, раскрывая скрытые бизнес-правила и реконструируя логику, которая в противном случае замедлила бы усилия по модернизации. Этот процесс закладывает основу для стратегии трансформации, основанной на данных.

Знания становятся явными, позволяя организациям укрепить стратегию трансформации, основанную на данных, и проектировать рабочие процессы заново с ИИ, встроенным на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения.

По мере эволюции этих рабочих процессов, эволюционируют и роли внутри них. Разработчики программного обеспечения больше не определяются исключительно своей способностью писать код. Они становятся все чаще организаторами систем ИИ и архитекторами сложных, гибридных рабочих процессов, которые сочетают человеческое суждение с машинной реализацией.

Но этот сдвиг не происходит без сопротивления команд, что является естественной реакцией, когда роли и ожидания фундаментально переопределяются. Решение этой проблемы требует намеренного внимания к расширению возможностей рабочей силы.

Организации должны инвестировать в непрерывное, прогрессивное обучение, которое оснащает инженеров навыками, необходимыми в ИИ-родной среде. Это включает в себя развитие грамотности ИИ, подготовку инженеров к эффективному надзору за агентными системами и культивирование стратегического и творческого мышления, соответствующего техническим решениям с более широкими бизнес-целями. Тем временем, также растет потребность в специалистах, которые могут проверять выходные данные, обеспечивая, чтобы этические, нормативные и качественные стандарты постоянно соблюдались.

И есть области воздействия, кроме прибыли и производительности; а именно, более быстрое прототипирование и итерация, а также более короткие циклы разработки. Однако, установка показателей производительности трансформации в соответствии с измеримыми КПИ должна быть приоритизирована до начала стратегии ИИ-родной трансформации. Это обеспечивает, что траектория соответствует конкретным потребностям организации.

ИИ-родная трансформация является перепрошивкой того, как разработка программного обеспечения создается и поставляется для максимизации ценности. Организации, которые преуспевают, внедряют трансформацию ИИ снизу вверх, а не как сокращение производительности, где прозрачность и инновации являются олицетворенными.