Від AI-першого до AI-родного: Нова бізнес-модель розробки програмного забезпечення

Розробка програмного забезпечення, ймовірно, одна з найбільш постраждалих галузей під час буму штучного інтелекту. Багато повсякденної діяльності розробки програмного забезпечення було переозначено еволюційними рішеннями штучного інтелекту, включаючи швидкість виконання завдань і послуг.

Але додавання інструменту штучного інтелекту не гарантує гладких результатів, пов’язаних із підключеними перевагами. Насправді, одне дослідження виявило, що розробники програмного забезпечення, які використовують штучний інтелект, на 19% повільніші у виконанні завдань, хоча вони очікують, що ці інструменти прискорять їх на 24%.

Тим часом, впровадження не означає, що користувачі впевнені в цих інструментах. Хоча 84% розробників програмного забезпечення використовують штучний інтелект, майже половина з них не довіряють його точності. Не дивно, що це призводить до посиленої уваги до штучного інтелекту в розробці програмного забезпечення, що впливає на клієнтів, які тепер вимагають більшої прозорості щодо його впровадження.

І штучний інтелект змінює спосіб роботи розробників програмного забезпечення, більш ніж одним способом. Їх навички тепер переписуються, створюючи невизначеність і новий напрямок для фахівців.

У кінцевому підсумку, напруженість у з’єднанні продуктивності, очікувань клієнтів і впливу на робочу силу є визначальним моментом для розробки програмного забезпечення. Тепер, замість простого «підключення» інструментів штучного інтелекту, компанії з програмного забезпечення повинні переслідувати трансформацію штучного інтелекту, яка переписує спосіб використання штучного інтелекту, а також його сприйняття, з самого початку. Ось як це зробити.

Справжнє значення AI-родного

Коли організація стверджує, що вона «штовхана штучним інтелектом», це зазвичай означає, що вони використовують штучний інтелект і автоматизацію як елемент ефективності. Вплив відносно поверхневий, полегшуючи ручні навантаження на часоємні завдання, але не обов’язково забезпечуючи основні результати з точки зору бізнесу.

У підході штучного інтелекту, однак, інструменти не просто розглядаються як додатки, накладені на існуючі процеси. Натомість, сама архітектура інженерних операцій і робочих процесів переробляється з цими інструментами, закладеними в основу. Автоматизація і ефективність не займають провідну роль, а співробітництво, перегляд, корекція та втручання є природними рисами робочого процесу.

Крім того, інструменти штучного інтелекту не просто підключаються до ізольованого підходу. Вони розгортаються протягом усього життєвого циклу розробки та узгоджуються з ширшими бізнес-стратегіями для максимізації пов’язаних результатів.

Ефект полягає у виграші клієнтського менеджменту та поставок. Акцент зміщується від того, скільки часу витрачається на поставку, до того, що фактично досягається. Це змінює траєкторію та визначення захоплення цінності для компаній з програмного забезпечення. Наприклад, оплата за годину, ймовірно, поступиться місцем моделям ціноутворення, заснованим на вартості, де ціни фіксовані з чітким розумінням штучного інтелекту.

Підхід штучного інтелекту також має інші наслідки. Коли результати, орієнтовані на клієнта, доставляються, вони проявляються в конкретних результатах, організації культивують відносини з цими клієнтами. Водночас, це посилює їхню репутацію для привабливості нових клієнтів та додає конкурентну перевагу.

Є також реальні вигоди з точки зору прибутковості. Більш продуктивні та ефективні робочі процеси дійсно призводять до зниження витрат, що означає кращі маржі та повернення. Становлення штучним інтелектом не тільки про теперішній момент, а й про ширші наслідки для організації та її майбутніх перспектив.

Ключові розгляди перед тим, як стати AI-родним

Це не те, що досягається в короткий термін. Перехід від «штовханого штучним інтелектом» до «штучного інтелекту» означає переробку того, як ці системи та інструменти використовуються з початку до кінця.

Це вимагає управління змінами, робочими процесами, автономією, наглядом, емпаверментом робочої сили та іншим. Для підкреслення важливості переробки робочих процесів, поєднання генеративного штучного інтелекту з трансформацією процесу з кінця до кінця призвело до 25-30% виграшу продуктивності для деяких компаній. Це втричі більший вплив, ніж у базових помічників з коду.

У центрі цієї трансформації лежить довіра, а довіра будується на прозорості. У середовищі штучного інтелекту видимість і прозорість є фундаментальними. Кожен випадок використання штучного інтелекту повинен мати чітко визначену мету, а організації повинні бути явними щодо того, де і як штучний інтелект застосовується протягом життєвого циклу розробки.

Не менш важливо, повинна бути ясність щодо того, що переглядається, валідується та затверджується людськими інженерами. Сильні рамки управління даними, узгоджені з регуляціями, такими як GDPR, є не менш критичними для забезпечення того, що швидкість не відбувається за рахунок контролю.

Поза прозорістю організації повинні також пріоритезувати еволюцію систем штучного інтелекту до більшої автономії. Метою є забезпечення агентських систем, які можуть діяти з певною незалежністю, залишаючись верифікованими та підзвітними. Це вимагає вбудованих механізмів для валідації в реальному часі та безперервної зворотної зв’язку, забезпечення того, що системи масштабуються надійно поряд з бізнес-потребами.

Але жодна з цих речей не може статися без оркестрування, яке є самим передумовою для масштабного зростання. Без нього функції штучного інтелекту діють у сілах. Трансформація штучного інтелекту вимагає координації робочих процесів, інструментів, даних та агентів по всій організації. Міжопераційність є передумовою для існуючих технологічних стеків, де фрагментовані системи підривають прогрес. Ефективне оркестрування створює умови для безперервного покращення, дозволяючи системам штучного інтелекту еволюціонувати в ногу з технічними та комерційними вимогами.

Уроки від ранньої трансформації штучного інтелекту

Початок полягає в тому, щоб подолати спадщину інформації та систем. З часом знання стають поховані в застарілих базах даних та недокументованих процесах, а інституційна пам’ять вже не легко доступна, особливо для нових членів команди.

Агенти штучного інтелекту можуть допомогти відновити ці знання та зробити їх універсально доступними, де і коли це потрібно, відкриваючи приховані бізнес-правила та реконструюючи логіку, яка інакше сповільнила б зусилля модернізації. Цей процес закладає основу для стратегії трансформації, заснованої на даних.

Знання робиться явним, дозволяючи організаціям закріпити стратегію трансформації, засновану на даних, для керування трансформацією як організації штучного інтелекту та переробки робочих процесів з вкладенням штучного інтелекту по всьому життєвому циклу розробки програмного забезпечення.

Як ці робочі процеси еволюціонують, так само еволюціонують ролі в них. Розробники програмного забезпечення вже не визначаються лише своєю здатністю писати код. Вони також все частіше стають оркестраторами систем штучного інтелекту та архітекторами складних, гібридних робочих процесів, які поєднують людську судимість з машинною виконавчою функцією.

Але цей зсув не відбувається без опору команд, що є природною реакцією на переозначення ролей та очікувань. Для подолання цього потрібно свідоме звернення до емпаверменту робочої сили.

Організації повинні інвестувати в безперервну, прогресивну підготовку, яка забезпечує інженерів навиками, необхідними в середовищі штучного інтелекту. Це включає розвиток грамотності штучного інтелекту, підготовку інженерів до ефективного нагляду за агентськими системами та культивування стратегічного та творчого мислення, яке узгоджується технічні рішення з ширшими бізнес-цілями. Тим часом, також зростає потреба у спеціалістах, які можуть валідувати виводи, забезпечуючи дотримання етичних, регуляторних та якістьових стандартів.

І є області впливу, окрім прибутку та продуктивності; зокрема, швидша прототипізація та ітерація, а також коротші цикли розробки. Однак, вимірювання ефективності трансформації проти вимірюваних KPI повинна бути пріоритетом до початку стратегії трансформації штучного інтелекту. Це забезпечує траєкторію, узгоджену з конкретними потребами організації.

Трансформація штучного інтелекту є перепрошивкою того, як розробляється та доставляється програмне забезпечення для максимізації вартості. Організації, які успішно впроваджують трансформацію штучного інтелекту, вкладають її в основу, а не як короткозамкнутий шлях продуктивності, де видимість та інновації є основними.