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

Розробка програмного забезпечення, ймовірно, одна з найбільш затронутих галузей під час буму штучного інтелекту. Багато з повсякденної діяльності розробки програмного забезпечення було переозначено завдяки розвитку рішень штучного інтелекту, включаючи швидкість виконання завдань та послуг.

Додавання інструменту штучного інтелекту не гарантує гладких результатів, пов’язаних із пов’язаними перевагами. Насправді, одне дослідження виявило, що розробники програмного забезпечення, які використовують штучний інтелект, на 19% повільніше завершують питання, хоча вони очікують, що ці інструменти прискорять їх на 24%.

Тим часом, впровадження не означає, що користувачі довіряють цим інструментам. Хоча 84% розробників програмного забезпечення використовують штучний інтелект, майже половина не довіряє його точності. Не дивно, що це призводить до посиленої перевірки штучного інтелекту у розробці програмного забезпечення, яка впливає на клієнтів, які тепер вимагають більшої прозорості щодо того, як він використовується.

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

У кінцевому підсумку, напруженість у злитті продуктивності, очікувань клієнтів і впливу на робочу силу є визначальним моментом для розробки програмного забезпечення. Тепер, замість простого “підключення” інструментів штучного інтелекту, компанії з розробки програмного забезпечення повинні прагнути до трансформації штучного інтелекту, яка переписує, як використовується штучний інтелект, а також як він сприймається, з самого початку. Ось як це зробити.

Правдиве значення AI-родного

Коли організація стверджує, що вона “штурхнута 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 приводячи до суттєвих результатів з точки зору бізнесу.

У підході AI-родному інструменти не просто обробляються як додатки, накладені на існуючі процеси. Натомість архітектура інженерних операцій і робочих процесів переробляється з цими інструментами, закладеними в ядро. Автоматизація і ефективність не беруть верх, а співробітництво, перевірка, виправлення 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 від цього полягає в тому, що клієнти отримують вигоду від управління та поставок. Акцент зміщується від того, скільки часу витрачається на поставку, до того, що насправді досягається. Це змінює траєкторію і визначення захоплення цінності для компаній з розробки програмного забезпечення. Наприклад, оплата за годину, ймовірно, поступиться місцем моделям ціноутворення на основі вартості, де ціни фіксовані з чітким розумінням штучного інтелекту природи послуг. Насправді, це узгоджується з еволюційними очікуваннями клієнтів, де швидша поставка зараз є очікуванням, а прозорість процесів є вимогами.

Підхід AI-родного також приносить ефекти. Коли результати, орієнтовані на цінність для клієнтів, поставляються, проявляючись у конкретних результатах, організації розвивають відносини з цими клієнтами. Водночас це посилює їхню репутацію для привабливості нових клієнтів і 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 AI-родним не тільки стосується теперішнього моменту, але також ширших наслідків для організації та її майбутніх перспектив.

Ключові розгляди перед тим, як стати AI-родним

Це не те, що можна досягти в короткий термін. Перехід від AI-штурхнутого до AI-родного означає переробку того, як ці системи та інструменти використовуються з початку до кінця.

Це вимагає управління змінами, від робочих процесів, автономності, нагляду, емансипації робочої сили та інше. Підкреслити важливість переробки робочих процесів, поєднання генеративного штучного інтелекту з трансформацією процесу з кінця в кінець, призвело до 25 до 30% збільшення продуктивності для деяких компаній. Це втричі більший вплив, ніж у базових помічників з коду.

У центрі цієї трансформації знаходиться довіра, а довіра будується на прозорості. У середовищі AI-родного 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 в кінцевому підсумку схвалюється людськими інженерами. Сильні кадри управління даними, узгоджені з регуляціями, такими як GDPR, є рівно важливими для забезпечення того, що швидкість не відбувається за рахунок контролю.

Поза прозорістю організації повинні також пріоритизувати еволюцію систем штучного інтелекту до більшої автономності. Метою є забезпечення агентських систем, які можуть діяти з певним ступенем незалежності, залишаючись верифікованими та підзвітними. Це вимагає вбудованих механізмів для перевірки в режимі реального часу та безперервної зворотної зв’язі, забезпечуючи, що системи масштабуються надійно разом 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 працюють в ізоляції. Трансформація AI-родного вимагає координації робочих процесів, інструментів, даних та агентів по всій організації. Міжопераційність є передумовою для існуючих технологічних стеків, де фрагментовані системи підірвають прогрес. Ефективне оркестрування створює умови для безперервного покращення, дозволяючи системам штучного інтелекту еволюціонувати в ногу з технічними та комерційними вимогами.

Уроки від ранньої трансформації AI-родного

Початкова точка полягає в тому, щоб впоратися з спадщиною 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, розкриваючи приховані бізнес-правила та реконструюючи логіку, яка інакше сповільнила б зусилля з модернізації. Цей процес закладає основу для стратегії трансформації, заснованої на даних.

Знання робиться явним, що дозволяє організаціям закріпити план трансформації, заснованої на даних, для керування трансформацією як AI-родної організації та переробки робочих процесів із закладеним штучним інтелектом на всьому життєвому циклі розробки програмного забезпечення.

Як ці робочі процеси еволюціонують, так само змінюються 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 думку з машинною виконавчою діяльністю.

Але цей зсув не відбувається без опору команд, що є природною реакцією, оскільки ролі та очікування фундаментально переробляються. Подолання цього вимагає свідомого акценту на емансипації робочої сили.

Організації повинні інвестувати в безперервну, прогресивну підготовку, яка обладнує інженерів навиками, необхідними в середовищі AI-родному. 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, існує також зростаюча потреба у спеціалістах, які можуть валідувати виводи, забезпечуючи, що етичні, регуляторні та якість стандартів постійно виконуються.

І є області впливу, окрім прибутку та продуктивності; зокрема, швидша прототипізація та ітерація, а також коротші цикли розробки. Однак, встановлення показників трансформації проти вимірюваних KPI повинно бути пріоритетом до початку стратегії трансформації AI-родного. Це забезпечує, що траєкторія відповідає конкретним потребам організації.

Трансформація AI-родного – це перепрошивання того, як розробляється та поставляється програмне забезпечення, для максимізації цінності. Організації, які успішно вкладають трансформацію штучного інтелекту в основу, а не як швидке рішення продуктивності, де видимість та інновації є засновані.