Trí tuệ nhân tạo: Làm phẳng Bureaucracy Kỹ thuật và Tăng tốc Đổi mới

Khi các tổ chức kỹ thuật phát triển, chúng sẽ tích lũy các lớp quy trình làm chậm quá trình phát triển. Bất kỳ nhà lãnh đạo kỹ thuật nào đã phát triển một tổ chức vượt quá một kích thước nhất định đều biết mẫu này: đầu tiên là Scrum cơ bản, sau đó là các cuộc họp phối hợp giữa các nhóm, và cuối cùng, bạn sẽ xem xét các khuôn khổ như SAFe để quản lý mọi thứ. Tôi từng điều hành một tổ chức kỹ thuật với một ma trận tổ chức ba chiều (không tính tổ chức sản phẩm riêng biệt). Kết quả? Các Phó chủ tịch bị bực tức bởi tốc độ chậm lại, các kỹ sư đổ lỗi cho “quá trình” vì sự chậm trễ, và đổi mới bị đình trệ dưới trọng lượng của quan liêu.

Đối với những người đã từng trải qua, thuế quá trình đối với đổi mới là có thật và tốn kém. Trí tuệ nhân tạo hiện đang cung cấp một con đường thoát – không chỉ thông qua các hiệu ứng thứ nhất rõ ràng của việc làm cho các kỹ sư mã hóa nhanh hơn mà còn thông qua các hiệu ứng thứ hai sâu sắc có thể thay đổi cơ bản cách các tổ chức kỹ thuật hoạt động.

Vượt ra ngoài Năng suất: Tác động Tổ chức

Trong khi nhiều sự chú ý đã tập trung vào khả năng của Trí tuệ nhân tạo trong việc tăng tốc các nhiệm vụ mã hóa cá nhân, tiềm năng chuyển đổi hơn nằm ở việc nó giảm thiểu nhu cầu về sự phức tạp của tổ chức. Bằng cách nâng cao khả năng của cá nhân, Trí tuệ nhân tạo đang hệ thống loại bỏ nhiều vấn đề phối hợp mà các quy trình được thiết kế để giải quyết từ đầu.

Hãy xem xét lý tưởng về “kỹ sư toàn diện”. Lịch sử, tại các tổ chức lớn, điều này thường là khát vọng hơn là hiện thực, thường tạo ra các cấu trúc tổ chức song song với các nhóm Scrum. Ngày nay, Trí tuệ nhân tạo thay đổi đáng kể phương trình này. Các kỹ sư có thể làm việc hiệu quả trên các phần không quen thuộc của cơ sở mã hoặc ngăn xếp công nghệ, với Trí tuệ nhân tạo bắc cầu các khoảng trống kiến thức theo thời gian thực. Kết quả? Các nhóm cần ít hơn các lần bàn giao, giảm thiểu quá trình phối hợp gây khó khăn cho các tổ chức lớn.

Sự mở rộng khả năng này cũng mở rộng đến kiến trúc. Thay vì chờ đợi các cuộc họp xem xét kiến trúc chính thức, các kỹ sư có thể sử dụng Trí tuệ nhân tạo như một “đối tác đấu tranh” ban đầu để phát triển và tinh chỉnh ý tưởng. Một kỹ sư có thể tham gia với Trí tuệ nhân tạo để thách thức các giả định, xác định các vấn đề tiềm ẩn và củng cố đề xuất trước khi chúng đến tay người xem xét. Trong nhiều trường hợp, các đề xuất được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo có thể được chia sẻ không đồng bộ, thường loại bỏ nhu cầu về các cuộc họp chính thức. Kiến trúc vẫn nhận được sự xem xét thích hợp, nhưng không có sự chậm trễ về lịch và đau đầu về phối hợp.

Đảm bảo chất lượng cũng cung cấp một cơ hội khác để đơn giản hóa quy trình. Các chu kỳ phát triển truyền thống liên quan đến nhiều lần bàn giao giữa phát triển và QA, với các lỗi kích hoạt các chu kỳ xem xét và làm lại. Trí tuệ nhân tạo đang nén chu kỳ này bằng cách giúp các nhà phát triển tích hợp các thử nghiệm toàn diện – bao gồm thử nghiệm đơn vị, tích hợp và cuối cùng – vào công việc hàng ngày của họ. Bằng cách phát hiện các vấn đề sớm hơn và đáng tin cậy hơn, Trí tuệ nhân tạo giảm thiểu việc đi lại và về lại mà truyền thống làm chậm quá trình phát hành. Các nhóm có thể duy trì các tiêu chuẩn chất lượng cao với ít vòng quay hơn.

Có lẽ quan trọng nhất, những nâng cao khả năng cá nhân này đang cho phép sự đơn giản hóa tổ chức. Các nhóm trước đây phụ thuộc vào sự phối hợp phức tạp giữa nhiều nhóm hiện có thể hoạt động tự chủ hơn. Các dự án trước đây yêu cầu nhiều nhóm chuyên môn hóa ngày càng có thể được xử lý bởi các nhóm nhỏ hơn, tự chủ hơn. Các khuôn khổ mở rộng mà nhiều tổ chức lớn đã áp dụng – thường không sẵn lòng – có thể không còn cần thiết khi các nhóm có Trí tuệ nhân tạo khuếch đại khả năng của họ.

Quy tắc 15 Phút: Tái tưởng tượng các Quy trình Agile

Những biến đổi này tạo ra cơ hội để tinh gọn các quy trình Scrum truyền thống. Hãy xem xét việc thích nghi với quy tắc “2 phút” về năng suất cá nhân cho các nhóm được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo: “Nếu nó mất ít hơn 15 phút để kích hoạt chính xác một tác nhân Trí tuệ nhân tạo để thực hiện một việc gì đó, hãy làm ngay thay vì đưa nhiệm vụ đó qua toàn bộ quá trình lập kế hoạch / lập kế hoạch.”

Cách tiếp cận này tăng hiệu quả đáng kể. Trong khi Trí tuệ nhân tạo hoạt động, các kỹ sư có thể tập trung vào các ưu tiên khác. Nếu giải pháp Trí tuệ nhân tạo không đạt yêu cầu, họ có thể tạo một câu chuyện người dùng phù hợp cho danh sách chờ. Với các tích hợp phù hợp, các cải tiến nhỏ xảy ra liên tục mà không cần lễ nghi, trong khi các nỗ lực lớn hơn vẫn được hưởng lợi từ việc lập kế hoạch đúng đắn.

Các mẫu chúng ta đang thấy cho thấy sự xuất hiện của một mô hình phát triển phần mềm mới, tinh gọn hơn – mô hình này bảo tồn các nguyên tắc lấy con người làm trung tâm của Agile trong khi loại bỏ nhiều quá trình gây khó khăn đã tích lũy qua nhiều năm.

Lãnh đạo trong Kỷ nguyên Kỹ thuật được Cải tiến bởi Trí tuệ nhân tạo

Đối với các nhà lãnh đạo kỹ thuật, sự chuyển đổi này đòi hỏi một sự suy nghĩ lại cơ bản về thiết kế tổ chức. Sự phản xạ để thêm quy trình, chuyên môn hóa và các cơ chế phối hợp khi các nhóm phát triển có thể không còn là cách tiếp cận đúng. Thay vào đó, các nhà lãnh đạo nên xem xét:

1. Đầu tư mạnh mẽ vào các khả năng Trí tuệ nhân tạo mở rộng phạm vi kỹ năng hiệu quả của các kỹ sư cá nhân
2. Thử thách các giả định về kích thước nhóm và chuyên môn hóa cần thiết
3. Thử nghiệm với các mô hình quy trình đơn giản hóa tận dụng các hiệu ứng giảm phối hợp của Trí tuệ nhân tạo
4. Đo lường và tối ưu hóa thời gian “quá trình” giảm thiểu ngoài các chỉ số phát triển truyền thống

Các tổ chức sẽ thịnh vượng sẽ là những tổ chức nhận ra Trí tuệ nhân tạo không chỉ là một công cụ năng suất, mà còn là một công cụ cho phép các cấu trúc tổ chức cơ bản đơn giản hơn. Bằng cách làm phẳng các cấp bậc, giảm thiểu các lần bàn giao và loại bỏ quá trình phối hợp, Trí tuệ nhân tạo cung cấp tiềm năng kết hợp tốc độ đổi mới của các công ty khởi nghiệp với khả năng giải quyết vấn đề của các tổ chức kỹ thuật lớn.

Sau hai thập kỷ tăng sự phức tạp của quy trình trong phát triển phần mềm, Trí tuệ nhân tạo cuối cùng có thể cho phép chúng ta quay lại tinh thần ban đầu của Agile Manifesto: đánh giá cao các cá nhân và tương tác hơn các quy trình và công cụ. Tương lai của kỹ thuật không chỉ nhanh hơn – mà còn đơn giản hơn một cách đáng kể.