Điều hướng các Thách thức khi Thực hiện GenAI

Phát triển phần mềm được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo sinh (GenAI) sẽ cải thiện năng suất và hiệu quả công việc – câu hỏi là, mức độ cải thiện là bao nhiêu? Hầu hết các nghiên cứu thị trường về chủ đề này cho thấy những lợi ích đáng kể về năng suất. Nghiên cứu từ Harvard cho thấy rằng các chuyên gia, tùy thuộc vào nhiệm vụ và cấp bậc, đã chứng kiến sự tăng 43% về năng suất. Tương tự, một báo cáo từ Goldman Sachs cho rằng năng suất có thể tăng 1,5 điểm phần trăm với GenAI sau mười năm áp dụng rộng rãi, tương đương với gần gấp đôi tốc độ tăng trưởng năng suất của Mỹ. Mặc dù những phát hiện này rất sâu sắc, nhưng hầu hết chúng đều đến từ các môi trường được kiểm soát, không nhất thiết phản ánh các sắc thái của các trường hợp sử dụng trong thế giới thực.

Để trả lời tốt hơn về mức độ GenAI có thể cải thiện năng suất trong phát triển phần mềm, một công ty hàng đầu về dịch vụ chuyển đổi số và kỹ thuật sản phẩm đã quyết định ghi lại các phát hiện và kinh nghiệm thực tế từ một dự án triển khai GenAI lớn gần đây với một trong những khách hàng của họ. Khách hàng này muốn áp dụng GenAI vào các quy trình làm việc của 10 đội phát triển trên ba luồng công việc, bao gồm hơn 100 chuyên gia. Những phát hiện từ thế giới thực này tiết lộ các thách thức mà các doanh nghiệp sẽ gặp phải trên hành trình; hơn nữa, chúng nhấn mạnh sự cần thiết của một bản đồ đường dẫn công ty rộng để mở rộng việc áp dụng GenAI.

Địa chỉ của Các Thái độ và Kỳ vọng Tiêu cực của Chuyên gia

Nhiều thách thức có thể trì hoãn thành công của một dự án GenAI, chẳng hạn như lo ngại pháp lý và quy định, thiếu khả năng xử lý, bảo mật và quyền riêng tư, v.v. Tuy nhiên, rào cản quan trọng nhất được gặp phải trong quá trình triển khai lớn này là thái độ và kỳ vọng của chuyên gia về công nghệ. Trong quá trình triển khai, công ty kỹ thuật đã quan sát thấy rằng các chuyên gia của khách hàng có một số kỳ vọng nhất định về GenAI và cách nó sẽ tăng cường công việc của họ. Khi những kỳ vọng ban đầu này không phù hợp với kết quả về chất lượng hoặc thời gian thực hiện, họ sẽ phát triển thái độ tiêu cực đối với công nghệ. Cụ thể, khi GenAI không, theo lời của họ, “Làm việc cho tôi,” họ sẽ phản ứng với những nhận xét như: “Tôi mong đợi điều tốt hơn và không muốn lãng phí thời gian của mình nữa.”

Doanh nghiệp phải thay đổi nhận thức và chuyển sang một văn hóa làm việc mới để ngăn chặn những thái độ tiêu cực này từ việc xuất hiện và cản trở việc áp dụng và đo lường chính xác. Các cuộc khảo sát và đánh giá là một phương tiện hiệu quả để lập bản đồ và phân loại thái độ và mức độ tham gia của chuyên gia. Từ đó, các công ty nên nhóm chuyên gia dựa trên cảm nhận của họ về GenAI. Sau đó, doanh nghiệp có thể tạo ra các phương pháp quản lý thay đổi được tùy chỉnh cho từng nhóm để thúc đẩy tích hợp AI thành công; ví dụ, những chuyên gia hoài nghi nhất sẽ nhận được sự chú ý và chăm sóc nhiều hơn so với các chuyên gia trung lập.

Định lượng cho Các Phức tạp của Dự án Thế giới Thực

Thách thức thứ hai là đo lường chính xác tác động của GenAI đối với năng suất trong khi tính đến các phức tạp của các dự án trong thế giới thực. Trong các môi trường được kiểm soát, dễ dàng hơn để đo lường ảnh hưởng của GenAI – tuy nhiên, như đã đề cập trước đó, những thử nghiệm như vậy không tính đến một số biến và sự không nhất quán. Dự án không tĩnh. Chúng luôn thay đổi. Một tổ chức có thể có tình huống mà họ có các chuyên gia luân phiên do lịch trình nghỉ phép và ốm đau hoặc thay đổi đột ngột về ưu tiên. Chuyên gia cũng không phải lúc nào cũng làm việc trên các hoạt động dự án cụ thể nơi GenAI có thể mang lại lợi ích nhất vì họ phải tham dự các cuộc họp, trả lời email và các nhiệm vụ khác ngoài phạm vi của sprint mà thường bị bỏ qua trong các phép đo năng suất. Những sự không nhất quán và biến này phải được tính đến khi đo lường khách quan tác động của GenAI đối với phát triển phần mềm.

Các phương pháp hay nhất khác bao gồm tích hợp các công cụ quản lý nhiệm vụ vào các quy trình làm việc để xem thời gian nhiệm vụ ở mỗi trạng thái để xác định năng suất và hiệu quả của các chuyên gia không kỹ thuật. Tương tự, các giải pháp thông minh kinh doanh có thể tự động thu thập các điểm dữ liệu, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian. Ngoài ra, các tổ chức có thể giảm thiểu các phức tạp của các điều kiện dự án trong thế giới thực và đảm bảo đánh giá chính xác hơn về tác động của GenAI đối với năng suất bằng cách áp dụng các phương pháp làm sạch dữ liệu kỹ lưỡng.

Bản đồ Đường dẫn Công ty: Đo lường Chính xác

Dự án triển khai GenAI lớn này cũng nhấn mạnh giá trị của một bản đồ đường dẫn công ty rộng đánh dấu bắt đầu và kết thúc của quá trình tích hợp. Doanh nghiệp nên lưu ý rằng một yếu tố quan trọng của bản đồ đường dẫn này là định nghĩa các chỉ số họ sẽ sử dụng cho các giai đoạn báo cáo cơ sở và cuối cùng. Có hàng chục chỉ số khác nhau có thể giúp đánh giá tác động của GenAI đối với năng suất, bao gồm, nhưng không giới hạn ở, tốc độ theo thời gian, sản lượng, thời gian làm lại và xem xét mã trung bình, tỷ lệ thất bại và chấp nhận mã, thời gian dành cho việc sửa lỗi, v.v.

Sau khi định nghĩa những chỉ số này, các công ty nên phân loại chúng thành các loại khách quan và chủ quan. Doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu từ các công cụ theo dõi nhiệm vụ như Jira cho các chỉ số khách quan. Tương tự, họ phải duy trì và tuân thủ các luồng chất lượng, cập nhật nhiệm vụ kịp thời và hoàn thành giai đoạn một cách đầy đủ. Hãy nhớ rằng các chỉ số chủ quan, như khảo sát chuyên gia và phi công, sẽ giúp doanh nghiệp hiểu về mức độ áp dụng và mối tương quan với các phép đo khách quan. Từ góc độ tần suất, các phép đo nên được thực hiện thường xuyên và theo lịch trình, không thưa thớt và ngẫu nhiên. Hơn nữa, các phát hiện của dự án nhấn mạnh sự hữu ích của các chỉ số như tác động hàng ngày trung bình, năng lực nhận thức, thay đổi hiệu suất, phạm vi công việc, sử dụng công cụ AI và quy trình làm việc không gián đoạn để đo lường tiến trình áp dụng.

Bản đồ Đường dẫn Công ty Tiếp tục: Phát triển Học tập và Văn hóa tại Quy mô Lớn

Ngoài việc đo lường hiệu quả tác động của GenAI, một thành phần quan trọng khác của một bản đồ đường dẫn thành công là nó thúc đẩy học tập liên tục và sự thông thạo AI thông qua các chiến lược đào tạo và huấn luyện khác nhau. Những sáng kiến này cuối cùng sẽ tạo ra một văn hóa học tập công ty rộng, cho phép áp dụng AI tại quy mô lớn trên toàn doanh nghiệp. Các chiến lược khác bao gồm tạo các nhóm làm việc tập trung vào nơi và cách công ty có thể tận dụng GenAI cũng như khuyến khích cá nhân chia sẻ những gì đang hoạt động và không hoạt động. Ngoài ra, việc thiết lập các ưu tiên phát triển và tăng trưởng kèm theo các đường học tập ở cấp độ cá nhân và đội là rất hữu ích.

Một cách khác mà các công ty có thể xây dựng một văn hóa sẵn sàng áp dụng các công nghệ GenAI mới là bằng cách nhấn mạnh các trường hợp sử dụng thắng lợi nhanh. Những trường hợp này sẽ chứng minh sức mạnh của GenAI cho toàn bộ tổ chức và những người hoài nghi. Doanh nghiệp cũng nên thiết lập các hướng dẫn bảo mật và quy tắc tương tác với AI để trao quyền cho các đội thử nghiệm và khám phá các phương pháp mới mà không làm cho công ty dễ bị rủi ro. Tương tự, các tổ chức phải tuân thủ các tiêu chuẩn ngành và các phương pháp hay nhất khác trong khi giải quyết quản lý thay đổi giữa các cá nhân và đội tại cấp độ nhiệm vụ và công cụ.

Giữ Con Người ở Trung Tâm

Hai kết luận quan trọng nhất từ việc triển khai thực tế này là: đầu tiên, GenAI có thể dẫn đến những lợi ích đáng kể về năng suất trong khuôn khổ của một chiến lược và bản đồ đường dẫn phù hợp; thứ hai, một sự tích hợp như vậy có một yếu tố con người không thể phủ nhận mà các công ty phải giải quyết một cách phù hợp. GenAI sẽ mãi mãi thay đổi cách các chuyên gia thực hiện các nhiệm vụ hàng ngày. Nó cũng có khả năng khiến một số chuyên gia cảm thấy bị đe dọa bởi công nghệ, điều này có thể gây ra sự kháng cự đối với việc áp dụng. Cuối cùng, chìa khóa để triển khai GenAI thành công vẫn nằm ở con người. Điều quan trọng là các doanh nghiệp phải hiểu sâu sắc về điều này, vì con người là những người đưa công nghệ vào hoạt động, mở khóa giá trị thực tế của nó.