Falls es einen gibt Bereich, in dem sich die meisten Ingenieurteams befinden nicht Das Beste aus KI herauszuholen, ist Teammanagement.
Herauszufinden, wie man Ingenieure besser verwalten kann, wird oft eher als Kunst denn als Wissenschaft betrachtet. Im Laufe der Jahrzehnte ist das Engineering-Management zweifellos agiler und datengesteuerter geworden, wobei die automatisierte Datenerfassung die Leistung verbessert. Doch in den letzten Monaten hat die Entwicklung der KI – insbesondere der prädiktiven KI – Managementprozesse in eine neue Ära gestürzt.
Prädiktive KI analysiert Daten, um mögliche zukünftige Muster und Verhaltensweisen vorherzusagen. Es kann automatisch Ziele auf der Grundlage von Echtzeitdaten festlegen, Empfehlungen zur Verbesserung der Teamleistung generieren und weit mehr Informationen verarbeiten, als dies zuvor möglich war.
Ich möchte alle anderen Engineering-Management- und Intelligence-Plattformen ermutigen, mit der Nutzung von KI zu beginnen, damit wir gemeinsam in eine neue Ära eintreten können. Kein Unternehmen möchte aufgrund eines schlechten Managements Gewinne oder Marktanteile verlieren.
Wir verfügen jetzt über die Daten und die Technologie, um das Ingenieurmanagement von einer Kunst in eine Wissenschaft zu verwandeln. Auf diese Weise können technische Führungskräfte KI nutzen, um ihre Teams zu verwalten und mit weniger mehr zu erreichen.
Entdecken Sie versteckte Muster
Selbst die fähigsten technischen Führungskräfte haben bei der Überprüfung der Leistung in bestimmten Bereichen einige blinde Flecken und übersehen möglicherweise bestimmte Verhaltensweisen oder kausale Faktoren. Eine der wichtigsten Möglichkeiten, wie Ingenieure KI in ihren Arbeitsabläufen einsetzen können, ist die Erstellung umfassender Berichte über die Leistung der Ingenieure. Üblicherweise erstellen Manager die Berichte manuell am Monats- oder Quartalsende, doch häufig handelt es sich dabei um eine oberflächliche Analyse, die versteckte oder beginnende Probleme leicht verbergen kann.
In den letzten Monaten hat die Entwicklung der KI – insbesondere der prädiktiven KI – Managementprozesse in eine neue Ära geführt.
Prädiktive KI kann aufschlussreiche Leistungsberichte automatisieren, die Führungskräften sagen, wo sie Verbesserungen vornehmen sollten. Der Hauptvorteil besteht darin, dass KI besser in der Lage ist, Muster zu erkennen. Es kann alle vorhandenen Daten zur Leistung eines Teams sowie interne und externe Benchmark-Daten verarbeiten, um ein Analyseniveau zu erzeugen, das Menschen im großen Maßstab kaum erreichen können.
Beispielsweise kann KI die Beziehung zwischen Zykluszeit, Codeüberprüfungszeit und Code-Churn (die Häufigkeit, mit der Code geändert wird) besser analysieren. Es kann festgestellt werden, ob längere Codeüberprüfungszeiten tatsächlich zu einer geringeren Codeabwanderung führen – was einen stabileren und gut durchdachten Code bedeuten könnte. Oder es stellt sich heraus, dass längere Überprüfungszeiten einfach den Entwicklungsprozess verzögern, ohne dass sich die Abwanderung wesentlich verringert.
Durch die gleichzeitige Analyse mehrerer Metriken kann KI dabei helfen, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die für Manager möglicherweise nicht sofort erkennbar sind, sodass Unternehmen fundiertere Entscheidungen zur Optimierung ihrer Softwareentwicklungsprozesse treffen können.