Von allen Unternehmen Abteilungen, Produkt und Technik geben mit Abstand am meisten aus zum Thema KI-Technologie. Dies effektiv zu tun, bedeutet einen enormen Mehrwert – Entwickler können bestimmte Aufgaben mit generativer KI bis zu 50 % schneller erledigen. laut McKinsey.
Aber das ist nicht so einfach, wie einfach Geld auf die KI zu werfen und auf das Beste zu hoffen. Unternehmen müssen verstehen, wie viel Geld sie in KI-Tools einplanen, wie sie die Vorteile von KI gegenüber neuen Mitarbeitern abwägen und wie sie sicherstellen können, dass ihre Schulung auf den Punkt gebracht wird. A Kürzlich durchgeführte Studie habe das auch gefunden WHO Der Einsatz von KI-Tools ist eine wichtige Geschäftsentscheidung, da weniger erfahrene Entwickler weitaus mehr Vorteile aus der KI ziehen als erfahrene.
Wenn diese Berechnungen nicht durchgeführt werden, kann dies zu glanzlosen Initiativen, einer Verschwendung von Budgets und sogar einem Personalverlust führen.
Bei Waydev haben wir das letzte Jahr damit verbracht, zu experimentieren, wie wir generative KI am besten in unseren eigenen Softwareentwicklungsprozessen nutzen können, KI-Produkte zu entwickeln und den Erfolg von KI-Tools in Softwareteams zu messen. Das haben wir darüber gelernt, wie sich Unternehmen auf eine ernsthafte KI-Investition in die Softwareentwicklung vorbereiten müssen.
Führen Sie einen Proof of Concept durch
Viele KI-Tools, die heute für Entwicklungsteams auf den Markt kommen, basieren auf völlig neuen Technologien, sodass Sie einen Großteil der Integrations-, Onboarding- und Schulungsarbeit intern erledigen müssen.
Wenn Ihr CIO entscheidet, ob er Ihr Budget für mehr Einstellungen oder für KI-Entwicklungstools ausgeben soll, müssen Sie zunächst einen Proof of Concept durchführen. Unsere Unternehmenskunden, die ihre Entwicklungsteams um KI-Tools erweitern, führen einen Machbarkeitsnachweis durch, um festzustellen, ob die KI einen greifbaren Mehrwert generiert – und wie viel. Dieser Schritt ist nicht nur wichtig, um die Budgetzuweisung zu rechtfertigen, sondern auch, um die Akzeptanz im gesamten Team zu fördern.
Der erste Schritt besteht darin, festzulegen, was Sie innerhalb des Engineering-Teams verbessern möchten. Liegt es an Codesicherheit, Geschwindigkeit oder dem Wohlergehen der Entwickler? Verwenden Sie dann eine Engineering-Management-Plattform (EMP) oder eine Software-Engineering-Intelligence-Plattform (SEIP), um zu verfolgen, ob Ihre Einführung von KI diese Variablen beeinflusst. Die Metriken können variieren: Sie können die Geschwindigkeit anhand der Zykluszeit, der Sprintzeit oder des Geplant-zu-Erledigt-Verhältnisses verfolgen. Ist die Zahl der Ausfälle oder Vorfälle zurückgegangen? Hat sich die Entwicklererfahrung verbessert? Beziehen Sie stets Wertverfolgungsmetriken ein, um sicherzustellen, dass die Standards nicht sinken.
Stellen Sie sicher, dass Sie die Ergebnisse verschiedener Aufgaben bewerten. Beschränken Sie den Proof of Concept nicht auf eine bestimmte Codierungsphase oder ein bestimmtes Projekt; Verwenden Sie es funktionsübergreifend, um zu sehen, wie die KI-Tools in verschiedenen Szenarien und mit Programmierern mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Jobrollen eine bessere Leistung erbringen.