Мишель Иснар, GitLab: Преобразование разработки программного обеспечения с помощью искусственного интеллекта

Мишель Иснар, вице-президент GitLab по региону EMEA, представляет уникальный взгляд на роль ИИ в разработке программного обеспечения.

Внедрение технологий ИИ, в частности генеративного ИИ, открывает многообещающие перспективы для разработчиков, стремящихся повысить эффективность своих процессов. Согласно недавнему исследованию GitLab, многие британские компании ускоряют циклы выпуска программного обеспечения, но только треть из них интегрировала ИИ в свои процессы.

Однако, наряду с открывающимися возможностями, организации сталкиваются с проблемами масштабирования ИИ и эффективного измерения его влияния на производительность.

Разработчик: На ваш взгляд, на что обращают внимание руководители, когда речь заходит о максимальном воздействии и результатах внедрения ИИ в их бизнесе?

Мишель Иснар: Руководители сосредоточены на том, как генеративный ИИ может повлиять на производительность сотрудников. Будучи главой департамента EMEA компании, занимающейся разработкой программного обеспечения DevSecOps, я провожу много времени, слушая и обсуждая с клиентами влияние ИИ на разработку программного обеспечения.

Для британских организаций повышение производительности труда и продуктивности разработчиков, которое обещает ИИ, наступило как нельзя вовремя. Согласно недавнему исследованию GitLab, 65 % британских компаний выпускают программное обеспечение как минимум в два раза быстрее, чем в прошлом году, но только 31 % британских компаний используют ИИ для разработки программного обеспечения. ИИ может значительно ускорить процесс разработки программного обеспечения.

D: С какими основными проблемами сталкиваются британские организации при внедрении ИИ?

МИ: Сейчас организации стремятся сделать ИИ масштабируемым и устойчивым, а также количественно оценить его влияние на производительность. Почти две трети (60 %) британских респондентов заявили, что измерение производительности разработчиков является ключевым фактором для роста бизнеса, однако 50 % респондентов из числа руководителей глобальных компаний считают, что их методы измерения производительности несовершенны, либо они хотят ее измерить, но не знают, как это сделать. Поэтому одной из главных проблем является количественная оценка влияния ИИ на производительность разработчиков.

D: Должны ли руководители придерживаться традиционных показателей для измерения производительности или им следует рассмотреть другие точки доказательства?

МИ: Традиционные показатели, такие как количество строк кода, фиксация кода или выполнение задач, часто упускают из виду такие важные элементы разработки программного обеспечения, как решение проблем, работа в команде и инновации, которые имеют решающее значение для оценки влияния на бизнес. Более половины респондентов на уровне руководителей высшего звена в Великобритании (54 %) заявили, что они ориентируются на такие показатели, как количество вкладов в код, 48 % - на качественные показатели, такие как качество кода или частота ошибок/дефектов, и 50 % - на такие показатели, как ускорение выхода на рынок или совершенствование продукта.

Оценка вклада ИИ включает в себя не только подсчет времени, динамики работы команды и задач. Руководителям высшего звена нужны ощутимые бизнес-результаты, такие как принятие пользователей, доход и удовлетворенность клиентов.

Интеграция ИИ в рабочие процессы организации может способствовать улучшению результатов бизнеса, наращиванию стратегического потенциала и повышению конкурентоспособности. Разработчики играют ключевую роль во всех трех аспектах. Поиск значимых способов оптимизации влияния ИИ на производительность разработчиков в этих областях необходим для раскрытия его стратегической ценности путем соединения с бизнес-результатами.

D: Можете ли вы привести примеры альтернативных показателей, на которые руководители могут ориентироваться при оценке производительности разработчиков?

МИ: Очень важно отслеживать время завершения всех проектов и иметь полное представление о конвейере разработки. Это включает в себя мониторинг частоты развертывания, времени подготовки изменений и времени восстановления сервисов, что позволяет получить целостное представление об эффективности проекта. Более того, оценка командных показателей имеет решающее значение и должна проводиться наряду с традиционными показателями производительности, а не в качестве второстепенной задачи.

Британские разработчики тратят менее трети своего рабочего дня (29 %) на написание кода; остальное время уходит на исправление ошибок, решение проблем безопасности или обновление устаревших систем. Автоматизация этих задач с помощью генеративного ИИ позволяет разработчикам более эффективно использовать свой опыт, сосредоточившись на творчестве и решении сложных задач. Это не только стимулирует инновации, но и повышает удовлетворенность работой. Обзоры эффективности, показатели текучести кадров и внутренние опросы удовлетворенности клиентов являются ценными инструментами для отслеживания этих улучшений.

Кроме того, ИИ играет важную роль в прогнозировании «узких мест» в разработке и автоматизации рутинных задач, что приводит к более предсказуемым циклам выпуска и ускорению выхода на рынок. ИИ улучшает проверку кода и создает сценарии комплексного тестирования, повышая надежность кода и сокращая количество ошибок, что приводит к повышению качества программного обеспечения и удовлетворенности клиентов. Способность ИИ быстро и точно адаптировать программное обеспечение к отзывам пользователей обеспечивает более эффективное соответствие продуктов потребностям и ожиданиям клиентов.

Эти улучшения, обусловленные ИИ, можно измерить с помощью отзывов клиентов, запросов на обслуживание, обзоров аналитиков и коллег, а также общих рыночных показателей, что дает четкое представление о вкладе ИИ в достижение бизнес-целей.

D: Какие шаги должно предпринять руководство, чтобы инициировать необходимые изменения на своем рабочем месте?

МИ: Зная, что влияние ИИ на производительность разработчиков влияет на эффективность бизнеса, стратегические возможности и конкурентные преимущества компании, руководство должно принимать стратегические решения о внедрении ИИ, чтобы расширить возможности команд разработчиков:

• Предоставить разработчикам право принимать решения: Предоставьте разработчикам право принимать решения о том, какие инструменты ИИ могут повысить их чувство ответственности и вовлеченности, поощряя их решать, как ИИ может быть интегрирован в их работу.
• Итерация и адаптация: Поощряйте культуру экспериментов и итераций с инструментами ИИ. Позвольте командам разработчиков пройти через фазы проб и ошибок, чтобы понять, как ИИ лучше всего вписывается в их процессы. Поддерживайте их во время возможного краткосрочного снижения производительности, когда они приспосабливаются к новым инструментам, нацеливаясь на долгосрочную выгоду.
• Следите за вредными привычками: ИИ потенциально может помочь менее опытным разработчикам быстрее писать код и повышать их квалификацию. Однако он также может непреднамеренно научить их плохой практике кодирования. Руководители групп разработчиков должны внимательно следить за этим.
• Примите ИИ для долгосрочных преобразований: Рассматривайте ИИ не как временное решение, а как инструмент трансформации, способный кардинально изменить разработку программного обеспечения. Компании могут обеспечить устойчивый рост и лидерство на рынках, ориентированных на технологии, путем согласования стратегий ИИ с долгосрочными бизнес-целями.

Д: Какие-нибудь заключительные мысли?

МИ: Продуктивность разработчиков многогранна. Она выходит за рамки выполнения задач и управления временем и включает в себя динамику работы команды, навыки решения проблем и многое другое. Чтобы по-настоящему понять, как разработчики способствуют повышению ценности бизнеса, руководству необходимо иметь более целостную точку зрения.

Дальновидные руководители должны изучить, как инструменты ИИ могут повысить количество выполняемой работы и качество бизнес-результатов. Таким образом, компании смогут не только оценить истинный потенциал ИИ, но и максимально его реализовать.