Agilis intelligencia: A mesterséges intelligencia a technológiai és az üzleti együttműködésnek nagyon szükséges lökést ad
A mesterséges intelligencia és az agilis fejlesztési gyakorlatok kombinálása megnövelheti a szoftvertervezési és -fejlesztési folyamatokat.
Az Agilis mozgalom - amely szoros, iteratív munkát ösztönöz a technológiai és üzleti csapatok között - érdekes fordulatot vesz. A mesterséges intelligencia (AI) azt ígéri, hogy közbelép, segít mindenkit szinkronban tartani, és felszabadítja a fejlesztőket és az IT-szakembereket, így több időt tölthetnek az üzlet vezetésével.
A mesterséges intelligencia hatása az Agile legérdekesebb fejlesztése lehet, mióta a gyakorlatot két évtizeddel ezelőtt körvonalazták. A jövőben egy másik típusú mesterséges intelligenciáról beszélhetünk, az Agilis Intelligenciáról.
Fontos, hogy az AI hatása az Agile-re mindkét irányban működik. Ahogy az AI hatással van az Agile-re, az Agile-filozófiára is szükség van az AI-alapú rendszerek felépítéséhez és futtatásához. De ahol a mesterséges intelligencia és az Agile kombinációját használják, ott a vállalkozások számára lehetőség nyílik szoftvertervezési és -fejlesztési folyamataik feltöltésére.
"A mesterséges intelligencia közelebb hozza egymáshoz a fejlesztőket, a műveleteket és a felhasználókat a tudáshoz való gyorsabb hozzáférés, az egyszerűsített munkafolyamatok és az automatizált folyamatok révén" - mondja Margaret Lee, a BMC digitális szolgáltatásokért és műveletekért felelős vezérigazgatója.
A mesterséges intelligencia által felpörgetett együttműködés talán leglenyűgözőbb előnye a technológiai csapatoknak és a felhasználóknak visszaadott idő. "A mesterséges intelligencia számos adminisztratív tevékenységben segíthet, így automatikusan több időnk marad az együttműködésre" - mondja Keith Farley, az Aflac vezető alelnöke.
Azt mondja, hogy a mesterséges intelligencia alapvetően "egyfajta szuperhatalmi együttműködőként" szolgál: "Például, ha két embert hozol össze, akkor két ember gondolatai, tapasztalatai és személyiségei járulnak hozzá a vitához. Ha négy embered van, akkor négy ember. és így tovább. De ha helyet foglalsz a gen AI-ban, az olyan, mintha egy millió különböző ember gondolatait és attitűdjét vennéd hozzá a beszélgetéshez.
Ha ezeket a sokrétű gondolatokat megbeszélésekbe hozzuk, akkor „szélesebb körben tekinthetünk rá, és a saját elfogultságunkon túl sokféle nézőpontot is megérthetünk, ami jobb termékeket és eredményeket eredményezhet” - teszi hozzá Farley.
Lee, a BMC munkatársa szerint sok informatikai szakember érdeklődik a mesterséges intelligencia által támogatott együttműködésben rejlő lehetőségek iránt, és már kísérleteznek. „Jelenleg zajlanak a mesterséges intelligencia innovációi és felhasználási esetei, legyenek azok generatív, ok-okozati, korrelációs, prediktívek - vagy mindez kompozit mesterséges intelligencia révén együttműködve - - mondja.
"A mesterséges intelligencia által vezérelt automatizálás javítja a fejlesztői élményt azáltal, hogy egyszerűsíti és felgyorsítja munkájukat a továbbfejlesztett változáskezeléssel. Az AI automatikusan megosztja a betekintést a csapatok között, például a DevOps és az SRE-k között, hogy elősegítse az együttműködést az új alkalmazások és folyamatfejlesztések terén."
A mesterséges intelligencia segíthet „az együttműködés és az innováció nagymértékű ösztönzésében” - ért egyet Varun Parmar, a Miro operatív igazgatója. "Az innováció legnagyobb akadályait a technológiai kihívások jelentik, mint például az örökölt eszközök és a szervezeti kihívások, különösen azok, amelyek a többfunkciós együttműködéshez kapcsolódnak. A félelem akadályozza az innovációt, és a vállalatok félnek előtérbe helyezni az innovációt."
A mesterséges intelligencia által támogatott együttműködés egyik példája a "csapatok közötti együttműködés az incidensek előrejelző azonosítása és automatikus orvoslása révén, mielőtt azok bekövetkeznének, miközben azonosítják a problémák kiváltó okának elemzését" - mondja Lee. "A mesterséges intelligencia az együttműködést is javítja azáltal, hogy automatizálja a munkafolyamat-kezelést az egyes részlegek között, például a HR-es alkalmazottak bevonásával."
Ennek az erőfeszítésnek az eredménye, hogy a mesterséges intelligencia "megszünteti azokat az unalmas általános költségeket, amelyek gyakran sújtják a vállalatok csapatait" - mondja Miro's Parmar. "Ez azt jelenti, hogy meg kell találni a legjobb szoftvert olyan feladatok elvégzéséhez, mint a műszaki diagramok létrehozása, a kód értelmezése, valamint a tartalom klaszterezése és összegzése."
A mesterséges intelligencia keverékével "a csapatok kevesebb időt töltenek lendületet és koncentrációt kimerítő adminisztratív feladatokra, és több időt töltenek a projekt innovációs és együttműködési szakaszában" - teszi hozzá Parmar. "Segít a tudásbeli hiányosságok kiküszöbölésében a résztvevők számára az ötletbörze során, és megkönnyíti az üzleti vagy termékdöntéseket meghatározó fogyasztói magatartási trendek mélyebb kutatását. Néhány másodperc alatt megszünteti az emberi kutatások torzítását, nem pedig órák vagy napok alatt."
Lee szerint az IT-részlegek egyik legfontosabb feltörekvő eszköze az IT-műveletek mesterséges intelligencia (AIOps). Az AIOps segít "valós időben nyomon követni a működési környezetet, automatikusan látja és reagál az incidensekre, mielőtt azok érintenék a vállalatot" - mondja. A folyamat részeként az AIOps lehetővé teszi a kiváltó okok elemzését és a valós idejű események korrelációját.
A mesterséges intelligencia emellett a változáskezelést is támogatja, „a releváns adatok és folyamatok elemzését, a kockázatok csökkentését és a DevOps fejlesztését” - folytatja Lee. A DevOps-eszközökkel való integráció „összekapcsolja a változtatási kérelmeket a szoftverfejlesztési életciklussal, és importálja a CI/CD folyamatszakaszokat, lehetővé téve a közvetlen kommunikációt a változáskezelők és a fejlesztők között”.
A mesterséges intelligencia azonban bizonyos kockázatokat rejt magában az IT-műveletekben, figyelmeztet Lee. „Ha a generatív AI-t nézzük, az olyan folyamatok automatizálását ígéri, amelyek csökkentik az adatgyűjtés és az iparágak közötti korreláció munkáját” - mondja. "A szervezetek és az ügyfelek korábban soha nem látott szintű digitális működési hatékonyságot érhetnek el, de a vállalati felhasználási esetek esetében az AI-modelleket belső adatkészletekre kell képezni."
Míg a generatív mesterséges intelligencia „jelentős előnyöket kínál, például az ügyfélélményt és az informatikai műveletek egyszerűsítését, átgondoltan kell megvalósítani” - mondja Lee. "Meg kell értened az AI korlátait, és gondoskodnod kell a megfelelő képzésről, hogy elkerüld a kihívásokat."
Lee különösen aggódik az adatok minőségére és integritására gyakorolt hatások miatt. "Ha a vállalatok rossz felhasználási esetekben és rossz adatokkal alkalmazzák az AI-t és a ChatGPT-t, annak súlyos következményei lehetnek, például helytelen használat, hibás kimenetek vagy érzékeny adatok kiszivárogtatása" - figyelmeztet. "Ez az üzleti életben fennakadásokat, az adatok integritásának sérelmét és az ügyfelek elégedetlenségét okozhatja. Problémák vannak a modellek képzésével is - ha saját generált adatokból táplálkoznak, az a modell összeomlásához vezethet."
Lee azonban azt jósolja, hogy a legtöbb technológiai termék és szolgáltatás az elkövetkező 12 hónap során generatív mesterséges intelligencia-képességeket fog tartalmazni, "bemutatva a technológiák létrehozásának és kommunikációjának társalgási módjait, amelyek demokratizálódásához vezetnek. Az AI-megoldástechnológiák világos, használható betekintést nyújthatnak az Agilis csapatok számára kockázatokat, és ajánlásokat adjon a problémák megoldására."