Kaip efektyviai pristatyti dirbtinį intelektą programinės įrangos inžinierių komandoms

AI nebėra futuristinė koncepcija. Tai apčiuopiama realybė, keičianti pramonės šakas, o programinės įrangos produktų kūrimo pasaulis nėra išimtis. Neseniai paskelbtoje McKinsey ataskaitoje nustatyta, kad dirbtinio intelekto pritaikymas gali paskatinti verslo produktyvumas iki 40 proc.. Tačiau daugelis programinės įrangos inžinierių komandų nesiryžta priimti šios transformuojančios technologijos. Šis įrašas padės jums sklandžiai integruoti AI į savo komandos darbo eigą.

Pasipriešinimo supratimas

Prieš pasineriant į įgyvendinimo strategijas, labai svarbu išspręsti bendras inžinierių komandų problemas. Tai atskleidė „Gartner“ apklausa IT lyderių 42 proc įvardija įgūdžių trūkumą kaip pagrindinę AI pritaikymo kliūtį. Kitos kliūtys apima baimę dėl darbo perkėlimo, susirūpinimą dėl duomenų privatumo ir skeptišką AI patikimumą. Šie nuogąstavimai turi būti pripažinti ir į juos reaguoti skaidriai.

AI diegimas programinės įrangos inžinerijos komandoms

Stipraus pagrindo kūrimas: Aprūpinkite savo komandą pagrindinėmis AI koncepcijomis, terminija ir realiomis programomis. Pabrėžkite sėkmingus AI diegimus savo pramonėje ar panašiose įmonėse, kad padidintumėte entuziazmą.

Nustatykite tinkamus naudojimo atvejus: Tiksliai nurodykite sritis, kuriose AI gali suteikti didelės vertės, pvz., automatizuoti pasikartojančias užduotis, pagerinti kodo kokybę arba patobulinti produkto funkcijas. Pradėkite nuo mažos rizikos, didelio poveikio projektų, kad sukurtumėte pasitikėjimą ir pagreitį.

Suburkite daugiafunkcinę komandą: Suburkite programinės įrangos inžinierius, duomenų mokslininkus ir domenų ekspertus, kad sukurtumėte visapusę komandą. Apibrėžkite atsakomybę ir sukurkite efektyvius komunikacijos kanalus.

AI diegimas palaipsniui: Inicijuokite nedidelio masto AI iniciatyvas, kad išbandytumėte vandenis ir gautumėte atsiliepimų. Patikslinkite savo požiūrį remdamiesi pradiniais rezultatais.

Ugdykite eksperimentavimo kultūrą: Sukurkite saugią erdvę eksperimentams ir mokymuisi. Į nesėkmes žiūrėkite kaip į augimo ir tobulėjimo galimybes.

Nuolatinis mokymasis: Suteikite savo komandai nuolatinius inovacijų seminarus ir tobulėjimo galimybes.

Būkite atnaujinami: sekite naujausius AI pasiekimus ir tendencijas.

AI iššūkiai ir apribojimai programinės įrangos inžinerijoje

Techniniai iššūkiai

Duomenų kokybė ir kiekis: AI modeliai labai priklauso nuo aukštos kokybės ir pakankamai duomenų. Kokybiškų duomenų trūkumas gali sukelti šališkus arba netikslius rezultatus.

Modelio aiškinimas: Suprasti sudėtingų AI modelių sprendimų priėmimo procesą tebėra iššūkis. Tai gali trukdyti derinti ir šalinti triktis.

Skaičiavimo ištekliai: Didelio masto AI modelių mokymas ir diegimas reikalauja didelės skaičiavimo galios ir infrastruktūros.
Šališkumas ir sąžiningumas: AI modeliai gali paveldėti mokymo duomenų paklaidas, o tai lemia diskriminuojančius rezultatus.

Žmogaus ir AI bendradarbiavimo iššūkiai

Įgūdžių trūkumas: Norint efektyviai dirbti su AI įrankiais, kūrėjams gali prireikti naujų įgūdžių.

Pasitikėjimas ir pasitikėjimas: Per didelis pasitikėjimas dirbtiniu intelektu gali lemti žmogaus problemų sprendimo gebėjimų sumažėjimą.

Etinės nuostatos: Dirbtinio intelekto sukurtas kodas gali sukelti etinių susirūpinimą dėl intelektinės nuosavybės ir autorių teisių.

Kiti apribojimai

Kūrybiškumas ir naujovės: Nors dirbtinis intelektas gali padėti atlikti įprastas užduotis, jam gali būti sunku išspręsti tikrai novatoriškas problemas.

Domeno ekspertizė: AI modeliams gali trūkti gilių srities žinių, todėl specializuotose srityse galima rasti neoptimalių sprendimų.

Kaina ir laikas: AI modelių kūrimas ir priežiūra gali būti brangu ir atimti daug laiko.

5 veiksmai programinės įrangos inžinierių komandoms, siekiant panaudoti dirbtinį intelektą

1. Automatizuokite testavimą ir kokybės užtikrinimą:

Vieneto bandymas: Naudokite AI įrankius, kad automatiškai generuotumėte vienetų testus pagal esamą kodų bazę. Įrankiai, tokie kaip Diffblue Cover, gali analizuoti kodą ir sukurti bandomuosius atvejus, užtikrinant išsamesnę aprėptį.

Klaidų aptikimas ir numatymas: Naudokite AI modelius, kad nuspėti ir aptikti klaidas ankstyvame kūrimo cikle. Pavyzdžiui, „DeepCode“ ir „CodeGuru“ naudoja mašininį mokymąsi, kad analizuotų kodą ir pabrėžtų galimas klaidas ir pažeidžiamumą.

2. Pagerinkite kodo peržiūrą ir kodo kokybę:

Automatizuota kodo peržiūra: Integruokite dirbtiniu intelektu naudojamus kodo peržiūros įrankius, tokius kaip „Codacy“, „SonarQube“ arba „DeepCode“, kad peržiūros procesas būtų automatizuotas. Šios priemonės gali teikti pasiūlymus, vykdyti kodavimo standartus ir nustatyti kodo kvapus.

Pažangaus kodo pasiūlymai: Naudokite dirbtinio intelekto valdomus IDE plėtinius, pvz., GitHub Copilot arba Kite, kurie gali teikti kodo pasiūlymus realiuoju laiku ir automatiškai užbaigti, padedantys kūrėjams rašyti švaresnį ir efektyvesnį kodą.

3. Tobulinkite projektų valdymą ir planavimą:

Pastangų įvertinimas: Įdiekite dirbtinio intelekto įrankius, kad pagal istorinius duomenis numatyti projekto terminus ir išteklių poreikius. Įrankiai, tokie kaip Jira ir Monday.com, siūlo dirbtinio intelekto įžvalgas, skirtas geresniam planavimui ir įvertinimui.

Užduočių prioritetų nustatymas: Pasinaudokite mašininio mokymosi algoritmais, kad suskirstytumėte prioritetus užduotims pagal įvairius veiksnius, tokius kaip priklausomybės, išteklių prieinamumas ir galimas poveikis projekto laiko juostai.

4. Optimizuokite kūrimo darbo eigas:

Nuolatinis integravimas ir pristatymas (CI / CD): Integruokite AI į CI / CD vamzdynus, kad optimizuotumėte kūrimo laiką, valdytumėte diegimo strategijas ir stebėtumėte dujotiekio būklę. AI gali numatyti ir išspręsti kūrimo gedimus, pagerindamas bendrą efektyvumą.

Išteklių paskirstymas: Dirbtinis intelektas gali padėti optimizuoti kompiuterinių išteklių paskirstymą debesų aplinkoje, užtikrinti efektyvų išteklių naudojimą ir sumažinti išlaidas.

5. Padidinkite bendradarbiavimą ir bendravimą:

Dirbtinio intelekto pokalbių robotai ir asistentai: Įdiekite dirbtinio intelekto pagrįstus pokalbių robotus komandos komunikacijos platformose, pvz., „Slack“ ar „Microsoft Teams“, kad pateiktumėte tiesioginius atsakymus į dažniausiai užduodamus klausimus, tvarkytumėte užduotis ir palengvintumėte dalijimąsi informacija.

Įrašas Kaip efektyviai pristatyti AI programinės įrangos inžinerijos komandoms appeared first on ISHIR | Programinės įrangos kūrimas Indija.

Source link