07.03.2024  Экспертиза, Искусственный интеллект, Менеджмент

Внедрение искусственного интеллекта без четких целей по повышению производительности может принести лишь незначительную пользу процессу разработки ПО в организации, пишет на портале The New Stack Эмилио Сальвадор, вице-президент GitLab по связям с разработчиками и сообществом. Организации с понятным воодушевлением воспринимают потенциал ИИ-помощников по кодированию для повышения производительности разработчиков. В ходе недавнего опроса, проведенного GitLab, 83% респондентов заявили, что внедрение ИИ в процессы разработки ПО необходимо, чтобы избежать отставания. Обещание, что ИИ может автоматизировать большую часть разработки ПО или, по крайней мере, сделать разработчиков значительно более продуктивными, поднимает вопрос о том, как собственно измеряется производительность разработчиков. Подсказка: дело не в объеме кода. Хотя большинство метрик производительности разработчиков сосредоточено на показателях выполнения задач, таких как количество строк кода или количество коммитов кода, для точного определения продуктивности разработчика необходимо учитывать несколько измерений его производительности. Задачи: обманчивое измерение Измерение выполнения задач отражает наиболее прямой показатель индивидуальной производительности разработчика — эффективное выполнение поставленной задачи в установленные сроки. Однако, несмотря на кажущуюся простоту, измерение выполнения задач в качестве показателя производительности может быть ошибочным по двум причинам. Во-первых, разработчики, как ... читать далее.