ミシェル・イズナール氏、EMEA担当副社長 GitLabは、ソフトウェア開発における AI の役割について独自の視点を提供します。
AI テクノロジー、特に生成 AI の実装は、プロセスの強化を目指す開発者にとって有望な手段となります。最近の GitLab によると 調査、英国の多くの企業はソフトウェアのリリース サイクルを加速していますが、AI をプロセスに統合している企業は 3 分の 1 にすぎません。
しかし、組織は機会と並行して、AI を拡張し、生産性に対する AI の影響を効果的に測定するという課題に直面しています。
開発者: ビジネスへの AI 導入の影響と成果を最大化する際に、経営者は何に注目していると思いますか?
ミシェル・イズナール氏: 経営陣は、生成型 AI が従業員の生産性にどのような影響を与えるかに焦点を当てています。 DevSecOps ソフトウェア会社の EMEA 責任者として、私はソフトウェア開発に対する AI の影響について顧客の意見を聞き、顧客と共有することに多くの時間を費やしています。
英国の組織にとって、AI による開発者の生産性と生産性の向上は、これ以上ないタイミングで実現すると考えられます。最近の GitLab の調査によると、英国企業の 65% が昨年の少なくとも 2 倍の速さでソフトウェアをリリースしていますが、ソフトウェア開発に AI を使用している英国企業はわずか 31% です。 AI はソフトウェア開発プロセスを大幅に強化する可能性があります。
D: AI 導入に関して英国の組織が直面している主な課題は何ですか?
MI: 組織は現在、生産性への影響を定量化しながら、AI をスケーラブルで持続可能なものにしようとしています。英国の回答者の 3 分の 2 (60%) 近くが、開発者の生産性の測定がビジネス成長の鍵であると回答しましたが、世界の経営幹部の 50% は、自分たちの生産性の測定方法に欠陥があると感じているか、測定したいが確信が持てないと回答しています。どうやって。したがって、主な課題の 1 つは、開発者の成果に対する AI の影響を定量化することです。
D: 経営陣は生産性を測定するために従来の指標に固執する必要がありますか、それとも他の証拠ポイントを考慮する必要がありますか?
MI: コード行、コードのコミット、タスクの完了などの従来の指標では、ビジネスへの影響を評価するために重要な、問題解決、チームワーク、イノベーションなどのソフトウェア開発の重要な要素が見落とされることがよくあります。英国の経営幹部の回答者の半数以上 (54%) は、コード貢献量などの指標に重点を置き、48% がコードの品質やバグ/欠陥の頻度などの定性的指標、50% が開発時間の短縮などの指標に重点を置いていると回答しました。市場または製品の機能強化。
AI の貢献を把握するには、単に時間、チームのダイナミクス、タスクを集計するだけではありません。上級リーダーは、ユーザーの採用、収益、顧客満足度などの具体的なビジネス成果を必要としています。
AI を組織のワークフローに統合すると、ビジネスの成果が向上し、戦略的能力の構築に役立ち、競争力が強化されます。開発者は 3 つの側面すべてにおいて極めて重要です。これらの分野で開発者の生産性に対する AI の影響を最適化する有意義な方法を見つけることは、AI をビジネスの成果に結びつけてその戦略的価値を引き出すために不可欠です。
D: 開発者の生産性を測定するために経営幹部が注目すべき代替指標の例を教えていただけますか?
MI: プロジェクト全体の完了時間を追跡し、開発パイプラインの包括的なビューを維持することが重要です。これには、プロジェクトの効率性を総合的に把握するための、展開の頻度、変更のリードタイム、サービスの復元時間の監視が含まれます。さらに、チーム指標の評価は非常に重要であり、後付けではなく、従来の生産性指標と並行して測定する必要があります。
英国の開発者がコードの作成に費やす時間は、勤務日の 3 分の 1 (29%) 未満です。残りは、エラーの修正、セキュリティ問題の解決、またはレガシー システムの更新に当てられます。生成 AI を使用してこれらのタスクを自動化することで、開発者は専門知識をより効果的に活用し、創造性と複雑な問題解決に重点を置くことができます。これにより、イノベーションが促進されるだけでなく、仕事の満足度も向上します。パフォーマンスのレビュー、離職率、社内の顧客満足度調査は、これらの改善を追跡するための貴重なツールです。
さらに、AI は開発のボトルネックを予測し、日常的なタスクを自動化する上で極めて重要であり、リリース サイクルの予測可能性の向上と市場参入の迅速化につながります。 AI はコード レビューを改善し、包括的なテスト シナリオを作成し、コードの信頼性を高め、バグを削減します。これにより、ソフトウェアの品質が向上し、顧客満足度が向上します。ユーザーのフィードバックに合わせてソフトウェアを迅速かつ正確に調整する AI の機能により、製品が顧客のニーズと期待をより効果的に満たすことが保証されます。
これらの AI による改善は、顧客のフィードバック、サービス リクエスト、アナリストや同僚のレビュー、市場全体のパフォーマンスを通じて測定でき、ビジネス目標に対する AI の貢献を明確に把握できます。
D: 職場に必要な変化を促すために経営者はどのような手順を踏むべきですか?
MI: 開発者の生産性に対する AI の影響がビジネス パフォーマンス、戦略的能力、企業の競争力に影響を与えることを認識しているため、経営陣は開発チームに力を与えるために AI の導入について戦略的な選択を行う必要があります。
- 開発者に意思決定者としての権限を与える: 開発者に、どの AI ツールが当事者意識と関与感を向上させることができるかについての意思決定権を与え、AI を自分たちの仕事にどのように統合するかを決定するよう促します。
- 反復して適応させます。 AI ツールを使った実験と反復の文化を奨励します。開発チームが試行錯誤の段階を経て、AI がどのようにプロセスに最適であるかを理解できるようにします。新しいツールに慣れることで短期的に生産性が低下する可能性がある間、彼らをサポートし、長期的な利益を目指します。
- 悪い習慣に注意してください。 AI には、経験の浅い開発者がコードをより速く記述し、スキルを向上させるのに役立つ可能性があります。ただし、誤って不適切なコーディング方法を教えてしまう可能性もあります。開発チームのリーダーはこれを注意深く監視する必要があります。
- 長期的な変革のために AI を活用: AI を一時的な解決策としてではなく、ソフトウェア開発を根本的に変える可能性のある変革ツールとして捉えてください。企業は、AI 戦略を長期的なビジネス目標に合わせることで、テクノロジー主導の市場で持続可能な成長とリーダーシップを確保できます。
D: 最終的な考えはありますか?
MI: 開発者の生産性は多面的です。これは、タスクの完了や時間管理を超えて、チームのダイナミクス、問題解決スキルなどを網羅します。開発者がビジネス価値にどのように貢献しているかを真に理解するには、管理者はより全体的な視点が必要です。
将来を見据えた経営者は、AI ツールがどのようにして生産される仕事の量とビジネス成果の質を向上させることができるかを探るべきです。これにより、企業は AI の真の可能性を測定できるだけでなく、それを最大化する力も得ることができます。
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