La inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo, cada vez más, en un componente importante en el desarrollo de software. Sin embargo, como pasa con cualquier herramienta nueva, hay retos que pueden hacer que la transición hacia un desarrollo de software impulsado por IA no sea un camino de rosas. Algunos de estos desafíos, según el portal The New Stack, son:
Brecha en la capacitación de IA
Un estudio de GitLab reveló que el 25 % de los colaboradores individuales mencionaron que sus organizaciones no ofrecen la capacitación y los recursos adecuados para utilizar la IA. En contraste, solo el 15 % de los ejecutivos de alto nivel compartieron esa opinión, lo que resalta una diferencia en la percepción sobre las inversiones en capacitación en IA entre los líderes y sus equipos.
Esto puede deberse a que algunas organizaciones todavía ven la IA como un posible reemplazo de los desarrolladores, en lugar de considerarla como una herramienta que permite un trabajo más creativo y estratégico centrado en las personas.
Para aprovechar al máximo lo que la IA puede ofrecer, las organizaciones deben complementar sus inversiones en IA con recursos de capacitación y desarrollo que permitan a los equipos generar impulso y motivación a lo largo del tiempo.
Es importante que las organizaciones den a sus equipos un período de adaptación para descubrir cómo la IA se integra mejor en sus procesos. Al principio, la productividad podría disminuir mientras los equipos se acostumbran a los nuevos flujos de trabajo, pero al experimentar con la forma en que la IA puede encajar en su rutina diaria, los equipos ganarán confianza en sus nuevas herramientas y verán mejores resultados.
La expansión de herramientas
Uno de los retos que a menudo se pasa por alto y que puede afectar la experiencia de los desarrolladores de software y disminuir la productividad es la expansión de herramientas, es decir, tener múltiples soluciones puntuales en los flujos de trabajo.
La expansión de herramientas también tiene desventajas adicionales, como el aumento de costos y complejidad, la creación de silos y la dificultad para estandarizar procesos entre equipos. Además, genera preocupaciones de seguridad debido a la ampliación de las áreas de ataque y a los puntos de transferencia innecesarios. Las soluciones puntuales impulsadas por IA agravan estos problemas.
Los líderes pueden adoptar prácticas estratégicas y consistentes en este momento crucial de adopción de IA, en lugar de intentar integrar la IA en conjuntos de herramientas complicados y difíciles de manejar. Antes de incorporar nuevas herramientas de IA, las organizaciones deberían evaluar sus conjuntos de herramientas existentes para identificar áreas donde puedan simplificar o eliminar herramientas dispares y así evitar la carga de integrar herramientas excesivas con soluciones de IA.
Métricas de productividad desactualizadas
Aunque siempre ha sido complicado medir la productividad de los desarrolladores, la IA ha complicado aún más la situación.
Muchas organizaciones tienen dificultades para cuantificar el impacto de las herramientas impulsadas por IA en la productividad de sus desarrolladores o para evaluar con precisión cómo sus resultados reflejan los resultados reales del negocio. Las métricas tradicionales, como las líneas de código, los commits o la finalización de tareas, no son suficientes para evaluar el impacto del desarrollo en las ganancias de una empresa.
La mejor manera de modernizar las prácticas de medición comienza por consolidar datos cuantitativos de todo el ciclo de vida del desarrollo de software, junto con las opiniones de los desarrolladores sobre cómo la IA ayuda o dificulta su trabajo diario.
Para determinar la eficacia de la IA en el desarrollo de software, las organizaciones deberían evaluar el retorno de la inversión basado en la adopción por parte de los usuarios, el tiempo de lanzamiento al mercado, los ingresos y las métricas de satisfacción del cliente.
En conclusión, la IA tiene el potencial de acelerar y evolucionar las prácticas de desarrollo de software. Las organizaciones pueden evitar posibles obstáculos y ver ganancias de productividad más rápidas al abordar los desafíos culturales y de procesos que pueden surgir durante las primeras etapas de implementación de la IA.
Aquellos que adopten un enfoque proactivo para mitigar estos desafíos estarán en mejor posición para aprovechar los beneficios transformadores que brinda la inteligencia artificial.
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