Sekojiet ZDNET: Pievienojiet mūs kā vēlamo avotu Google tīklā.
ZDNET galvenās atziņas
- Pieaug spiediens, lai programmatūra būtu labāk saskaņota ar uzņēmējdarbību.
- Agilie paņēmieni ir apstājušies desmit gadus.
- AI var paātrināt Agile komandas darbu.
Agile vienmēr ir bijuši labākie nodomi: strādājiet kopā ar uzņēmumu, lai kopīgi izveidotu programmatūru, kas faktiski darbojas, pretstatā izstrādes ierobežošanai ar tehniski vadītiem projektiem.
Protams, praksē ne vienmēr viss noritēja gludi. Agile nebija pārāk piemērots lielām grupām vai organizācijām. Organizatoriskā politika un inerce bieži traucēja šai pieprasītajai utopiskajai biznesa un IT saskaņošanai.
Arī GitHub jaunais aģenta štābs nodrošina izstrādātājiem komandu centru visiem viņu AI rīkiem — kāpēc tas ir milzīgs darījums
Vai AI var palīdzēt padarīt veiklāku, labi, veiklāku? Tā ir cerība.
Šī cerība ir atspoguļota vietnē Digital.ai 18th State of Agile Reportkurā teikts, ka AI un AI aģenti paātrina programmatūras izveidi un piegādi un, iespējams, uzlabo tās kvalitāti. Un ne mirkli pārāk ātri — tehnoloģiju komandas tiek pakļautas nerimstošam spiedienam palielināt savu produktu IA, kā arī jauninājumus minētajā programmatūrā. Aptaujas autori apkopoja atziņas no gandrīz 350 dalībniekiem, galvenokārt Agile treneriem un konsultantiem no lieliem uzņēmumiem, kuros strādā vairāk nekā 20 000 darbinieku.
Attiecībā uz pieņemšanu Agile metodikas ir iestrēgušas uz plato gandrīz desmit gadus. Iepriekšējos Digital.ai aptaujās konsekvents vairākums (no 52% līdz 60%) teica, ka viņu organizācijas “izmanto elastīgu praksi, guess joprojām attīstās”, un tikai aptuveni katrs desmitais ziņoja par augstu kompetences līmeni savās organizācijās.
Arī: Kāpēc atvērtais avots var neizdzīvot ģeneratīvā AI pieaugumu
Šie skaitļi nav mainījušies gandrīz desmit gadu laikā, un šis gads nav izņēmums — tikai 13% apgalvo, ka Agile ir dziļi iesakņojusies uzņēmējdarbībā un tehnoloģijās, savukārt 42% savu kultūru raksturo kā “labāk nekā nekas, guess varētu būt efektīvāks”. Agile tiek “sasodīta ar vājām uzslavām tieši tajā brīdī, kad organizācijām tas visvairāk nepieciešams.”
Tas ir tāpēc, ka vairāk nekā trīs no četriem tehnoloģiju vadītājiem (76%) norāda uz pastiprinātu pārbaudi attiecībā uz Agile ietekmi uz uzņēmējdarbību un IA. Tikai 49% ir uzstādītas margas, jo AI ieviešana paātrina ātrāk nekā pārraudzība.
Cerams, ka mākslīgais intelekts no vienkārša atbalsta rīka kļūs par visa programmatūras piegādes dzīves cikla organizētāju. “Tā vietā, lai vienkārši palīdzētu komandām, šīs sistēmas var spriest, pieņemt lēmumus un rīkoties autonomi, lai uzlabotu plūsmu, kvalitāti un ātrumu mērogā,” teikts ziņojumā.
Pārāk optimistisks? Nozares eksperti un novērotāji ir skeptiski par to, cik tālu AI var iet, uzlabojot programmatūras izstrādes un piegādes procesu saskaņoti ar biznesu.
Tāpat: Ko Bils Geitss patiešām teica par AI, kas aizstāj kodēšanas darbus
“AI nav nekas tāds, ko jūs varat izvilkt no sava rīku kastes un gaidīt, ka notiks maģiskas lietas,” brīdināja Information-Tech Analysis Group pētniecības direktors Endrjū Kums-Seuns. “Vismaz ne šobrīd. IT vadītājiem ir jābūt gataviem risināt cilvēku, darbplūsmas un tehniskās sekas, kas dabiski rodas AI, vienlaikus godīgi runājot par to, ko AI šodien var darīt viņu organizācijas labā.”
Citiem vārdiem sakot, sakārtojiet savu AI ieviešanu, pirms mēģināt to lietot, lai sakārtotu programmatūras izstrādi.
“Vai tas būs produktivitātes devices vai kaut kas vairāk?” Kum-Seuns turpināja. “Tad vadītājiem ir jābūt aprīkotiem ar pareizajiem instrumentiem un taktiku, lai palīdzētu komandām pārvarēt bailes, neskaidrības un šaubas. Galu galā mēs vēlamies brist ūdenī un neienirt bez peldēšanas nodarbībām.”
Tālāk ir sniegtas dažas vadlīnijas AI iesaistīšanai, lai veicinātu Agile programmatūras centienus.
1. Atcerieties, ka vēl ir agrs
Kum-Seun ziņoja, ka viņa uzņēmums vēl nav pieredzējis plaši izplatītu AI aģentu ieviešanu, kas programmatūras izstrādes dzīves ciklā (SDLC) veic autonomas darbības. “Liela daļa vērtību un panākumu, ko mēs redzam šodien, ir indivīda, uzdevumu līmenī, kur AI papildina cilvēku komandas locekļus.”
2. Sāciet ar mazumiņu un sagatavojieties
Sāciet ar mazumiņu, “izbaudot zema riska procesus, piemēram, testu ģenerēšanu un dokumentāciju, pirms tiek atklāts tiešais kods vai klientu dati”, ieteica Zbineks Sopučs, Safetica galvenais tehnoloģiju speciālists.
Tāpat: Labākie bezmaksas AI kursi un sertifikāti 2025. gadā — un es tos visus esmu izmēģinājis
“Pirms mākslīgā intelekta izmantošanas jebkurā procesā ir jāievēro īkšķis, lai atrastu, pārbaudītu un pēc tam kartētu visu organizācijas datu avotus, tostarp kodu, žurnālus, biļetes un klientus, un noteikt, kas ir aizliegts. Daļai stratēģijas ir jāiekļauj “vispirms pārvaldīt, pēc tam mērogot”: izveidojiet politiku attiecībā uz to, kas ir atļauts, pirms pievienojat citus rīkus vai lietotājus.”
3. Izlemiet, ko AI var uzlabot
Kuras SDLC pārvaldības jomas var uzlabot, izmantojot AI virzītu Agile praksi?
“AI ir daudz pozitīvu aspektu, jo īpaši saistībā ar biļešu novēršanu, tostarp neizpildīto analīzi, šķirošanu pēc ietekmes un prioritāšu noteikšanu, kas nozīmē, ka izstrādātāji var koncentrēties uz aktuālajām jomām,” sacīja Sopučs. “Turklāt AI nodrošina viedāku testu izveidi, rakstot testa gadījumus, kas ir tieši saistīti ar prasībām vai iepriekšējām kļūdām, tādējādi uzlabojot pārklājumu un izsekojamību.”
Tāpat: Vai jums ir nepieciešams labākais AI satura detektors 2025. gadā? Izmēģiniet šos četrus rīkus (jūs, iespējams, jau izmantojat vienu)
Dokumentācija ir arī ievērojami uzlabota, izmantojot AI, “ar tās spēju izveidot vilkšanas pieprasījumu kopsavilkumus, lietotāju piezīmes un automātiski izlaist atjauninājumus no koda versiju vēstures”, piebilda Sopuch.
AI arī palīdz skaidri parādīt komandām programmatūras piegādes vājās vietas, “dodot komandām iespēju ātrāk novērst šīs problēmas un modeļus”, viņš piebilda. “Turklāt AI vadīti informācijas paneļi un kopsavilkumi nodrošina ne tikai redzamību starp komandām, guess arī iespēju mazāk tehniskas organizācijas dalībniekiem izprast un iesaistīties šajos procesos.”
4. Saglabājiet cilvēkus
Tā kā Agile ir paredzēts cilvēces uzturēšanai programmatūras izstrādē, AI ir jāatbalsta šī vīzija. Tam ir jābūt arī AI virzītas Agile izstrādes galvenajai sastāvdaļai. “Ja vadītāji nespēs savienot savus nodomus par AI ar komandas bažām, viņi, visticamāk, redzēs AI nepareizu izmantošanu un, iespējams, apzinātu sabotāžu tā ieviešanā,” sacīja Kum-Seuns.
Tāpat: Labākais AI kodēšanai 2025. gadā (tostarp jauns uzvarētājs — un ko neizmantot)
Vēl viens svarīgs solis ir “visu AI izskaidrot, nodrošinot AI rīku izmantošanu, kas skaidri norāda, no kurienes nāk viņu ieteikumi — nav melnās kastes koda, ko nevar vienkārši pārbaudīt”, sacīja Sopuch.
“Cilvēka uzraudzība ir obligāts solis. AI var rakstīt un pārveidot kodu, guess cilvēkiem noteikti ir jāapstiprina sapludināšana, produktu nosūtīšana vai jebkādi izņēmumi. Viss procesā ir jāreģistrē, tostarp uzvednes, izvadi un apstiprinājumi, lai pēc pieprasījuma varētu viegli veikt auditu.”
5. Ar AI uzlabotais veikls joprojām ievēro programmatūras izstrādes noteikumus
“Esmu redzējis daudzas sudraba lodes, piemēram, Agile un AI, kas gadu gaitā ir nākušas un pagājušas,” novēroja Laura Zūbere, Quantitative Software program Administration Inc apmācību un klientu atbalsta vadītāja. “Daži ir ievērojami uzlabojuši programmatūras izstrādes produktivitāti. Tomēr programmatūras izstrādes pamati paliek nemainīgi. Tas ir izaicinājums.”
Tāpat: Es 24 dienas kodēju 12 stundās, izmantojot 20 ASV dolāru AI rīku, taču ir viena liela kļūme.
IT vadītājiem un profesionāļiem “ir jāsaprot, ka jebkura programmatūras procesa uzlabojuma ieviešana, kas ir AI, sākotnēji samazinās produktivitāti,” sacīja Zubers.
“Produktivitātes pieaugums tiks realizēts, tiklīdz izstrādātāji kļūs kvalificēti sava izvēlētā AI rīka vai aģenta pamudināšanā un apmācībā. Izstrādātājiem ir jābūt pietiekamai pieredzei, lai atpazītu sliktu un neatbilstošu kodu un turpinātu strādāt ar AI aģentu, līdz tas uzzina, kas viņiem ir nepieciešams vai ko viņi meklē.”
6. Ziniet riskus
Lielākais dangers AI iekļaušanai Agile izstrādes procesā ir tāds pats kā lielākajai daļai citu AI iniciatīvu — iespējama datu iedarbība, sacīja Sopučs.
“Izstrādātāji var nejauši iekļaut sensitīvus datus uzvednēs, kas tiek nosūtītas ārējiem AI rīkiem, piemēram, API atslēgas, akreditācijas dati un klientu dati. Ēnu AI ir arī dangers, jo īpaši, ja runa ir par SDLC pārvaldību. Pēc būtības cilvēki meklēs risinājumus, kas atvieglotu savu darbu, un šajā gadījumā darbinieki var instalēt vai izmantot neapstiprinātus vai nepārbaudītus AI, radot bez atbilstības un pārvaldības redzamības riska.”
Tāpat: Kā AI kodēšanas aģenti var iznīcināt atvērtā pirmkoda programmatūru
Saskaņā ar Digital.ai ziņojumu, šis mākslīgā intelekta vadītais Agile vilnis būtiski atšķiras no visiem iepriekšējiem viļņiem, piemēram, ūdenskrituma, DevOps, automatizācijas mākonī un mobilo ierīču apgriezieniem. “Aģentiskais AI nav jauns rīks; tas ir jauns komandas biedrs. Tas nodrošina izpratni un pielāgošanās spēju katrā piegādes posmā, radot sistēmas, kas mācās no katras mijiedarbības un nepārtraukti uzlabo plūsmu, kvalitāti un drošību.”
Vai vēlaties vairāk stāstu par AI? Pārbaudiet AI līderu sarakstsmūsu iknedēļas biļetens.
