Trois considérations clés de l’IA pour les chefs d’ingénierie
- Robotique
Noesis News- 0
- 9 minutes de lecture
Au cours des dernières années, l’IA a fait la une des journaux et des conversations dans l’industrie de la technologie. Ce n’est pas seulement le battage médiatique – Research a constaté que les organisations ont déjà investi dans l’expérimentation de l’IA, 78% utilisant l’IA dans leurs processus de développement de logiciels ou la planification de le faire dans les deux ans. Ces organisations commencent à voir un retour sur investissement grâce à une augmentation productivitémeilleure expérience de développeur et temps de cycle plus rapide.
De plus, le plan d’action des opportunités d’IA du Royaume-Uni est crucial pour exploiter le potentiel transformateur de l’IA à l’échelle nationale. Les entreprises voient de première main comment une IA générative peut révolutionner le développement de logiciels en permettant aux développeurs de se concentrer sur le travail stratégique plutôt que sur les tâches de routine. Cependant, le succès nécessite une approche équilibrée qui aborde les opportunités et les risques.
Alors que de nombreuses organisations ont intégré Outils d’IAla vraie transformation nécessite d’adapter les cultures et les protocoles organisationnels. Les leaders de la technologie sont confrontés à un défi unique: naviguer dans cette nouvelle ère d’équilibrer les risques de l’IA tout en augmentant leurs développeurs et en permettant à leurs équipes de commencer des projets de plus grande valeur.
Voici trois domaines clés que les chefs de technologie devraient prioriser cette année.
1. Les dirigeants doivent repenser la gestion des risques avec l’IA
Une préoccupation lors de la mise en œuvre d’un outil d’IA est le risque de plagiat ou d’utiliser des données de formation protégées par le droit d’auteur. En 2025, nous pourrions voir plus de poursuites contre LLM Les prestataires qui ne peuvent pas prouver que leurs modèles n’étaient pas formés sur des données protégées par le droit d’auteur ou qui ne protégent pas adéquatement la propriété intellectuelle.
Les entreprises doivent évaluer soigneusement les fournisseurs en fonction de leur transparence données utilisé pour former des modèles et leurs garanties pour la protection des données. Les organisations peuvent faire face à des risques de sécurité, des amendes, des amendes, de l’attrition des clients et des dommages de réputation à moins qu’ils ne prennent en compte la façon dont les outils d’IA stockent et protègent les données propriétaires des entreprises, des clients et des partenaires.
Ces risques motiveront les fournisseurs de solutions d’IA à intégrer de manière proactive les principes de protection des données dans les modèles dès le début, garantissant une conformité continue et atténuant le potentiel de défis juridiques futurs.
2. Les développeurs s’appuyeront sur l’IA pour les tests de code pour déplacer leur concentration vers des projets de plus grande valeur
L’automatisation et l’IA sont particulièrement bien adaptées à des choses comme les tests de code. L’IA fournira des tests de bout en bout et aura des informations sur la façon dont une solution répond bien aux besoins de l’entreprise. Les développeurs prévoient déjà que l’IA a un impact sur leurs flux de travail quotidiens, 63% des développeurs signalant que l’IA modifiera considérablement leur rôle au cours des cinq prochaines années.
Étant donné que la plupart des développeurs ne passent que 20% de leur temps à écrire du code, il existe de nombreuses occasions d’appliquer l’IA aux 80% restants de leur temps. Les fonctionnalités de l’IA comme les résumés de la demande de fusion, les explications de vulnérabilité et les résumés de problèmes permettent aux développeurs de passer plus de temps à contester les tâches et à écrire du code.
3. AI créera des opportunités de mise à jour
L’IA générative permet aux développeurs de se concentrer sur des tâches critiques à plus grande valeur que seuls les humains peuvent exécuter efficacement. Plutôt que de passer du temps sur des tâches répétitives, les développeurs peuvent désormais se concentrer sur un travail innovant qui leur permet de découvrir et d’acquérir de nouvelles compétences qui aideront à étendre leur expertise technique et à offrir des opportunités pour l’avancement de carrière.
Pendant cette période de transformation, il est plus critique que jamais pour le leadership technologique de travailler en étroite collaboration avec leurs équipes de développement. Les dirigeants devraient régulièrement vérifier auprès de leurs équipes pour comprendre comment ces nouveaux outils soutiennent leur travail, leurs préoccupations et leurs opportunités d’amélioration.
Cette année marquera un tournant où les organisations se concentrent sur les rendements durables et mesurables, repensant comment mesurer le retour sur investissement à l’ère de l’IA. Les organisations doivent remodeler leurs structures et processus internes pour maximiser pleinement le potentiel de l’IA, y compris le développement de cadres pour la gestion des risques et la création de voies de skilling pour que les développeurs se concentrent sur des projets plus stratégiques. Les organisations qui effectuent ces changements internes verront des rendements importants sur leurs investissements en IA et, en fin de compte, prospérer.
Nous avons répertorié les meilleurs services de suppression de données.
Cet article a été produit dans le cadre de la chaîne Insights Expert de Techradarpro où nous présentons les meilleurs esprits les plus brillants de l’industrie de la technologie aujourd’hui. Les opinions exprimées ici sont celles de l’auteur et ne sont pas nécessairement celles de Techradarpro ou Future PLC. Si vous êtes intéressé à contribuer en savoir plus ici: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
