Yapay zekanın yazılım geliştirme üzerindeki etkisi hala çok belirsiz - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

Yapay zekanın yazılım geliştirme üzerindeki etkisi hala çok belirsiz - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri
Ancak yapay zeka destekli araçların yeni bir alanda kullanılması biraz zaman alacak Ayrıca hatalı yazılım için %5 veya daha az bir başarısızlık oranı rapor ediyorlar ”



  • İşi adil bir şekilde dağıtın: “Daha fazla tekrarlayan görevler üstlenen katılımcıların daha yüksek düzeyde tükenmişlik yaşama olasılıklarının daha yüksek olduğunu ve kadınların ve azınlık gruplarının üyelerinin daha fazla tekrarlayan görevler üstlenme olasılıklarının daha yüksek olduğunu bulduk ”


  • Bulut bilişimin esnekliğinden yararlanın: “Genel bulut kullanmak, bulut kullanmamaya kıyasla altyapı esnekliğinde %22 artış sağlıyor


    Kaynak : “ZDNet


    Yapay zeka (AI), geliştiriciler için giderek daha fazla nihai üretkenlik aracı olarak kabul edilirken, bu araçların BT departmanı üzerindeki gerçek etkisi henüz başlangıç ​​aşamasındadır com”



    genel-15

  • Yaygın ve yaygın inanışın aksine, yazılım geliştiricileri tek başına çalışmazlar Anket, en iyi geliştiriciler için neyin önemli olduğuna ışık tutmaya yardımcı oluyor ve şu anda bu konu yapay zeka değil Tam tersine ekip halinde çalışırlar ve faaliyetlerine konsantre olmaya çalışırlar 000 BT uzmanından alınan verilere dayanmaktadır

    Yapay zeka gelecekte BT uzmanlarına yardımcı olabilirse, bu “seçkin” geliştirici grubu artık fark yaratan en iyi uygulamaları benimsiyor ”



  • Yüksek kaliteli belgeler için çabalayın: Yüksek kaliteli belgeler, DevOps’un teknik özelliklerinin (örneğin sürekli entegrasyon) kurumsal performans üzerindeki etkisini artırır düşük kaliteli belgelerle karşılaştırıldığında

    BT departmanında şu anda kullanılabilecek en iyi 5 DevOps uygulaması

    Bu noktada araştırmacılar, çalışmalarında sanatlarının zirvesinde olan, “elit” olarak adlandırılan bir profesyonel kesimini tespit ediyorlar Ayrıca yazılımı günde birden çok kez dağıtabilirler

    Bu karışık sonuçların büyük ihtimalle yapay zekayı benimseme sürecinin henüz ilk aşamalarında olmamızdan kaynaklandığını söylüyorlar: “Yapay zeka geliştirme araçlarının potansiyeli konusunda çok fazla heyecan var

    Pek çok uzman, yapay zekanın yazılım geliştirme, dağıtım ve yazılım dağıtım verimliliğinin yanı sıra geliştirici iş memnuniyetini de artıracağını söylese de, “şu ana kadar araştırmamızın sonuçları bu yönde gitmiyor”, raporun yazarlarıyla çelişiyor ” yaygın ve koordineli bir şekilde Kullanıcıya odaklanan ekipler, odaklanmayan ekiplere göre %40 daha yüksek kurumsal performansa sahip Buna karşılık, düşük performanslı yazılım ekiplerinin oranları %60’ın üzerindedir ”

    Yapay zekanın şu ana kadar sınırlı etkisine rağmen anket artık üretkenlik artışı arayan geliştirici ekipleri için ilerleme faktörlerini belirliyor

    Son dönemde ortaya çıkan şey bu rapor DevOps Araştırma ve Değerlendirme ekibi tarafından yayınlanan DevOps trendleri hakkında (DORA) Google Cloud’dan alınmıştır ve dünya çapında 36

    “Yapay zekanın geliştirme ekibinin performansı üzerinde nötr ve hatta olumsuz bir etkisi var”

    “Verilerimiz, yapay zekanın tükenmişlik ve iş tatmini gibi bireysel refah ölçümlerini biraz iyileştirdiğini, ancak geliştirme ekibi performansı ve yazılım teslim performansı üzerinde nötr ve hatta olumsuz bir etkiye sahip olduğunu gösteriyor Araştırmanın yazarları bu uygulamaları şöyle tanımlıyor:



    • Kullanıcıları göz önünde bulundurarak oluşturun: Google araştırması, “uygulama ve hizmet oluşturmaya yönelik kullanıcı merkezli bir yaklaşımın, genel kurumsal performansın en güçlü belirleyicilerinden biri olduğunu gösteriyor Bu esneklik de ekiplerin, altyapıları esnek olmayanlara göre %30 daha yüksek bir organizasyonel performansa sahip olmalarını sağlıyor Yüksek kaliteli belgeler, geliştirici ekibinin performansını %25 oranında artırabilir ”


    • Sağlıklı bir kültür oluşturun: “Kendini bütünleşmiş ve bir ekibe ait hisseden kişilerden oluşan ekipler, sağlıklı bir şirket kültürüne sahip olmayan kuruluşlara göre %30 daha yüksek organizasyonel performansa sahiptir Bu profesyonellerin uygulama değişiklikleri yapmak için yalnızca bir günlük teslim süresine ihtiyaçları vardır; daha az verimli ekipler ise bir haftadan bir aya kadar bir süreye ihtiyaç duyarlar