چگونه مدیران مهندسی می توانند از هوش مصنوعی برای بهینه سازی عملکرد استفاده کنند

اگر یکی هست منطقه ای که اکثر تیم های مهندسی در آن مستقر هستند نه بهترین استفاده از هوش مصنوعی مدیریت تیم است.

کشف چگونگی مدیریت بهتر مهندسان اغلب به عنوان یک هنر به جای علم تلقی می شود. در طول دهه‌ها، مدیریت مهندسی بدون شک چابک‌تر و مبتنی بر داده‌ها شده است و جمع‌آوری خودکار داده‌ها عملکرد را بهبود می‌بخشد. اما در ماه‌های اخیر، تکامل هوش مصنوعی – به‌ویژه هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده – فرآیندهای تجاری را به عصر جدیدی سوق داده است.

هوش مصنوعی پیش بینی کننده داده ها را برای پیش بینی الگوها و رفتارهای احتمالی آینده تجزیه و تحلیل می کند. می تواند به طور خودکار اهداف را بر اساس داده های زمان واقعی تعیین کند، توصیه هایی برای بهبود عملکرد تیم ایجاد کند و اطلاعات بسیار بیشتری را نسبت به قبل پردازش کند.

من می‌خواهم تمام پلتفرم‌های مدیریت مهندسی و اطلاعاتی دیگر را تشویق کنم تا استفاده از هوش مصنوعی را شروع کنند، تا بتوانیم به طور جمعی وارد عصر جدیدی شویم. هیچ شرکتی نمی خواهد سود یا سهم بازار خود را به دلیل مدیریت ضعیف از دست بدهد.

ما در حال حاضر داده ها و فن آوری برای تبدیل مدیریت مهندسی از یک هنر به یک علم داریم. اینگونه است که مدیران مهندسی می توانند از هوش مصنوعی برای مدیریت تیم های خود استفاده کنند و با کمترین مقدار به دستاوردهای بیشتری برسند.

الگوهای پنهان را شناسایی کنید

حتی تواناترین مدیران مهندسی نیز هنگام ارزیابی عملکرد در زمینه‌های خاص نقاط کوری دارند و ممکن است رفتارها یا عوامل علی را از دست بدهند. یکی از مؤثرترین راه‌هایی که مدیران مهندسی می‌توانند هوش مصنوعی را در گردش کار خود اعمال کنند، تهیه گزارش‌های جامع در مورد عملکرد مهندس است. به طور معمول، مدیران به صورت دستی گزارش‌هایی را در پایان ماه یا سه ماهه تولید می‌کنند، اما این اغلب منجر به تجزیه و تحلیل سطحی می‌شود که می‌تواند به راحتی مسائل پنهان یا در حال ظهور را پنهان کند.

در ماه‌های اخیر، تکامل هوش مصنوعی، به‌ویژه هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده، فرآیندهای مدیریتی را به عصر جدیدی سوق داده است.

هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده می‌تواند گزارش‌های عملکرد روشنگری را خودکار کند که به رهبران نشان می‌دهد کجا باید پیشرفت کنند. مزیت اصلی در اینجا این است که هوش مصنوعی توانایی بیشتری در شناسایی الگوها دارد. این می تواند تمام داده های موجود در مورد عملکرد یک تیم، و همچنین داده های معیار داخلی و خارجی را پردازش کند تا سطحی از تجزیه و تحلیل را ایجاد کند که انسان به سختی می تواند در مقیاس به آن دست یابد.

  نوکیا 17 گوشی جدید را در سال 2024 معرفی خواهد کرد

به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند رابطه بین زمان چرخه، زمان بازبینی کد و ریزش کد (چند دفعه تغییر کد) را بهتر تجزیه و تحلیل کند. این می‌تواند تعیین کند که آیا زمان‌های بازبینی کد طولانی‌تر واقعا منجر به ریزش کد کمتری می‌شود، که می‌تواند به معنای کد با ثبات‌تر و سنجیده‌تر باشد. یا، زمان‌های بازبینی طولانی‌تر ممکن است به سادگی فرآیند توسعه را بدون کاهش قابل توجهی در ریزش به تعویق بیاندازد.

با تجزیه و تحلیل چند شاخص به طور همزمان، هوش مصنوعی می تواند به شناسایی الگوها و همبستگی هایی کمک کند که ممکن است بلافاصله برای مدیران آشکار نباشد و به سازمان ها اجازه می دهد تا تصمیمات آگاهانه تری برای بهینه سازی فرآیندهای توسعه نرم افزار خود بگیرند.

منبع: https://techcrunch.com/2023/11/04/how-engineering-leaders-can-use-ai-to-optimize-performance/