Si hay un área en la que la mayoría de los equipos de ingeniería no aprovechan al máximo la IA, es la gestión del equipo.
La forma de mejorar la gestión de los ingenieros a menudo se aborda más como un arte que como una ciencia. A lo largo de las décadas, la gestión de ingeniería sin duda se ha vuelto más ágil y basada en datos, con la recopilación automática de datos mejorando el rendimiento. Pero en los últimos meses, la evolución de la IA, específicamente la IA predictiva, ha llevado los procesos de gestión a una nueva era.
La IA predictiva analiza datos para prever posibles patrones y comportamientos futuros. Puede establecer automáticamente objetivos basados en datos en tiempo real, generar recomendaciones para mejorar el rendimiento de los equipos y procesar mucha más información de la que era posible antes.
Quiero animar a todos los demás equipos de gestión de ingeniería y plataformas de inteligencia a comenzar a utilizar la IA, para que podamos avanzar colectivamente hacia una nueva era. Ningún negocio quiere perder beneficios o cuota de mercado debido a una mala gestión.
Ahora tenemos los datos y la tecnología para convertir la gestión de ingeniería de un arte en una ciencia. Así es como los líderes de ingeniería pueden utilizar la IA para gestionar sus equipos y lograr más con menos.
Identificar patrones ocultos
Incluso los líderes de ingeniería más capaces tienen puntos ciegos cuando se trata de revisar el rendimiento en ciertas áreas, y pueden pasar por alto comportamientos preocupantes o factores causales. Una de las formas más significativas en que los gerentes de ingeniería pueden aplicar la IA a su flujo de trabajo es generando informes completos sobre el rendimiento de los ingenieros. Por lo general, los gerentes arman informes manualmente al final del mes o del trimestre, pero a menudo eso ofrece un análisis superficial que puede ocultar fácilmente problemas ocultos o incipientes.
En los últimos meses, la evolución de la IA, específicamente la IA predictiva, ha llevado los procesos de gestión a una nueva era. La IA predictiva puede automatizar informes de rendimiento reveladores que indican a los líderes dónde deben realizar mejoras. La principal ventaja aquí es que la IA tiene una mayor capacidad para identificar patrones. Puede procesar todos los datos existentes sobre el rendimiento de un equipo, así como datos de referencia internos y externos, para producir un nivel de análisis que los humanos difícilmente pueden alcanzar a gran escala.
Por ejemplo, la IA puede analizar mejor la relación entre el tiempo del ciclo, el tiempo de revisión de código y la rotación del código (la frecuencia con la que se modifica el código). Puede determinar si los tiempos de revisión de código más largos realmente conducen a una menor rotación de código, lo que podría implicar un código más estable y bien pensado. O puede descubrir que los tiempos de revisión más largos simplemente retrasan el proceso de desarrollo sin una reducción significativa en la rotación.
Al analizar múltiples métricas simultáneamente, la IA puede ayudar a identificar patrones y correlaciones que pueden no ser evidentes de inmediato para los gerentes, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones más informadas para optimizar sus procesos de desarrollo de software.
