إذا كان هناك واحد المنطقة التي تتواجد فيها معظم الفرق الهندسية لا الاستفادة القصوى من الذكاء الاصطناعي، إنها إدارة الفريق.
غالبًا ما يتم التعامل مع اكتشاف كيفية إدارة المهندسين بشكل أفضل باعتباره فنًا أكثر من كونه علمًا. على مر العقود، أصبحت الإدارة الهندسية بلا شك أكثر مرونة واعتمادًا على البيانات، مع تحسين الأداء من خلال جمع البيانات تلقائيًا. ولكن في الأشهر القليلة الماضية، أدى تطور الذكاء الاصطناعي – وتحديداً الذكاء الاصطناعي التنبؤي – إلى دفع عمليات الإدارة إلى عصر جديد.
يقوم الذكاء الاصطناعي التنبئي بتحليل البيانات للتنبؤ بالأنماط والسلوكيات المستقبلية المحتملة. ويمكنه تحديد الأهداف تلقائيًا استنادًا إلى البيانات في الوقت الفعلي، وإنشاء توصيات لتحسين أداء الفرق، ومعالجة معلومات أكثر بكثير مما كان ممكنًا من قبل.
أريد أن أشجع جميع منصات الإدارة الهندسية والاستخبارات الأخرى على البدء في استخدام الذكاء الاصطناعي، حتى نتمكن بشكل جماعي من الانتقال إلى عصر جديد. لا يوجد عمل يريد خسارة أرباحه أو حصته في السوق بسبب الإدارة السيئة.
لدينا الآن البيانات والتكنولوجيا اللازمة لتحويل الإدارة الهندسية من فن إلى علم. هذه هي الطريقة التي يمكن بها لقادة الهندسة استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة فرقهم وتحقيق المزيد بموارد أقل.
تحديد الأنماط المخفية
حتى القادة الهندسيين الأكثر قدرة لديهم بعض النقاط العمياء عندما يتعلق الأمر بمراجعة الأداء في مجالات معينة، وقد يغفلون السلوكيات أو العوامل السببية المثيرة للقلق. إحدى أهم الطرق التي يمكن لمديري الهندسة من خلالها تطبيق الذكاء الاصطناعي على سير عملهم هي إنشاء تقارير كاملة عن أداء المهندسين. عادةً ما يقوم المديرون بتجميع التقارير يدويًا في نهاية الشهر أو ربع السنة، ولكن غالبًا ما يقدم ذلك تحليلًا سطحيًا يمكنه بسهولة إخفاء المشكلات المخفية أو الأولية.
في الأشهر القليلة الماضية، أدى تطور الذكاء الاصطناعي – وتحديداً الذكاء الاصطناعي التنبؤي – إلى دفع عمليات الإدارة إلى عصر جديد.
يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤي أن يقوم بأتمتة تقارير الأداء الثاقبة لإخبار القادة بالمكان الذي يجب عليهم إجراء التحسينات فيه. الميزة الرئيسية هنا هي أن الذكاء الاصطناعي لديه قدرة أكبر على تحديد الأنماط. ويمكنه معالجة جميع البيانات الموجودة حول أداء الفريق، بالإضافة إلى البيانات المعيارية الداخلية والخارجية، لإنتاج مستوى من التحليل يصعب على البشر تحقيقه على نطاق واسع.
على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل العلاقة بين وقت الدورة ووقت مراجعة الكود وتبديل الكود (التكرار الذي يتم به تعديل الكود) بشكل أفضل. يمكنه تحديد ما إذا كانت أوقات مراجعة التعليمات البرمجية الأطول تؤدي في الواقع إلى تقليل معدل تكرار التعليمات البرمجية – مما قد يعني ضمنًا تعليمات برمجية أكثر استقرارًا ومدروسة جيدًا. أو قد تجد أن أوقات المراجعة الأطول تؤدي ببساطة إلى تأخير عملية التطوير دون أي انخفاض كبير في معدل التباطؤ.
من خلال تحليل مقاييس متعددة في وقت واحد، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحديد الأنماط والعلاقات المتبادلة التي قد لا تكون واضحة على الفور للمديرين، مما يمكّن المؤسسات من اتخاذ قرارات أكثر استنارة لتحسين عمليات تطوير البرمجيات الخاصة بها.
