L’intelligenza artificiale generativa nel contesto edell’ingegneria del software offre opportunità senza precedenti per migliorare la produttività, la qualità del software e la soddisfazione dei professionisti. Non si tratta, però, di un processo privo di complessit: è essenziale infatti adottare un approccio strategico e ben pianificato e investire in formazione, sicurezza e collaborazione.
Indice degli argomenti
Miglioramento della produttività e della qualità del software
Uno dei principali vantaggi dell’adozione della GenAI nell’ingegneria del software è l’aumento della produttività. Secondo la ricerca “Gen AI in software” del Capgemini Research Institute, le organizzazioni che utilizzano la Gen AI hanno registrato un miglioramento della produttività tra il 7% e il 18% nelle funzioni di ingegneria del software. Questo miglioramento è particolarmente evidente in attività specializzate come l’assistenza nella scrittura di codici e la creazione di documentazione.
La Gen AI non solo accelera il processo di sviluppo, ma migliora anche la qualità del software. Ad esempio, Emirates NBD, un grande gruppo bancario del Medio Oriente, ha aumentato la produttività dei suoi sviluppatori fino al 20% e migliorato la qualità del coding di un ulteriore 20% utilizzando i suggerimenti di codice di GitHub Copilot. Questo dimostra come la Gen AI possa aiutare a identificare e correggere errori nel processo di coding, suggerire soluzioni ottimali e assicurare che le migliori pratiche siano eseguite.
Stimolare l’innovazione
L’adozione della GenAI permette ai professionisti del software di dedicare più tempo all’innovazione e alle attività a valore aggiunto. L’80% dei professionisti del software ritiene che, automatizzando i compiti ripetitivi più semplici grazie alla GenAI, si recuperi del tempo utile che può essere usato per concentrarsi su compiti creativi e innovativi. Questo è cruciale per lo sviluppo di nuove funzionalità e servizi software, un beneficio identificato dal 61% delle organizzazioni che utilizzano la GenAI.
La capacità di generare nuove idee e soluzioni innovative è essenziale per rimanere competitivi nel mercato attuale. La GenAI può analizzare grandi quantità di dati e identificare tendenze e pattern che potrebbero sfuggire all’occhio umano, offrendo così insight preziosi per lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi.
Soddisfazione sul lavoro e collaborazione
L’adozione della GenAI ha anche un impatto positivo sulla soddisfazione dei professionisti del software. Il 69% dei professionisti senior e il 55% dei professionisti junior riportano alti livelli di soddisfazione dall’uso di questa tecnologia. Inoltre, il 78% dei professionisti in ambito software è ottimista sul potenziale della GenAI di migliorare la collaborazione tra i team aziendali e tecnologici.
L’AI generativa facilita la comunicazione e la condivisione di informazioni tra team diversi, rendendo più facile collaborare su progetti complessi. Questo non solo migliora l’efficienza, ma anche la qualità del lavoro, poiché diversi team possono contribuire con le loro competenze specifiche e i rispettivi punti di vista.
Come implementare la GenAI nel processo di sviluppo software
Vediamo le tre fasi essenziali per implementare la GenAI nel processo di sviluppo del software.
Fase 1: Valutazione e pianificazione
Il primo passo per l’implementazione della GenAI è una valutazione approfondita del ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC) attuale e la definizione degli obiettivi di trasformazione. Questo include comprendere il contesto aziendale e IT complessivo e definire un’ambizione chiara per la trasformazione. È importante identificare le aree dove la GenAI può avere il massimo impatto e sviluppare una roadmap dettagliata per l’implementazione.
Fase 2: Sperimentazione e validazione
Prima di scalare l’adozione della GenAI, è importante sperimentare su piccola scala per valutare i benefici. Questo può essere fatto attraverso progetti pilota che testano l’efficacia della GenAI in compiti specifici e misurano l’impatto sulla produttività e sulla qualità del software. Durante questa fase, è essenziale raccogliere feedback dai team di sviluppo e apportare eventuali aggiustamenti necessari per ottimizzare l’uso della GenAI.
Fase 3: Scalabilità e implementazione
Una volta convalidati i benefici, l’adozione della GenAI può essere scalata a livello aziendale. Questo include la gestione delle implicazioni HR, la definizione dei prerequisiti per il deployment su larga scala e la misurazione dei risultati attesi attraverso casi aziendali dettagliati. È importante assicurarsi che tutti i membri del team siano adeguatamente formati e preparati per utilizzare la GenAI nei loro flussi di lavoro quotidiani.
Best practices per massimizzare i benefici della GenAI
Per massimizzare i benefici della GenAI, è essenziale investire nella formazione e nell’upskilling dei dipendenti.
Formazione e upskilling
Solo il 40% dei professionisti del software riceve formazione sui tool di GenAI dalle proprie organizzazioni, il che indica una necessità critica di supporto formativo più strutturato. Le organizzazioni dovrebbero offrire programmi di formazione continua e risorse per l’auto-apprendimento per garantire che i professionisti del software siano aggiornati sulle ultime tecnologie del settore.
La formazione dovrebbe coprire non solo l’uso dei tool di GenAI, ma anche le migliori pratiche per l’integrazione della GenAI nei processi di sviluppo esistenti. Inoltre, è utile organizzare workshop e sessioni di mentoring per aiutare i professionisti del software a sfruttare appieno le potenzialità di questa rivoluzionaria tecnologia.
Governance e sicurezza
L’uso non autorizzato di strumenti di GenAI è una preoccupazione crescente, con il 63% dei professionisti del software che utilizza tool non ufficialmente approvati dalle loro organizzazioni. Per mitigare i rischi associati, le organizzazioni devono implementare politiche di governance rigorose e strumenti di sicurezza specifici per l’AI, come firewall software e chiavi API per l’accesso controllato ai tool di GenAI.
Le politiche di governance dovrebbero includere linee guida chiare sull’uso appropriato della GenAI, nonché procedure per monitorare e gestire l’accesso ai tool. Inoltre, è cruciale sensibilizzare i dipendenti sui potenziali rischi legati all’uso della GenAI e fornire loro le risorse necessarie per utilizzare questi strumenti in modo sicuro e responsabile.
Collaborazione interfunzionale
La GenAI ha il potenziale di migliorare significativamente la collaborazione tra team aziendali tecnologici e no. Per sfruttare appieno questo potenziale, le organizzazioni devono promuovere una cultura di collaborazione e comunicazione aperta, facilitando l’integrazione dei tool di GenAI nei processi di lavoro quotidiani. Creare forum di discussione, piattaforme di condivisione delle conoscenze e team interdisciplinari può aiutare a rompere i silos e favorire una maggiore collaborazione.
Esempi di successo nell’implementazione della GenAI
Un esempio significativo di successo nell’implementazione della GenAI è rappresentato da una grande organizzazione del settore bancario che ha adottato la GenAI per migliorare la produttività dei suoi sviluppatori e la qualità del coding. Utilizzando i suggerimenti di codice generati dalla GenAI, l’organizzazione ha registrato un aumento della produttività e un miglioramento nella qualità del codice. Questo ha permesso di ridurre significativamente il tempo necessario per lo sviluppo di nuove funzionalità e di migliorare l’affidabilità del software prodotto.
Un’altra organizzazione, attiva nel settore energetico, utilizza la Generative AI per creare test di accettazione utente (UAT) e spiegare scenari di test a persone con conoscenze IT limitate. Questo ha facilitato l’interazione tra i team tecnici e quelli di business, migliorando la qualità complessiva del software prodotto.
