L’intelligenza artificiale può svolgere un ruolo di squadra nello sviluppo software collaborativo?
Secondo alcuni leader ed esperti del settore, l’impatto dell’intelligenza artificiale generativa non è all’altezza dei miracoli presentati per i ruoli aziendali.
Chiedi a un analista leader del settore informazioni sull’impatto dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) sul modo in cui lavoriamo insieme e ti farà notare che stiamo appena iniziando a scoprire tutti i modi in cui può rimodellare le nostre attività e interazioni.
Secondo un'analisi di Accenture, GenAI "porterà a una reinvenzione del lavoro con processi lavorativi più incentrati sull'uomo". "GenAI sta democratizzando la riprogettazione dei processi aziendali, offrendo a tutti, dagli addetti all'assemblaggio agli agenti del servizio clienti agli scienziati di laboratorio, il potere di rimodellare i propri flussi di lavoro."
Tutto bene, tutto bene. Ma raramente sentiamo parlare dell’impatto sul lavoro delle persone che creano applicazioni compatibili con GenAI o lavorano con gli strumenti. Oltre alla possibilità di generare rapidamente codice in linguaggi selezionati, come sta cambiando il lavoro dei tecnici?
Secondo alcuni leader ed esperti del settore, l’impatto di GenAI non sembra essere all’altezza dei miracoli presentati per i ruoli aziendali. "Non tutti gli sviluppatori vedono un'opportunità in questi strumenti per lo sviluppo di software", afferma Amrit Jassal, chief technology officer di Egnyte. "Ci sono alcuni ostacoli, soprattutto per gli sviluppatori esperti."
Lo sviluppo del software e il lavoro tecnologico si basano fortemente sul lavoro di squadra, sulla distribuzione del lavoro tra gruppi e sulla stretta collaborazione con gli utenti aziendali. Ecco perché pratiche come Agile, Scrum e DevOps sono così importanti. Per questi scopi, l’intelligenza artificiale non si mostra ancora molto promettente, afferma Jassal. "Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa sono ancora mirati ai singoli individui piuttosto che ai team, all'interno di utenti esperti come DevOps o dirigenti."
Gli effetti collaborativi dell’intelligenza artificiale “sono ancora agli inizi e, in un certo senso, stiamo navigando in acque inesplorate che devono essere esplorate a fondo”, afferma Ed Macosky, responsabile dei prodotti e della tecnologia presso Boomi. "Mentre l'intelligenza artificiale continua a svilupparsi, le prime iterazioni si stanno già facendo strada nei flussi di lavoro degli sviluppatori. Tuttavia, nonostante questa prototipazione dell'intelligenza artificiale, stiamo ancora definendo politiche esplicite sull'intelligenza artificiale, poiché ci sono molte domande sulla sovranità dei dati, sulla sicurezza e sulla regolamentazione che non hanno ancora ricevuto una risposta concreta."
Inoltre, i team tecnologici devono essere consapevoli di “creare dipendenze dall’intelligenza artificiale”, aggiunge Macosky. “Affidarsi completamente all’intelligenza artificiale corre il rischio di avere un’esperienza di sviluppo specializzata e isolata, che può portare le persone a non capire come svolgere il proprio lavoro senza l’intelligenza artificiale, il che a sua volta crea un rischio significativo."
Creare dipendenze dall’intelligenza artificiale “non è intrinsecamente dannoso, ma dobbiamo individuare la fase in cui aiuta a far avanzare gli esseri umani, piuttosto che sostituire aree in cui si vorrebbero ancora che gli esseri umani prendessero decisioni critiche”, afferma Macosky.
Ciò è particolarmente vero per i dati e il codice che devono essere della massima qualità. "Se facciamo troppo affidamento sull'intelligenza artificiale senza sviluppare e inserire dati e codici di qualità, questo è ciò che rappresenta il rischio maggiore", afferma.
L’eccessivo affidamento agli strumenti di intelligenza artificiale potrebbe essere lo svantaggio più grande, concorda Jassal. "Affidarsi a strumenti come l'interprete di codice OpenAI, che essenzialmente rigurgita ricette 'Stack Overflow', può diminuire l'innovazione. Pratiche comprovate come la programmazione tra pari con mentori diminuiranno, spingendo gli sviluppatori junior verso l'isolamento sociale. Il lavoro di squadra è una componente essenziale di qualsiasi grande sviluppo di software su vasta scala."
Tuttavia, questi esperti e altri sono ottimisti sul fatto che GenAI avrà un impatto positivo a lungo termine sul lavoro dei tecnologi. Ciò è particolarmente grave, dal momento che i team DevOps avvertono la pressione, "vedendo un aumento della necessità di rilasciare codice ad alta velocità, garantendo al tempo stesso un'interruzione minima dei sistemi esistenti", afferma Naveen Kamat, vicepresidente e chief technology officer di Kyndryl.
L’intelligenza artificiale può migliorare la collaborazione necessaria per far funzionare pratiche come DevOps, continua. "I sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono anche aiutare i team fornendo una visione unica e unificata dei sistemi e dei relativi problemi attraverso la complessa catena di DevOps. Allo stesso tempo, l'applicazione dell'intelligenza artificiale a questi sistemi può migliorare la comprensione e la conoscenza complete delle anomalie rilevate e correggerle". istantaneamente attraverso avvisi alle parti interessate giuste."
Inoltre, aggiunge Kamat, "l'intelligenza artificiale può aiutare con il monitoraggio del codice distribuito, in termini di prestazioni, esperienza utente e feedback. Ciò consente alle aziende di migliorare l'esperienza del cliente e ai dirigenti aziendali e alle parti interessate all'interno dell'azienda di avere una visione curata e consolidata per calibrare i risultati e lavorare a stretto contatto con i team DevOps per ulteriori miglioramenti."
La produttività potrebbe anche trarre vantaggio dall’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi collaborativi. "Stiamo osservando che i team di ingegneri incorporano sempre più le loro strategie negli obiettivi aziendali generali", afferma Macosky. "Grazie alle capacità dell'intelligenza artificiale, progetti prototipi come progetti pilota, prove di concetti e test di applicazioni richiedono molte meno risorse, aumentando la produttività del team. Di conseguenza, gli sviluppatori possono portare questi progetti ai team aziendali e fare brainstorming su nuovi obiettivi organizzativi basati su questi progetti , e nel complesso aumentare il livello di comprensione reciproca tra il personale tecnico e quello non tecnico."
In definitiva, la direzione migliore per l’intelligenza artificiale “è che scompaia sullo sfondo e non sia invasiva”, afferma Jassal. "In generale, l'adozione di nuovi strumenti è sempre più semplice quando si appoggiano a processi e strumenti esistenti come gli ambienti di sviluppo integrato".