במקום למדוד כך באמת תגדילו את שימוש המפתחים ב AI
מנהלים, עדיין מודדים כמה זמן מפתחים מבלים עם AI? עדיין מתעקשים על כלי AI ספציפי ולא מבינים למה כולם מדברים על היתרונות של AI ורק אצלכם המפתחים לא משתמשים בו? בואו נפתח את זה.
אם תשאלו את המפתחים למה הם לא משתמשים יותר ב AI התשובה הראשונה שתקבלו היא התירוץ - ה AI לא מתאים לנו. אצלנו הפרויקט ישן ו AI מתאים רק לפרויקט חדש, ה AI מתאים לפייתון ואנחנו כותבים ב Go, ה AI עוזר רק בפיתוח פיצ'רים ואצלנו רוב העבודה היא מחקר, אנחנו עושים משהו שאף אחד אחר לא עושה. תירוצים.
אם תלחצו קצת תוכלו להגיע לאמת - הם ניסו להשתמש ב AI וקיבלו תוצאות פח. אחרי פעמיים שלוש שקיבלת תוצאות גרועות אתה מבין שמשהו לא כמו בפרסומת וממשיך הלאה. מנהלים שנמצאים בסיטואציה הזאת לא יכולים להתעקש על שימוש ב AI, כי זה אומר להתעקש על תוצאות פח. אף אחד לא רוצה תוצאות פח.
מה שאנחנו צריכים לעשות במקום זה להבין למה ה AI נותן תוצאות פח ואיך לגרום לו לתת תוצאות שישפרו את הפרודוקטיביות של המפתחים פי 10 כמו בפרסומת. הנה כמה דברים שכדאי לעשות, לפי סדר חשיבות:
לקבוע פגישה שבועית בצוותי עבודה קטנים בה אנשים משתפים מה הם ניסו לעשות עם AI, מה הצליח ומה לא הצליח. גם הדברים שהצליחו וגם הדברים שלא הצליחו שווים זהב כי כך אנחנו מבינים את ההזדמנויות ואת הפערים.
כשתתחילו את הפגישות האלה אתם תראו שחלק אחד מהכשלונות מגיע מפערים בקוד. ה AI מנסה להשלים את הפערים לפי נתוני האימון שלו אבל הקוד שלכם יותר מדי שונה מנתוני האימון של המודל. נתיב שיפור ראשון הוא לעדכן את הקוד כדי שיתאים למודל: שינוי שמות, שינוי היררכיות, עדכוני גרסאות בספריות. מה שצריך.
אתם תגלו גם שתוצאות טובות מגיעות כשלמודל יש את כל המידע הדרוש כדי לענות על השאלות שלכם. זה יעודד אתכם לייצר מסמכים ספציפיים ל AI ולחבר אותו למערכות הידע הארגוני הקיימות, אולי בעזרת MCP.
כשתתנו ל AI לכתוב קוד אתם תגלו שנדרשות מספר איטרציות מהן המודל יכול "ללמוד" מה עבד ומה לא, כלומר ה AI צריך דרך להרים את הפרויקט על מכונת בדיקה בצד ולראות אם התיקון שלו עבד. כדאי שתהיה גם חבילה של בדיקות אוטומטיות שאפשר יהיה להריץ כדי להבין שלא נשבר כלום. זכרו שזאת מכונה שכותבת את הקוד אין שם חשיבה ולכן נדיר מאוד שהתוצאה הראשונה היא הנכונה.
כל הסיפור הזה הוא תהליך לא השקעה חד פעמית. בהתחלה כמובן שתהיה השקעה גדולה אבל זכרו שכל עוד AI כותב קוד האבסטרקציות לאורך זמן מתקלקלות, הבדיקות נהיות פחות מדויקות והמסמכים פחות עדכניים. לא מוזר שפרויקט שמשתמש ב AI לפיתוח דורש מפתחים שישמרו על ה AI ויתאימו כל הזמן את המערכת לדרישות שלו. ועדיין יש אמת בפרסום. שימוש נכון ב AI בתהליך הפיתוח יכול לתת תשואה של פי 5 ויותר במהירות הפיתוח תוך כדי שיפור איכות הקוד. כלומר אנחנו גם כותבים מערכות טובות יותר, גם לומדים יותר דברים ומשפרים את הכישורים שלנו כמפתחים וגם עושים את הכל יותר מהר. כשזה עובד אף אחד לא צריך למדוד שימוש ב AI כי התוצאות מדברות בעד עצמן.
צריכים עזרה לשלב AI בתהליך הפיתוח? מרגישים שלא מקבלים את התוצאות שבפרסומת? תשאירו לי הודעה