Nếu có một lĩnh vực nơi hầu hết các nhóm kỹ thuật không tận dụng tối đa AI, đó là quản lý nhóm.
Tìm hiểu cách để quản lý kỹ sư tốt hơn thường được tiếp cận như một nghệ thuật hơn là một khoa học. Trong những thập kỷ qua, quản lý kỹ thuật đã không thể phủ nhận đã trở nên linh hoạt và dựa trên dữ liệu, với việc thu thập dữ liệu tự động cải thiện hiệu suất. Nhưng trong vài tháng qua, sự tiến hóa của AI - cụ thể là AI dự đoán - đã đưa quy trình quản lý vào một thời đại mới.
AI dự đoán phân tích dữ liệu để tiên đoán các mô hình và hành vi có thể xảy ra trong tương lai. Nó có thể tự động đặt mục tiêu dựa trên dữ liệu thời gian thực, tạo ra gợi ý để cải thiện hiệu suất của các nhóm, và xử lý thông tin nhiều hơn so với trước đây.
Tôi muốn khuyến khích tất cả các nền tảng quản lý kỹ thuật và thông minh khác để bắt đầu sử dụng AI, để chúng ta có thể cùng chuyển đến một thời đại mới. Không một doanh nghiệp nào muốn mất lợi nhuận hoặc thị phần vì quản lý kém chất lượng.
Bây giờ chúng ta đã có dữ liệu và công nghệ để biến quản lý kỹ thuật từ nghệ thuật thành một khoa học. Đây là cách các nhà lãnh đạo kỹ thuật có thể sử dụng AI để quản lý nhóm của họ và đạt được nhiều thành tựu hơn với ít tài nguyên hơn.
Phát hiện các mô hình ẩn
Ngay cả những nhà lãnh đạo kỹ thuật có năng lực nhất cũng có một số vấn đề mù mờ khi xem xét hiệu suất trong một số lĩnh vực cụ thể, và có thể bỏ qua những hành vi đáng báo động hoặc yếu tố gây ra. Một trong những cách quan trọng nhất mà các quản lý kỹ thuật có thể áp dụng AI vào công việc của mình là tạo ra báo cáo đầy đủ về hiệu suất của các kỹ sư. Thông thường, các quản lý sẽ tự tạo báo cáo vào cuối tháng hoặc quý, nhưng thường mang lại một phân tích hời hợt có thể dễ dàng che giấu các vấn đề ẩn hoặc tiềm ẩn.
Trong vài tháng qua, sự tiến hóa của AI - cụ thể là AI dự đoán - đã đưa quy trình quản lý vào một thời đại mới.
AI dự đoán có thể tự động tạo ra báo cáo hiệu suất đáng chú ý để cho lãnh đạo biết họ nên cải thiện điều gì. Lợi thế chính ở đây là AI có khả năng xác định mô hình tốt hơn. Nó có thể xử lý tất cả dữ liệu hiện có về hiệu suất của một nhóm, cũng như dữ liệu tham chiếu nội bộ và bên ngoài, để tạo ra một mức độ phân tích mà con người hiếm khi có thể đạt được ở quy mô lớn.
Ví dụ, AI có thể phân tích tốt hơn mối quan hệ giữa thời gian chu kỳ, thời gian xem xét mã và sự biến đổi mã (tần suất mà mã được sửa đổi). Nó có thể xác định xem thời gian xem xét mã lâu hơn thực sự có dẫn đến sự giảm mã biến đổi không - điều này có thể gợi ý mã ổn định và được suy nghĩ cẩn thận hơn. Hoặc, nó có thể phát hiện rằng thời gian xem xét mã lâu hơn đơn giản chỉ là làm trì hoãn quá trình phát triển mà không có sự giảm thiểu đáng kể về biến đổi mã.
Bằng cách phân tích nhiều chỉ số cùng lúc, AI có thể giúp xác định các mô hình và mối tương quan mà người quản lý có thể không nhìn thấy ngay lập tức, giúp tổ chức đưa ra các quyết định thông minh hơn để tối ưu hóa quy trình phát triển phần mềm của họ.
