In poco tempo l'IA è diventata una parte fondamentale degli stack tecnologici aziendali e gli strumenti di produttività basati sull'IA promettono di migliorare l'efficienza, automatizzando le attività di programmazione ripetitive. Eppure molte aziende faticano a quantificare l'impatto delle loro iniziative nell'ambito dell'IA e rivalutano le proprie metriche per raggiungere i risultati desiderati.
Misurare la produttività degli sviluppatori è sempre stato complesso, con o senza strumenti basati sull'IA. Lo scorso anno, McKinsey & Company ha definito la misurazione della produttività degli sviluppatori come una "scatola nera", sottolineando che la connessione tra input e output nello sviluppo software è molto meno chiara che in altri campi. Anche una ricerca condotta da GitLab ha rilevato che meno della metà dei Chief Experience Officer è soddisfatta dell'approccio aziendale per misurare la produttività degli sviluppatori, e il 36% ritiene che le attuali misurazioni della produttività siano errate.
Per valutare la produttività della programmazione potenziata dall'IA occorre un approccio più sfumato rispetto alle metriche tradizionali, che riguardano le righe di codice, i commit o il completamento delle attività: è necessario spostare l'attenzione sui risultati aziendali reali che bilanciano la velocità di sviluppo, la qualità del software e la sicurezza.
Ecco alcuni passaggi per misurare il vero impatto dell'IA sui processi di sviluppo software.
1. Stabilire obiettivi chiari per l'adozione dell'IA
Quando si adotta l'IA nello sviluppo software, servono obiettivi e metriche chiari per misurare il successo, sia a breve che a lungo termine, che siano in linea con la strategia aziendale complessiva. Un esempio di obiettivo a breve termine è ridurre i tempi di revisione del codice del 30% con strumenti basati sull'IA, mentre un possibile obiettivo a lungo termine è migliorare la soddisfazione dei clienti grazie a cicli di rilascio più rapidi e a codice di qualità migliore.
Inoltre, è importante che i leader coinvolgano gli sviluppatori nella definizione di questi obiettivi e di queste metriche: infatti, conoscendo in prima persona l'impatto dell'IA sul proprio lavoro, possono offrire informazioni preziose su come questa migliora oppure ostacola la produttività. Secondo una ricerca di GitLab, il 63% degli sviluppatori pensa che l'IA cambierà nettamente il loro ruolo nei prossimi cinque anni, e il 56% ritiene che l'introduzione dell'IA nel ciclo di sviluppo software sia rischiosa. Chiedendo agli sviluppatori in quale ambito l'IA potrebbe aiutarli e quali sono i loro timori su questa tecnologia, le aziende possono definire metriche di successo più rilevanti e pertinenti, che riflettano l'impatto effettivo dell'IA sui team di sviluppo software.
È anche importante rivalutare regolarmente questi obiettivi mentre si continua a integrare l'IA nei processi. La tecnologia si evolve rapidamente, così come le esigenze e le priorità aziendali, perciò stabilire obiettivi chiari consente di monitorare i progressi e apportare le modifiche necessarie.
2. Oltre le metriche della programmazione
La produttività non riguarda solo la percentuale di accettazione o le righe di codice generate. Dal momento che gli sviluppatori dedicano oltre il 75% del loro tempo ad attività diverse dalla generazione di codice, un uso efficiente dell'IA potrebbe limitare le ore dedicate alla revisione, al test e all'aggiornamento del codice.
Per comprendere e apprezzare appieno i vantaggi dello sviluppo software assistito dall'IA, le organizzazioni devono avere una visione completa del suo impatto sulla produttività e sui profitti in tutto il ciclo di sviluppo software (SDLC). L'approccio migliore unisce dati quantitativi dell'intero SDLC con approfondimenti qualitativi forniti dagli sviluppatori, per spiegare come l'IA influisce effettivamente sul lavoro quotidiano e sulle strategie di sviluppo a lungo termine.
Una tecnica di misurazione efficace è il framework DORA, che valuta le prestazioni di un team di sviluppo in un periodo specifico. Le metriche DORA valutano la frequenza di deployment, i tempi di implementazione delle modifiche, i tempi medi di risoluzione, il tasso di errore delle modifiche e l'affidabilità. Forniscono quindi preziose informazioni sull'agilità, sull'efficienza operativa e sulla velocità di un team, mostrando come velocità, qualità e sicurezza sono bilanciate.
È utile anche usare i dati sul flusso del valore per analizzare il flusso di lavoro completo, dall'ideazione alla produzione. Queste analisi monitorano continuamente metriche come i tempi di risposta, la durata del ciclo, la frequenza di deployment e gli errori nell'ambiente di produzione, offrendo approfondimenti sui risultati aziendali e non sulle singole azioni degli sviluppatori. Questo approccio completo garantisce un processo di sviluppo più produttivo ed efficiente.
3. Prepararsi ai dolori della crescita
Sebbene l'IA possa accelerare la produzione di codice, può anche contribuire al debito tecnico se il codice risultante manca di qualità e sicurezza. Il codice generato dall'IA richiede spesso più tempo per la revisione, i test e la manutenzione. Inizialmente, l'IA può comportare un risparmio di tempo per gli sviluppatori, ma probabilmente aumenterà il carico di lavoro nelle fasi successive di sviluppo. Inoltre, i team di sicurezza dovranno occuparsi di eventuali falle nella sicurezza nel codice generato dall'IA e dovranno dedicare più tempo ad affrontare i problemi. Per questi motivi i team di sviluppo e della sicurezza potrebbero avere riserve sull'adozione dell'IA.
Prima di tutto, è importante che stabiliscano buone prassi, lavorando in ambiti a basso rischio prima di espandere le applicazioni dell'IA: un approccio cauto che garantisce una scalabilità sicura e sostenibile. Ad esempio, l'IA può aiutare a generare codice e test, nonché a correggere la sintassi e la documentazione, contribuendo a dare slancio al lavoro e migliorando i risultati man mano che i dipendenti imparano a usare lo strumento più efficacemente.
Nelle prime fasi la produttività potrebbe diminuire, mentre i team si abituano a un nuovo flusso di lavoro, perciò è bene definire un periodo di tolleranza per capire come integrare al meglio l'IA nei processi.
4. Integrare l'IA in modo olistico con una piattaforma DevSecOps
Un modo per ridurre gli attriti durante l'adozione dell'IA nello sviluppo è l'uso di una piattaforma DevSecOps che integra, in tutto il ciclo di sviluppo software, funzionalità di IA come la generazione di codice basata sull'IA, i riepiloghi delle discussioni e le spiegazioni delle vulnerabilità. Le piattaforme DevSecOps offrono infatti un flusso di lavoro centralizzato e ottimizzato, sia per gli sviluppatori che per i team di sicurezza, consentendo di collaborare in modo più efficace e rilevare potenziali problemi nelle prime fasi del processo di sviluppo.
Gli strumenti di revisione e test del codice basati sull'IA in una piattaforma DevSecOps possono aiutare a identificare e ad affrontare le falle nella sicurezza o gli errori di programmazione prima di arrivare alla produzione. Ciò consente non solo di risparmiare tempo, ma anche di ridurre il debito tecnico e di migliorare la qualità complessiva del software. Quando gli strumenti di IA fanno parte di una piattaforma integrata, i team possono anche fondere l'IA con l'analisi delle cause principali per correggere gli errori nelle pipeline di CI/CD e rilasciare più rapidamente codice sicuro. L'obiettivo è applicare le analisi automatiche della qualità del codice e le analisi di sicurezza a tutto il codice in corso di sviluppo, soprattutto se generato dall'IA.
Inoltre, i team possono monitorare facilmente il ROI dell'IA con le analisi integrate che misurano l'impatto dell'IA sulla produttività di una piattaforma.
L'intelligenza artificiale avrà un ruolo fondamentale nell'evoluzione delle piattaforme DevSecOps, perché cambierà la collaborazione tra team di sviluppo, sicurezza e operazioni, accelerando lo sviluppo software senza sacrificare la qualità e la sicurezza. Quando i dirigenti desiderano vedere i frutti degli investimenti negli strumenti basati sull'IA, gli sviluppatori devono accogliere positivamente queste richieste, sfruttando l'opportunità per mostrare come il loro lavoro si allinea agli obiettivi aziendali più ampi.
In definitiva, se si adotta un approccio olistico che valuta la qualità del codice, la collaborazione, i costi a valle e l'esperienza degli sviluppatori, le tecnologie di IA possono migliorare il lavoro umano.
Come iniziare a usare l'IA nello sviluppo software
Leggi il nostro ebook e scopri i concetti essenziali che ti aiuteranno a creare un framework di IA strategico per sviluppare software sicuro più velocemente.
Leggi l'ebook