Integrando l'intelligenza artificiale (IA) nel processo di codifica, gli sviluppatori possono dedicare più tempo alle attività strategiche, ridurre il carico cognitivo e fornire maggiore valore.
Le organizzazioni stanno già effettuando investimenti significativi nell'IA. Secondo il Global DevSecOps Report 2024 di GitLab, il 78% degli intervistati ha dichiarato di utilizzare attualmente l'IA nello sviluppo software o che prevede di farlo nei prossimi due anni, rispetto al 64% del 2023. Le organizzazioni che adottano l'IA stanno già riscontrando vantaggi, come una maggiore produttività degli sviluppatori, una migliore qualità e sicurezza del codice. L'adozione dell'IA consente ai team di sviluppo di dedicare più tempo alla risoluzione creativa dei problemi e all'innovazione piuttosto che ad attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo, come la scrittura manuale del codice boilerplate.
Nonostante i chiari vantaggi dell'IA, i team potrebbero avere difficoltà a integrare con successo gli strumenti di IA nei loro processi quotidiani. Questa sfida può essere attribuita a vari fattori, come la mancanza di conoscenze o risorse, la difficoltà ad adattare i flussi di lavoro e gli strumenti esistenti e la paura di perdere posti di lavoro a causa dell'automazione. Quasi la metà (49%) dei nostri intervistati ha espresso preoccupazione per il fatto che l'IA sostituirà i loro ruoli nei prossimi cinque anni.
Capire la posizione odierna del tuo team è indispensabile per prepararlo al successo in fase di integrazione dell'IA. La nostra ricerca mostra che la maggior parte delle organizzazioni (56%) si trova nella fase di valutazione ed esplorazione, il che significa che ha iniziato a fissare degli obiettivi raggiungibili per l'adozione dell'IA ma non ha effettivamente cominciato a utilizzare tale tecnologia nel proprio ciclo di sviluppo software.
Ecco sei strategie utili sia per gli early adopter che per chi sta ancora studiando il concetto dell'IA, da utilizzare per preparare un team per il successo:
1. Chiarire gli obiettivi dell'adozione dell'IA
Il primo passo dovrebbe essere quello di creare un modello di governance dell'IA per la tua organizzazione. Quali sono gli obiettivi dell'adozione dell'IA? Come si inserirà nei processi e nei flussi di lavoro esistenti?
È fondamentale individuare una figura leader che supervisioni la strategia e l'implementazione dell'IA. Alcune aziende stanno iniziando ad assumere un Chief AI Officer (CAIO), ma tale ruolo non deve necessariamente essere un'aggiunta immediata alla prima linea manageriale; può essere un titolo transitorio che un vicepresidente assume per coordinare l'utilizzo dell'IA tra i team.
L'obiettivo principale è individuare e assegnare priorità a casi d'uso dell'IA ad alto impatto che supportino direttamente i risultati aziendali, concentrandosi su aree in cui l'IA può creare valore significativo come ad esempio l'automazione, la personalizzazione o il processo decisionale basato sui dati. È importante ricordare che il successo dell'IA non è possibile senza prima sciogliere i nodi dei requisiti di privacy, sicurezza e legali che la tua organizzazione potrebbe dover affrontare, e che è fondamentale considerare il modo in cui l'adozione dell'IA si inserisce nella conformità continua.
2. Stabilire i sistemi di protezione e i flussi di lavoro dell'IA
Prima di incorporare l'IA nel tuo ambiente di sviluppo, dovrai stabilire delle linee guida per utilizzarla in modo responsabile ed efficace. Imposta test automatizzati, incluso l'utilizzo di uno strumento di analisi della sicurezza, per creare un meccanismo di controllo che garantisca che tutto il codice generato dall'IA venga esaminato prima di essere promosso alla produzione. E fai attenzione alla Shadow AI (l'ultima variante del Shadow IT o IT ombra), che vede i worker adottare i propri assistenti IA per lavorare alla codebase: ciò può portare alla perdita di informazioni sensibili e di proprietà intellettuale.
Ti consigliamo inoltre di riflettere fin da subito sul modo in cui i tuoi team utilizzeranno diversi modelli di machine learning per diversi tipi di attività. Non esiste una soluzione unica per tutti. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono spesso messi a punto per attività specifiche, il che significa che i team che utilizzano gli stessi modelli di intelligenza artificiale in più casi d'uso potrebbero non ottenere risultati ottimali. Nella cercare strumenti di intelligenza artificiale, affidati a fornitori che ti permettano di utilizzare più modelli adattati a casi d'uso specifici: in questo modo eviterai di doverli eliminare e sostituire in seguito.
3. Crea una struttura di intelligenza artificiale basata sui dati
I risultati che l'IA può generare per le organizzazioni non possono superare in qualità i dati a cui hanno accesso i sistemi di IA. Il feed dei dati nei sistemi di IA consente di adattare i risultati alle esigenze dell'organizzazione e di migliorare l'efficienza e la produttività del ciclo di sviluppo software. Tuttavia, per avere successo a lungo termine è necessaria una struttura di IA che consenta di utilizzare i dati su cui è basata in tutta l'organizzazione, per informare i prompt e migliorare i risultati dell'IA generativa.
A tal fine, le imprese devono:
- Garantire solidi meccanismi di raccolta, archiviazione, pulizia e trattamento dei dati.
- Stabilire una governance chiara in merito all'accesso, all'utilizzo, alla sicurezza e alla privacy dei dati, in particolare per garantire la conformità con normative come GDPR o CCPA.
- Suddividere i silo di dati per facilitare la collaborazione tra i reparti e sfruttare i dati in varie parti dell'organizzazione. È giunto il momento che sviluppatori e data scientist collaborino all'utilizzo di data warehouse e data lake per facilitare l'accesso ai modelli di addestramento e l'uso delle applicazioni.
4. Dedicati alla trasformazione di talenti e cultura aziendale
Il miglioramento continuo delle competenze è fondamentale per usufruire in modo sicuro e responsabile del potenziale dell'IA. Crea un team di data scientist, ingegneri di IA e altri esperti per progettare, sviluppare e implementare soluzioni di intelligenza artificiale. È fondamentale migliorare le competenze dei dipendenti affinché possano utilizzare e aggiornare i sistemi di IA in modo efficace. L'adozione dell'IA, infine, è un percorso e richiederà alcuni cambiamenti culturali. A tal fine è fondamentale promuovere una cultura che accolga l'IA e il processo decisionale basato sui dati. Favorisci la sperimentazione e l'innovazione, affrontando al contempo i timori legati all'automazione e alla sostituzione del personale.
5. Accogli di buon grado l'iterazione
L'implementazione dell'IA è un processo continuo. Adotta un approccio di apprendimento continuo, in cui le soluzioni di IA vengono costantemente perfezionate e migliorate in base ai feedback, ai nuovi dati e ai progressi tecnologici. Agli sviluppatori deve essere concesso un periodo di sperimentazione per valutare il modo in cui l'IA si inserisce nel loro flusso di lavoro individuale. È inoltre importante notare che a breve termine potrebbe verificarsi un calo di produttività, prima che l'organizzazione possa beneficiare dei vantaggi a lungo termine. I responsabili devono prevedere questa eventualità, sottolineando l'importanza della trasparenza e della responsabilizzazione durante i cicli di implementazione e iterazione.
6. Misura il successo oltre le righe di codice
È vero che metriche come il numero di attività completate o di righe di codice scritte possono essere buoni indicatori per individuare le aree in cui l'IA sta esercitando il maggiore impatto sul tuo team. Tuttavia, ciò che conta davvero è il modo in cui l'IA influisce sulle metriche importanti per l'azienda, come la velocità con cui i team riescono a fornire valore ai clienti o la qualità del codice del prodotto finale.
Sapere quante righe di codice ha prodotto un team non è sufficiente per una panoramica completa della situazione. Per misurare il successo dell'adozione dell'IA è necessario andare oltre le tradizionali metriche di produttività e concentrarsi su KPI che dimostrino un valore aziendale misurabile, come una più rapida distribuzione del software, una maggiore soddisfazione degli sviluppatori e punteggi più elevati di soddisfazione dei clienti.
Conclusione: offrire agli sviluppatori più possibilità attraverso l'adozione dell'IA
Se la tua organizzazione non ha adottato pienamente l'IA, è il momento di iniziare. Secondo Gartner®, entro il 2028 il 75% degli ingegneri del software utilizzerà assistenti IA alla programmazione: all'inizio del 2023 erano meno del 10% [1].
La curva di adozione è ripida, ma siamo ancora relativamente all'inizio del ciclo di diffusione dell'IA. In effetti, se il tuo team sta iniziando solo ora a valutare l'adozione di un assistente IA alla programmazione, potrebbe beneficiare del vantaggio di evitare alcune delle difficoltà iniziali che hanno riscontrato gli early adopter.
Oltre alle strategie menzionate finora, l'adozione di una soluzione di IA integrata in una piattaforma DevSecOps end-to-end può dare un forte impulso al successo supportando gli sviluppatori in ogni fase del loro flusso di lavoro.
Via via che l'IA trasforma l'ambiente di lavoro, dovremmo tutti chiederci in che modo le aziende possono sfruttare la potenza dell'IA nel ciclo di sviluppo software per accelerare l'innovazione e offrire un impatto economico tangibile ai clienti.
[1] Fonte: Gartner, Top 5 Strategic Technology Trends in Software Engineering for 2024, Joachim Herschmann, Manjunath Bhat, Frank O'Connor, Arun Batchu, Bill Blosen, maggio 2024. GARTNER è un marchio registrato e un marchio di servizio di Gartner, Inc. e/o delle sue controllate negli Stati Uniti e a livello internazionale. Entrambi vengono utilizzati nel presente documento previa autorizzazione. Tutti i diritti riservati.
Come pensare alla produttività degli sviluppatori nell'era dell'IA
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