Se houver um superfície onde a maioria das equipes de engenharia está não aproveitando ao supremo a IA, é gerenciamento de equipe.
Desvendar porquê gerenciar melhor os engenheiros costuma ser abordado mais porquê uma arte do que porquê uma ciência. Ao longo das décadas, a gestão de engenharia tornou-se, sem incerteza, mais expedito e orientada por dados, com a recolha automatizada de dados a melhorar o desempenho. Mas nos últimos meses, a evolução da IA — especificamente, da IA preditiva — lançou os processos de gestão para uma novidade era.
A IA preditiva analisa dados para prever possíveis padrões e comportamentos futuros. Ele pode definir metas maquinalmente com base em dados em tempo real, gerar recomendações para melhorar o desempenho das equipes e processar muito mais informações do que era verosímil antes.
Quero encorajar todas as outras plataformas de gestão de engenharia e lucidez a começarem a usar IA, para que possamos prosseguir coletivamente para uma novidade era. Nenhuma empresa quer perder lucros ou quota de mercado devido à má gestão.
Agora temos os dados e a tecnologia para transformar a gestão de engenharia de uma arte em uma ciência. É mal os líderes de engenharia podem usar a IA para gerenciar suas equipes e conseguir mais com menos.
Identifique padrões ocultos
Mesmo os líderes de engenharia mais capazes têm alguns pontos cegos quando se trata de estimar o desempenho em determinadas áreas e podem perder comportamentos ou fatores causais. Uma das maneiras mais significativas pelas quais os gerentes de engenharia podem utilizar IA ao seu fluxo de trabalho é gerando relatórios completos sobre o desempenho dos engenheiros. Normalmente, os gestores elaboram relatórios manualmente no final do mês ou trimestre, mas muitas vezes isso proporciona uma estudo superficial que pode facilmente ocultar problemas ocultos ou incipientes.
Nos últimos meses, a evolução da IA — especificamente, da IA preditiva — lançou os processos de gestão para uma novidade era.
A IA preditiva pode automatizar relatórios de desempenho esclarecedores, informando aos líderes onde eles deveriam fazer melhorias. A principal vantagem cá é que a IA tem maior capacidade de identificar padrões. Pode processar todos os dados existentes sobre o desempenho de uma equipa, muito porquê dados de referência internos e externos, para produzir um nível de estudo que os humanos dificilmente conseguem atingir em graduação.
Por exemplo, a IA pode explorar melhor a relação entre o tempo de ciclo, o tempo de revisão do código e a rotatividade do código (a frequência com que o código é modificado). Ele pode mandar se tempos mais longos de revisão de código estão realmente levando a menos rotatividade de código – o que pode implicar em um código mais firme e muito pensado. Ou pode desenredar que tempos de revisão mais longos estão simplesmente atrasando o processo de desenvolvimento, sem qualquer redução significativa na rotatividade.
Ao explorar múltiplas métricas simultaneamente, a IA pode ajudar a identificar padrões e correlações que podem não ser imediatamente aparentes para os gestores, permitindo que as organizações tomem decisões mais informadas para otimizar os seus processos de desenvolvimento de software.
