Mühendislik Yönetiminde Devrim: AI ile Performans Optimizasyonu Nasıl Yapılır?

 

Mühendislik ekiplerinin AI'dan en iyi şekilde yararlanmadığı bir alan varsa, bu ekip yönetimidir.

Mühendisleri daha iyi nasıl yöneteceğimizi çözmek, genellikle bir bilimden ziyade bir sanat olarak ele alınır. Onlarca yıl boyunca, mühendislik yönetimi şüphesiz daha çevik ve veri odaklı hale geldi ve otomatik veri toplama performansı iyileştirdi. Ancak son birkaç ayda, AI'ın - özellikle öngörücü AI'ın - evrimi, yönetim süreçlerini yeni bir çağa taşıdı.

Öngörücü AI, olası gelecek modelleri ve davranışları önceden görmek için verileri analiz eder. Gerçek zamanlı verilere dayanarak otomatik hedefler belirleyebilir, takımların performansını artırmak için öneriler üretebilir ve daha önce mümkün olanın çok ötesinde bilgi işleyebilir.

Tüm diğer mühendislik yönetimi ve zeka platformlarını AI kullanmaya başlamaya teşvik etmek istiyorum, böylece hep birlikte yeni bir çağa geçebiliriz. Kötü yönetim nedeniyle kâr veya pazar payı kaybetmek isteyen hiçbir işletme yoktur.

Artık mühendislik yönetimini bir sanattan bir bilime dönüştürmek için verilere ve teknolojiye sahibiz. İşte mühendislik liderlerinin takımlarını yönetmek ve daha azla daha fazlasını başarmak için AI'ı nasıl kullanabilecekleri gizli kalıpları belirleme.

En yetenekli mühendislik liderlerinin bile belirli alanlarda performansı değerlendirirken bazı kör noktaları vardır ve endişe verici davranışları veya neden olan faktörleri gözden kaçırabilirler. Mühendislik yöneticilerinin iş akışlarına AI uygulayabilecekleri en önemli yollardan biri, mühendislerin performansı hakkında tam raporlar üretmektir. Genellikle, yöneticiler ay sonunda veya çeyrek sonunda raporları manuel olarak bir araya getirir, ancak bu genellikle yüzeysel bir analiz sunar ve kolayca gizli veya oluşmakta olan problemleri gizleyebilir.

Son birkaç ayda, AI'ın - özellikle öngörücü AI'ın - evrimi, yönetim süreçlerini yeni bir çağa taşıdı.

Öngörücü AI, liderlere iyileştirmeler yapmaları gereken yerleri söyleyen içgörülü performans raporlarını otomatikleştirebilir. Buradaki ana avantaj, AI'ın kalıpları tanıma yeteneğinin daha büyük olmasıdır. Bir takımın performansı üzerine olan tüm mevcut verileri, iç ve dış referans verileri ile işleyerek, insanların ölçekte nadiren ulaşabileceği bir analiz seviyesi üretebilir.

Örneğin, AI, döngü süresi, kod inceleme süresi ve kod değişim sıklığı (kodun ne sıklıkla değiştirildiği) arasındaki ilişkiyi daha iyi analiz edebilir. Daha uzun kod inceleme sürelerinin aslında daha az kod değişimiyle - bu da daha kararlı ve iyi düşünülmüş kod anlamına gelebilir - sonuçlanıp sonuçlanmadığını belirleyebilir. Ya da, uzun inceleme sürelerinin, değişimde herhangi bir önemli azalma olmaksızın sadece geliştirme sürecini geciktirdiğini bulabilir.