Mühəndislikdə AI: Sürət Artır, Məhsuldarlıq Niyə Gözləniləndən Aşağıdır?

Süni intellekt mühəndislikdə sürətlənmə gətirir, amma məhsuldarlıq hələ də sual altındadır

Süni intellekt (AI) mühəndislik sahəsində iş proseslərini sürətləndirməklə yanaşı, sistem səviyyəsində məhsuldarlıq artımını hələ də tam təmin edə bilmir. Waydev şirkətinin təsisçisi və CEO-su Alex Circei bildirir ki, 2026-cı ildən etibarən AI xərclərinin nəticələrə təsiri ölçülə bilən şəkildə sübut edilməlidir.

Texniki xidmət vaxtı məhsuldarlığı boğur

Mühəndislərin təxminən 45 faizi vaxtını texniki xidmət, kiçik təkmilləşdirmələr və səhvlərin düzəldilməsinə sərf edir. Bu isə AI ilə qazanılan vaxt qənaətinin səmərəli istifadə olunmadığını göstərir. Circei vurğulayır ki, AI ilə qazanılan vaxt planlaşdırılmış keyfiyyət işlərinə və gələcək tutuma yönəldilməlidir, məsələn, refaktorinq, testlərin artırılması, sənədləşmə və təhlükəsizlik təkmilləşdirmələri.

AI-nin faydaları və limitləri

AI böyük miqyaslı refaktor işləri, təhlükəsizlik zəifliklərinin aradan qaldırılması və sistemin sadələşdirilməsi kimi yüksək sürtünməli işlərdə mühüm rol oynayır. Lakin sürətlənmə sistemdə koordinasiya və inteqrasiya problemlərini artıraraq məhsuldarlıq artımını məhdudlaşdıra bilər. DORA metrikləri mühəndislik performansının vacib göstəriciləridir, lakin tam mənzərəni vermir.

Mühəndislik intellekti platformalarının rolu

Waydev kimi mühəndislik intellekti platformaları AI istifadəsini və iş axınını izləməkdə mühəndislik liderlərinə dəstək olur. Circei bildirir ki, rəhbərlər AI-nin iş yükünə və sistem davranışına təsirini rəqəmlərlə göstərməli, büdcə müzakirələrində nəticələrə fokuslanmalıdırlar. Bu, AI xərclərinin məhsuldarlığa, keyfiyyətə və müştəri dəyərinə necə təsir etdiyini aydınlaşdırmağa imkan verir.

İnsanlar və gələcək perspektivlər

AI ilə bağlı vaxt qənaətinin səmərəsizliyə yox, real keyfiyyət işlərinə və müştəri tələblərinin aydınlaşdırılmasına sərf olunması mühəndislərin işini asanlaşdırır və nəticələri yaxşılaşdırır. Bu isə göstərir ki, AI-nin mühəndislikdə məhsuldarlığı artırmaq üçün daha məqsədyönlü və sistematik istifadə olunması vacibdir.

Alex Circei və Waydev komandası Menlo Park, Kaliforniyadan bildirir ki, AI-nin mühəndislikdə tam potensialını ortaya çıxarmaq üçün sistem səviyyəsində təsir və iş yükü dəyişiklikləri diqqətlə ölçülməlidir. Bu, texnologiyanın insanlara və iş proseslərinə necə təsir etdiyini anlamaq üçün vacibdir.