Potenziare i professionisti della tecnologia con l'intelligenza artificiale: passaggi chiave per un'adozione efficace

Poiché la tecnologia dell'intelligenza artificiale (AI) permea il posto di lavoro, evoca un misto di entusiasmo e apprensione tra i dipendenti. I recenti progressi nelle piattaforme AI, come ChatGPT di OpenAI e GitHub Copilot di Microsoft, hanno sollevato preoccupazioni sulla creatività e l'autenticità, promettendo al contempo supporto nello sviluppo del software e nella risoluzione dei problemi.

Atif Zaim, partner di gestione nazionale, consulenza, per KPMG, ritiene che la tecnologia possa essere un fattore dirompente positivo all'interno della forza lavoro. L'intelligenza artificiale offre la possibilità di contrastare la tendenza al ribasso della produttività del lavoro negli Stati Uniti che è persistita negli anni. Delineando chiaramente i vantaggi dell'IA sul posto di lavoro, i leader possono affrontare le paure dei dipendenti e aiutarli a comprendere come l'IA può aiutare nelle attività quotidiane e fornire risultati migliori sia per i dipendenti che per i clienti.

Diego Lo Giudice, vicepresidente e analista di Forrester, descrive l'implementazione dell'IA sul posto di lavoro come nelle sue fasi iniziali. Con un utilizzo corretto, l'IA può aumentare l'efficienza dei professionisti durante l'intero ciclo di vita dello sviluppo. Utilizzando piattaforme come ChatGPT, gli sviluppatori possono fare affidamento sull'intelligenza artificiale per il supporto nella gestione della conoscenza, tra le altre attività. Ad esempio, ChatGPT è in grado di tradurre il codice da una lingua all'altra, spiegare le funzioni del codice e persino scrivere la documentazione per il codice.

Mika Aalto, co-fondatrice e CEO di Hoxhunt, sottolinea il valore degli strumenti basati sull'intelligenza artificiale come GitHub Copilot nell'assistere gli sviluppatori con pratiche di codifica sicure, aiutando ad automatizzare attività laboriose e supportando i data scientist nel raggiungimento di obiettivi più significativi. A seconda degli obiettivi e delle sfide di un'organizzazione, l'IA può essere impiegata per vari scopi, sia per l'innovazione e la crescita che per la sicurezza.

Muddu Sudhakar, CEO e co-fondatore di Aisera, evidenzia il potenziale delle applicazioni AI come Copilot per semplificare varie attività per gli sviluppatori, tra cui la creazione di account, il check-in del codice, il debug e la configurazione, lasciandoli liberi di concentrarsi sulla creazione di fantastiche app. Allo stesso modo, Angel Borroy, developer evangelist di Hyland, osserva che le tecnologie AI possono migliorare la produttività e la felicità tra i dipendenti automatizzando i flussi di lavoro.

Sebbene le piattaforme di intelligenza artificiale abbiano sicuramente del potenziale, è fondamentale per le organizzazioni dare la priorità all'implementazione responsabile dell'IA. Sreekar Krishna, leader nazionale statunitense di KPMG per l'intelligenza artificiale, sottolinea i molti usi dell'IA generativa nello sviluppo di software, come la produzione di casi di test sintetici, la traduzione di codice e l'interpretazione di dati. Tuttavia, Krishna esorta anche le organizzazioni a stabilire una carta di responsabilità e mantenere discussioni in corso guidate dai leader di conformità, rischio e analisi dei dati per garantire un uso etico dell'IA.

I leader organizzativi e i lavoratori IT devono collaborare per determinare gli strumenti e le strategie di adozione basati sull'intelligenza artificiale adeguati. Integrando l'IA in modo responsabile, l'industria tecnologica può garantire che la tecnologia integri gli sforzi umani, con conseguente maggiore efficienza, migliore processo decisionale e migliore produzione complessiva.

L'integrazione di potenti strumenti come le piattaforme AI è rapida nello spazio tecnologico. AppMaster, una delle principali piattaforme no-code, si impegna a stare al passo con le tendenze del settore, offrendo una solida soluzione per creare facilmente applicazioni web, back-end e mobili. AppMaster consente agli utenti di creare visivamente soluzioni utilizzando database e logica aziendale e di generare in modo efficiente il codice sorgente per le applicazioni, ottimizzando il processo di sviluppo del software e abbracciando il potenziale della tecnologia AI ove appropriato.