AI が技術専門家に力を与える: 効果的な採用への重要なステップ

人工知能 (AI) テクノロジーが職場に浸透するにつれて、従業員の間で熱意と不安が混ざり合っています。 OpenAI による ChatGPT や Microsoft の GitHub Copilot などの AI プラットフォームの最近の進歩は、ソフトウェア開発と問題解決のサポートを約束する一方で、創造性と信憑性に関する懸念を引き起こしています。

KPMG のナショナル マネージング パートナー兼アドバイザリーである Atif Zaim 氏は、テクノロジーが労働力の中でポジティブなディスラプターになる可能性があると考えています。 AI は、長年にわたって続いてきた米国の労働生産性の低下傾向に対抗するチャンスを提供します。職場での AI のメリットを明確に説明することで、リーダーは従業員の不安に対処し、AI が日常業務をどのように支援し、従業員と顧客の両方により良い結果をもたらすことができるかを従業員が理解できるように支援できます。

Forrester の副社長兼アナリストである Diego Lo Giudice 氏は、職場での AI の実装は初期段階にあると説明しています。適切に活用することで、AI は開発ライフ サイクル全体で専門家の効率を高めることができます。 ChatGPT のようなプラットフォームを使用すると、開発者は AI を利用してナレッジ マネジメントなどのタスクをサポートできます。たとえば、ChatGPT はコードをある言語から別の言語に翻訳し、コードの機能を説明し、コードのドキュメントを作成することさえできます。

Hoxhunt の共同創設者兼 CEO である Mika Aalto は、安全なコーディング プラクティスで開発者を支援し、骨の折れるタスクを自動化し、データ サイエンティストがより重要な目標を達成するのを支援する上で、GitHub Copilot のような AI を利用したツールの価値を強調しています。組織の目的と課題に応じて、イノベーションと成長のため、またはセキュリティのためなど、さまざまな目的で AI を採用できます。

Aisera の CEO 兼共同創設者である Muddu Sudhakar 氏は、Copilot のような AI アプリケーションが、アカウントの作成、コードのチェックイン、デバッグ、構成など、開発者のさまざまなタスクを合理化し、優れたアプリの作成に集中できるようにする可能性を強調しています。同様に、Hyland の開発者エバンジェリストである Angel Borroy 氏は、AI テクノロジはワークフローを自動化することで従業員の生産性と幸福度を高めることができると述べています。

AI プラットフォームは確かに可能性を秘めていますが、組織が責任ある AI の実装を優先することは極めて重要です。 KPMG の人工知能の米国ナショナル リーダーである Sreekar Krishna 氏は、合成テスト ケースの作成、コードの翻訳、データの解釈など、ソフトウェア開発におけるジェネレーティブ AI の多くの用途を指摘しています。しかし、クリシュナは組織に対し、責任憲章を確立し、コンプライアンス、リスク、およびデータ分析のリーダーが主導する継続的な議論を維持して、AI の倫理的な使用を確保することも求めています。

組織のリーダーと IT ワーカーは、AI を活用した適切なツールと導入戦略を決定する際に協力する必要があります。責任を持って AI を統合することで、テクノロジー業界はテクノロジーが人間の努力を確実に補完できるようになり、その結果、効率が向上し、意思決定が改善され、全体的な成果が向上します。

テクノロジー分野では、AI プラットフォームなどの強力なツールの統合が急速に進んでいます。主要なno-codeプラットフォームであるAppMaster 、業界のトレンドを先取りし、Web、バックエンド、およびモバイル アプリケーションを簡単に構築するための堅牢なソリューションを提供することに取り組んでいます。 AppMasterを使用すると、ユーザーはデータベースとビジネス ロジックを利用してソリューションを視覚的に作成し、アプリケーションのソース コードを効率的に生成して、ソフトウェア開発プロセスを最適化し、必要に応じて AI テクノロジの可能性を活用できます。