Specjaliści techniczni wspierający sztuczną inteligencję: kluczowe kroki prowadzące do skutecznej adopcji

Gdy technologia sztucznej inteligencji (AI) przenika do miejsca pracy, wywołuje wśród pracowników mieszankę entuzjazmu i obaw. Ostatnie postępy w platformach sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT firmy OpenAI i Microsoft GitHub Copilot, wzbudziły obawy co do kreatywności i autentyczności, jednocześnie obiecując wsparcie w tworzeniu oprogramowania i rozwiązywaniu problemów.

Atif Zaim, krajowy partner zarządzający i doradca KPMG, uważa, że technologia może pozytywnie wpłynąć na siłę roboczą. Sztuczna inteligencja daje szansę przeciwdziałania spadkowemu trendowi produktywności pracy w USA, który utrzymuje się od lat. Jasno przedstawiając korzyści płynące ze sztucznej inteligencji w miejscu pracy, liderzy mogą odpowiedzieć na obawy pracowników i pomóc im zrozumieć, w jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc w codziennych zadaniach i zapewnić lepsze wyniki zarówno pracownikom, jak i klientom.

Diego Lo Giudice, wiceprezes i analityk w firmie Forrester, opisuje wdrażanie sztucznej inteligencji w miejscu pracy jako znajdujące się na wczesnym etapie. Przy odpowiednim wykorzystaniu sztuczna inteligencja może zwiększyć wydajność profesjonalistów w całym cyklu życia oprogramowania. Korzystając z platform takich jak ChatGPT, programiści mogą polegać na sztucznej inteligencji w zakresie wsparcia między innymi w zarządzaniu wiedzą. Na przykład ChatGPT jest w stanie tłumaczyć kod z jednego języka na inny, wyjaśniać funkcje kodu, a nawet pisać dokumentację kodu.

Mika Aalto, współzałożyciel i dyrektor generalny Hoxhunt, podkreśla wartość narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, takich jak GitHub Copilot, we wspieraniu programistów w bezpiecznych praktykach kodowania, pomaganiu w automatyzacji pracochłonnych zadań i wspieraniu analityków danych w osiąganiu ważniejszych celów. W zależności od celów i wyzwań stojących przed organizacją sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do różnych celów, niezależnie od tego, czy chodzi o innowacje i rozwój, czy o bezpieczeństwo.

Muddu Sudhakar, dyrektor generalny i współzałożyciel Aisera, podkreśla potencjał aplikacji AI, takich jak Copilot, w usprawnianiu różnych zadań programistów, w tym tworzenia kont, sprawdzania kodu, debugowania i konfiguracji, dzięki czemu mogą skupić się na tworzeniu świetnych aplikacji. Podobnie Angel Borroy, ewangelista programistów w firmie Hyland, zauważa, że technologie sztucznej inteligencji mogą zwiększyć produktywność i zadowolenie pracowników poprzez automatyzację przepływów pracy.

Chociaż platformy sztucznej inteligencji z pewnością mają potencjał, kluczowe znaczenie dla organizacji ma priorytetowe traktowanie odpowiedzialnego wdrażania sztucznej inteligencji. Sreekar Krishna, krajowy lider KPMG ds. sztucznej inteligencji w USA, zwraca uwagę na wiele zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji w tworzeniu oprogramowania, takich jak tworzenie syntetycznych przypadków testowych, tłumaczenie kodu i interpretacja danych. Jednak Krishna wzywa również organizacje do ustanowienia karty odpowiedzialności i prowadzenia bieżących dyskusji prowadzonych przez liderów ds. zgodności, ryzyka i analizy danych, aby zapewnić etyczne korzystanie ze sztucznej inteligencji.

Liderzy organizacji i pracownicy IT muszą współpracować przy określaniu odpowiednich narzędzi i strategii wdrażania opartych na sztucznej inteligencji. Dzięki odpowiedzialnej integracji sztucznej inteligencji branża technologiczna może zapewnić, że technologia będzie uzupełniać ludzkie wysiłki, co skutkuje wyższą wydajnością, lepszym podejmowaniem decyzji i lepszą ogólną wydajnością.

Integracja potężnych narzędzi, takich jak platformy sztucznej inteligencji, jest szybka w przestrzeni technologicznej. AppMaster, wiodąca platforma no-code, stara się wyprzedzać trendy branżowe, oferując solidne rozwiązanie do łatwego tworzenia aplikacji internetowych, zaplecza i aplikacji mobilnych. AppMaster pozwala użytkownikom wizualnie tworzyć rozwiązania wykorzystujące bazy danych i logikę biznesową oraz wydajnie generować kod źródłowy dla aplikacji, optymalizując proces tworzenia oprogramowania, jednocześnie wykorzystując potencjał technologii AI tam, gdzie to konieczne.