Le futur des startups en 2024 : découvrez l’indispensable stratégie de développement assisté par l’IA !

Introduction

Les départements produits et ingénierie dépensent de loin le plus d’argent dans la technologie de l’IA parmi toutes les entreprises. Cela peut générer une énorme valeur – les développeurs peuvent accomplir certaines tâches jusqu’à 50% plus rapidement avec l’IA générative, selon McKinsey.

Cependant, ce n’est pas aussi simple que de jeter de l’argent dans l’IA et d’espérer le meilleur. Les entreprises doivent comprendre combien budgéter pour les outils d’IA, comment évaluer les avantages de l’IA par rapport aux nouveaux recrutements, et comment s’assurer que leur formation est adaptée. Une étude récente a également révélé que la question de savoir qui utilise les outils d’IA est une décision commerciale cruciale, car les développeurs moins expérimentés en tirent beaucoup plus de bénéfices que les plus expérimentés.

Ne pas prendre en compte ces calculs pourrait conduire à des initiatives médiocres, un budget gaspillé et même une perte de personnel.

Expérience de Waydev

Chez Waydev, nous avons passé l’année dernière à expérimenter la meilleure façon d’utiliser l’IA générative dans nos propres processus de développement logiciel, à développer des produits d’IA et à mesurer le succès des outils d’IA dans les équipes de développement logiciel. Voici ce que nous avons appris sur la manière dont les entreprises doivent se préparer à un investissement sérieux en IA dans le développement logiciel.

Réaliser une preuve de concept

Lorsque votre directeur informatique décide de dépenser votre budget pour embaucher davantage ou pour le développement d’outils d’IA, vous devez d’abord réaliser une preuve de concept. Nos clients entreprises qui ajoutent des outils d’IA à leurs équipes d’ingénierie réalisent une preuve de concept pour déterminer si l’IA génère une valeur tangible – et combien. Cette étape est importante non seulement pour justifier l’allocation du budget, mais aussi pour promouvoir l’acceptation au sein de l’équipe.

La première étape consiste à spécifier ce que vous cherchez à améliorer au sein de l’équipe d’ingénierie. S’agit-il de la sécurité du code, de la vélocité ou du bien-être des développeurs ? Ensuite, utilisez une plateforme de gestion de l’ingénierie (EMP) ou une plateforme d’intelligence en ingénierie logicielle (SEIP) pour suivre si votre adoption de l’IA modifie ces variables. Les métriques peuvent varier : vous pouvez suivre la vitesse en utilisant le temps de cycle, le temps de sprint ou le ratio de planifié à réalisé. Le nombre de pannes ou d’incidents a-t-il diminué ? L’expérience des développeurs s’est-elle améliorée ? Incluez toujours des métriques de suivi de la valeur pour vous assurer que les normes ne baissent pas.

Assurez-vous d’évaluer les résultats sur une variété de tâches. Ne limitez pas la preuve de concept à une étape ou à un projet de codage spécifique ; utilisez-la dans diverses fonctions pour voir les outils d’IA fonctionner mieux dans différents scénarios et avec des codeurs de différentes compétences et responsabilités professionnelles.