La vitesse avec laquelle le code du genre IA change de forme pour comprendre le développement du logiciel. Mais si la productivité contient des lignes, des tâches ou des invites, cela peut entraîner des erreurs de temps en temps, ce qui confond l’activité avec les résultats. La méthode qui importe est bien plus importante car elle est liée au produit que nous obtenons pour les ressources que nous utilisons.
Il y a un trampa dans la conversation actuelle sur les agents de renseignement artificiel, et c’est notre capacité à confondre avec la productivité.
Qu’une machine puisse programmer ne signifie pas qu’une entreprise va produire plus de logiciels. De même, vous pouvez écrire des kilomètres de lignes de code en quelques secondes, ce qui signifie que vous serez le plus barata, y compris qu’un agent capable de travailler pendant des heures sans recherche, essayera des kilomètres d’alternatives ou de résolution de problèmes qui exigent d’énormes efforts humains qui ne répondent pas à la question que vous devez occuper.
La question est bien plus importante, que pensez-vous d’un logiciel utile pour l’argent que nous gaspillons ? Tout cela est secondaire.
Parce que si nous n’avons pas la capacité de répondre à cela, décidez entre les promoteurs, les fournisseurs, les agents de l’IA ou les équipes hybrides, qui se contenteront d’envoyer. Et gérer la base d’apuestas n’a jamais eu une bonne méthodologie.
Un studio récent propose une piste intéressante et permet d’incorporer IA au travail des programmeurs, ce qui permet d’augmenter de plus de 50 % le volume de code produit.
Mais ces données sont seulement celles qui démontrent qu’une entreprise est la plus productive. Nous pouvons écrire le double de code et ne pas entrer le double de produit, y compris nous pouvons écrire beaucoup plus et terminer plus en révisant, en essayant et en gérant.
C’est précisément là le problème que la métrique doit être le code général de l’IA, mais il s’agit d’un logiciel utile pour le coût nécessaire à la production.
Une entreprise a des clients, des présupposés, des places et des produits qu’elle achète et c’est pour cela qu’elle doit importer moins qu’un modèle supérieur à l’autre par deux points lors d’une étude et bien plus encore en raison des ressources qu’elle lui assigne.
En logiciel, cette différence est fondamentale. Nous ne devons pas améliorer la productivité d’un agent par le nombre de lignes de code générales. Tampoco la de un desarrollador por el número de tarea que completa. Ni un fournisseur pour le nombre de personnes qui travaillent dans un projet.
Le résultat est qu’une entreprise n’achète pas de lignes de code, d’heures de travail ou de jetons. Le résultat est un logiciel qui fonctionne et qui apporte de la valeur. Et voici où les agents changent les règles du jeu.
Aujourd’hui, lorsque nous avons besoin de télécharger un logiciel, la décision était relative- ment séncilla, de nous rendre avec notre équipe ou de contracter auprès d’un fournisseur. Il existe maintenant une troisième possibilité, utilisez des agents de IA. Et nous devrons probablement bientôt penser à cette alternative aux compartiments estancos. L’option la plus intéressante peut être une quarte, équipant les hybrides aux personnes et aux agents travaillant conjointement.
La tentation, donc, est de supposer que l’IA va automatiquement fonctionner parce qu’elle est plus barata. Oui, nous savons que no tiene salario, no tiene vacaciones, no tiene horario. Vous pouvez travailler de manière continue et générer un code à une vitesse qui n’importe quel développeur humain peut être identique. Maintenant bien, il y a un petit problème et c’est que le code n’est pas produit.
Un agent peut générer un nombre impressionnant de codes et d’obligations après avoir consacré d’énormes ressources à la révision, l’intégration, la vérification, la correction et l’entretien. En même temps, un développeur peut écrire relativement peu de code et fournir une fonctionnalité qui génère beaucoup de valeur et, par conséquent, qui sert également à comparer des heures humaines avec des heures informatiques. Je peux comparer les résultats.
Si une équipe humaine produit une quantité déterminée de logiciels utiles pour un coût déterminé et un groupe d’agents produit plus pour ce même coût, nous avons une réponse. Si cela réussit le contraire, aussi. Et si une équipe formée par des personnes utilisant des agents continue de produire beaucoup plus que tout ce qui concerne les deux personnes séparées, nous avons besoin d’une autre réponse, nous n’avons pas besoin d’en discuter pendant des années parce que nous pouvons médirlo.
Il est vrai que l’équipe des agents nous offre une opportunité extraordinaire pour faire quelque chose qui amène le secteur à gagner beaucoup de temps avec l’intention de faire un succès sans fin et d’améliorer, en vérité, la productivité du développement de logiciels.
Nous pouvons méditer lorsque nous produisons notre équipe interne, lorsque nous consiguons un fournisseur, lorsque nous produisons les agents travaillant pour notre compte et, en outre, nous pouvons produire une équipe humaine lorsqu’elle est incorporée à notre forme de travail. Après cela, je viens de donner ces résultats en relation avec le coût. La discussion change complètement.
Nous n’avons pas besoin de nous soucier particulièrement de la disparition des programmeurs, des fournisseurs qui veulent être nécessaires ou des agents qui effectuent tout le travail. Nous pouvons observer ce qui se passe dans chaque cas. Nous pouvons également rencontrer un paradoxe et le fait qu’une machine extraordinairement puissante est déterminée à résoudre des problèmes et que l’être humain, apparemment moins sophistiqué, si économiquement imbattable, aujourd’hui bien, peut également apparaître exactement au contraire.
Ce qui est important, c’est que nous avons maintenant la possibilité de faire des achats et c’est pour cela que nous devons avoir soin de remplacer une obsession par une autre. Pendant des années, nous avons médité le développement pendant des heures, des personnes ou des lignes de code. Maintenant, nous avons le risque d’utiliser les invites intermédiaires, les jetons ou le numéro d’agents épuisés. Il y a une erreur avec une technologie différente car au final de la chaîne, il n’y a pas de jetons de foin, ni d’invites, ni d’agents tampons, ce qui est produit. Oui, cela doit être la métrique que vous importez.
L’équipe des agents nous offre une opportunité extraordinaire pour faire quelque chose qui amène le secteur à beaucoup de temps pour améliorer la productivité du développement de logiciels.
Chaque fois que nous incorporerons l’intelligence artificielle au développement, nous devrons pouvoir répondre à deux questions très simples : Nous produisons plus de logiciels utiles avant ? Pourquoi sommes-nous en conséquence?
Nous pouvons donc décider si nous avons besoin de cinq développeurs, cinq agents ou deux développeurs travaillant avec plusieurs agents. Nous découvrirons que l’IA permet de remplacer des équipes complètes, ou de transformer des équipes humaines déterminées en organisations extraordinairement productives ou, également, de comprendre que pour certains travailleurs humains, nous sommes toujours en train de faire des efforts extraordinaires. Nous n’avons pas besoin de répondre à l’intuition, mais nous avons seulement médité parce que la véritable révolution de l’intelligence artificielle n’a pas consisté en plus d’IA, mais a consisté à obtenir plus de produits avec les mêmes ressources.
Alors que nous pouvons démontrer que cela se produit, pour que la démo soit spectaculaire, nous suivrons exactement cela, une démonstration impressionnante et une réalité dévastatrice.
Julián Gómez Bejarano, directeur numérique de LedaMC
