L’IA générative améliore la productivité de l’ingénierie logicielle de 70 %, selon une étude Ness-Zinnov – IoT Business News

Ness Digital Engineering (Ness), une entreprise mondiale de transformation des services numériques à cycle de vie complet et filiale de KKR, et Zinnov, une société mondiale de conseil en gestion et en stratégie, ont lancé conjointement une étude approfondie intitulée Exploiter la puissance de l’IA générative (GenAI) dans la transformation. Productivité du génie logiciel.

Bien que la productivité soit un résultat connu des initiatives GenAI, cette étude mesure les gains de productivité réels résultant du déploiement de GenAI au niveau de l’ingénierie. Il est spécialement conçu pour aider les CTO, CIO et CPO à comprendre les moteurs technologiques et psychologiques de la productivité de l’ingénierie et les ramifications à long terme sur la conception commerciale et organisationnelle.

Utilisant la plate-forme propriétaire Matrix de Ness pour collecter des données, l’étude a mobilisé plus de 100 ingénieurs logiciels sur des cas d’utilisation et des paramètres de développement et une analyse approfondie des expériences réelles des ingénieurs dans des environnements d’ingénierie réels.

L’étude a révélé que la mise en œuvre de l’IA générative augmente non seulement la productivité, mais permet également un contexte profondément assisté, permettant aux entreprises de mondialiser le travail sans friction. Cela implique non seulement de meilleurs résultats commerciaux, mais également une conception organisationnelle entièrement transformée. Les autres observations clés qui ont émergé étaient les suivantes :

• Réduction de 70 % du temps d’exécution des tâches pour les mises à jour du code existant: Les ingénieurs ont constaté un impact maximal lors de l’utilisation des fonctions de base de code existantes, conduisant à une réduction du temps de cycle de développement.
• 48 % de réduction du temps d’exécution des tâches pour les ingénieurs seniors: Les ingénieurs seniors ont constaté une réduction du temps d’exécution des tâches et se sont retrouvés à utiliser leur temps pour mieux planifier et aider les ingénieurs juniors.
• ~ 10 % de réduction des tâches à forte complexité de code: L’IA générative permet aux ingénieurs de naviguer dans des scénarios de codage complexes avec une efficacité accrue, contribuant ainsi à des résolutions plus rapides et plus précises.
• Engagement amélioré de 70 %: En simplifiant les tâches et en favorisant un environnement de travail plus collaboratif et dynamique, l’IA générative joue un rôle central dans la création d’une expérience professionnelle positive et épanouissante.

Ce changement remet en question les structures organisationnelles traditionnelles en se concentrant davantage sur l’expertise et l’efficacité qui seront assistées par la technologie mais contrôlées et décidées par les individus. Cela signifiera un nouveau type de main-d’œuvre où l’expertise du domaine et les capacités de résolution de problèmes présideront aux compétences technologiques.

Ranjit Tinaikar, PDG de Ness Digital Engineering, a déclaré : GenAI est sur le point de transformer le paysage du développement logiciel en offrant des améliorations substantielles de la productivité et en accélérant les cycles d’innovation, accélérant ainsi les délais de mise sur le marché. Cependant, son potentiel pourrait être entravé s’il était perçu comme un simple outil de génération de code, une idée fausse répandue dans le domaine du développement logiciel. Pour exploiter pleinement la puissance de GenAI, nous avons collaboré avec Zinnov pour comprendre l’impact de GenAI sur le développement de logiciels et ses nuances. L’étude sert de guide sur l’impact de GenAI sur le processus de développement de produits, les structures organisationnelles, l’engagement des employés, l’apprentissage et le développement.

Parlant de l’étude, Pari Natarajan, PDG de Zinnov, a déclaré : L’IA générative est désormais intégrée aux flux de travail d’ingénierie logicielle dans de nombreuses organisations, facilitant des tâches telles que la génération de cas de test, la refactorisation du code et l’identification des opportunités d’innovation. Cette étude valide la conviction selon laquelle l’IA générative complète plutôt qu’elle ne dicte les flux de travail, facilitant le partage fluide des connaissances et libérant la véritable valeur de la mondialisation. Cela a conduit à une confiance accrue parmi les CTO et les DSI dans la répartition des équipes de développement à l’échelle mondiale, avec un impact minimal sur la productivité. De plus, l’utilisation généralisée de l’IA générative a remonté le moral des employés, dépassant les gains de productivité. Bien que le potentiel de l’IA générative soit vaste, ses limites proviennent principalement des coûts matériels, de la consommation d’énergie et des contraintes réglementaires.