Un nouveau rôle émerge pour les leaders du logiciel : superviser l’IA générative

L’IA générative fera partie intégrante du travail logiciel dans un avenir proche, et pas seulement pour la génération de code. Une majorité de leaders du logiciel intégreront bientôt l’IA générative dans leur travail quotidien, prédit une analyse récente de Gartner.

D’ici 2025, plus de la moitié de toutes les descriptions de poste de leader en ingénierie logicielle nécessiteront explicitement la supervision de l’IA générative, estime le cabinet de conseil. Il est donc urgent d’étendre la portée du leadership logiciel bien au-delà des limites du développement et de la maintenance d’applications.

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La gestion des équipes, la gestion des talents, le développement commercial et le respect de l’éthique feront partie de la surveillance de l’IA générative, selon Haritha Khandabattu, analyste chez Gartner. Même si l’IA générative ne remplacera pas les développeurs, elle a la capacité d’automatiser certains aspects de l’ingénierie logicielle », ajoute-t-elle. Même si elle « ne peut pas reproduire la créativité, la pensée critique et les capacités de résolution de problèmes que possèdent les humains », elle sert de multiplicateur de force. .

Les leaders du secteur conviennent que l’IA générative n’est pas seulement un outil de productivité pour les développeurs, mais qu’elle représente également des opportunités commerciales que les leaders du logiciel doivent comprendre et faire progresser. « Les projets d’IA ne sont pas seulement des projets technologiques », déclare John Roese, directeur mondial de la technologie chez Dell Technologies. « Les bons sont alignés sur les résultats commerciaux. Les projets d’IA interrompent presque inévitablement les structures organisationnelles et ce ne sont pas des décisions techniques. Chaque investissement et passage à l’automatisation entraîne la disparition d’emplois existants et crée de nouveaux emplois chargés de faire fonctionner cette automatisation. »

Attendez-vous à une expansion des équipes dans lesquelles les responsables du logiciel participent ou dirigent. « Les avancées en matière d’IA ont donné naissance à un nouveau niveau d’expertise technique, notamment des spécialistes de l’IA et des ingénieurs en apprentissage automatique qui développent et déploient des algorithmes d’IA et des réseaux neuronaux », déclare Bryan Madden, responsable mondial du marketing de l’IA chez AMD. « L’IA et son déploiement évoluent à un rythme rapide. Les projets d’IA nécessitent une approche globale pour garantir non seulement que les facteurs pratiques et technologiques sont pris en compte, mais que la gouvernance, les politiques et l’éthique suivent également. »

Alors que la plupart des efforts d’IA sont généralement dirigés par le PDG, le CIO ou le responsable de l’ingénierie, « les employés de différents départements doivent collaborer ensemble, en créant des cas d’utilisation internes pour accélérer les capacités du produit pour les clients », explique Naveen Zutshi, CIO de Databricks. « Les équipes du côté commercial de l’organisation peuvent travailler avec les ingénieurs, les responsables du DSI et le service informatique pour créer de grands modèles de langage internes qui améliorent les processus métier dans tous les départements. »

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En conséquence, le succès de l’IA « dépendra de partenariats ouverts et d’une collaboration entre la technologie, les entreprises et la société », explique Madden. « À mesure que l’IA devient de plus en plus omniprésente dans des secteurs tels que la santé, la finance et l’éducation, des experts du domaine auront besoin de fournir un contexte et des informations aux développeurs d’applications d’IA. Ces informations aideront la communauté technologique à perfectionner son application de l’IA de la meilleure manière possible.  » C’est la voie à suivre pour obtenir le meilleur retour sur investissement pour leur clientèle. Des rôles émergeront qui amèneront des experts en politiques dans le domaine du développement d’applications. « 

L’accent est également mis de plus en plus sur l’ingénierie rapide ou l’apprentissage en contexte, explique Zutshi. « Il s’agit d’une nouvelle capacité permettant aux développeurs d’optimiser les invites pour les grands modèles de langage et de créer de nouvelles fonctionnalités pour les clients, élargissant ainsi la portée et les capacités des outils d’IA. »

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Un autre domaine dans lequel les leaders du logiciel doivent prendre les devants est celui de l’éthique de l’IA. Les responsables du génie logiciel « doivent travailler avec ou former un comité d’éthique de l’IA pour créer des lignes directrices politiques qui aident les équipes à utiliser de manière responsable les outils d’IA générative pour la conception et le développement », rapporte Khandabattu dans son analyse. Ils devront identifier et contribuer « à atténuer les risques éthiques de tout produit d’IA générative développé en interne ou acheté auprès de fournisseurs tiers ».

Le recrutement, le développement et la gestion des talents bénéficieront également de l’IA générative, ajoute Khandabattu. Les applications d’IA générative peuvent accélérer les tâches de recrutement et d’embauche, telles que la réalisation d’une analyse de poste et la transcription des résumés d’entretien. Par exemple, les responsables du logiciel « peuvent saisir une invite demandant des mots-clés ou des expressions clés liés aux compétences ou à l’expérience en ingénierie de plate-forme ». Au-delà du recrutement, l’IA générative soutient la gestion et le développement des compétences. « Cela aidera les responsables du génie logiciel à repenser les rôles en identifiant les compétences qui peuvent être combinées pour créer de nouveaux postes et éliminer les licenciements. »