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  • ジェネレーティブAIはソフトウェアエンジニアリングへのアプローチを革新し、ワークフローを加速し、プロセスを自動化し、技術的負債を減らすツールを提供
  • ジェネレーティブAIの利点は明確だが、多くの組織がその全体的な影響を測定するためのツールを欠いている
  • ジェネレーティブAIを採用するだけでなく、その影響を測定することが持続的な成功にとって重要
  • アクション可能なガイダンスを提供し、ソフトウェアエンジニアリングでジェネレーティブAIを活用しようとする組織向けにメトリクスを定義し、課題を乗り越え、影響を最大化して、より速く優れたソフトウェアを提供し、チームの生産性を向上し、総合的な開発者体験を向上させる方法を学ぶ

ジェネレーティブAIは、ソフトウェアエンジニアリングに革命をもたらし、ワークフローを加速し、プロセスを自動化し、技術的負債を減らすツールを提供しています。しかし、多くの組織はその全体的な影響を測定するためのツールを欠いており、ソフトウェア開発の複雑さは、生産性、品質、開発者エクスペリエンスなどの要因を包括しており、効果的な測定を困難にしています。ジェネレーティブAIの採用は旅の一部に過ぎず、その影響を測定することが持続的成功にとって重要です。堅牢な測定フレームワークは、ジェネレーティブAIが約束を実現し、より広いビジネス目標と一致することを確実にします。

元記事: https://www.capgemini.com/insights/research-library/measurement-protocol-what-are-the-expected-impacts-of-gen-ai-on-software-coding-and-unit-testing/