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Generative AIはビジネスがソフトウェアエンジニアリングに取り組む方法を革新し、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しています。Gen AIは、組織が速度と品質のバランスを取ることを可能にすることで、ソフトウェアの設計、開発、テスト方法に大きな変化をもたらしています。

Generative AIの利点は明確ですが、ほとんどの組織はその完全な影響を測定するためのツールを持っていません。ソフトウェア開発の複雑さ – 生産性、品質、開発者の体験などを包括する要因 – は、効果的な測定を困難にしています。ステークホルダーは、使用性からセキュリティまで異なる次元を重視することが多く、評価をさらに複雑にしています。明確な測定プロトコルがないと、組織はGen AIの全ポテンシャルを実現できないリスクに直面します。

Generative AIを採用することは旅の一部に過ぎず、その影響を測定することが持続的な成功にとって重要です。堅牢な測定フレームワークにより、Gen AIが約束を実現し、より広範なビジネス目標と一致することが保証されます。

本稿では、ソフトウェアエンジニアリングでGenerative AIを活用しようとする組織に対して具体的なガイダンスを提供しています。メトリクスの定義、課題の克服、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させ、開発者体験を向上させる方法を学んでください。

元記事: https://www.capgemini.com/gb-en/insights/research-library/how-to-measure-the-impact-of-gen-ai-on-software-coding-and-unit-testing/