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Émetteur – La plate-forme unifiée pour les drapeaux, l’analyse, les expériences et plus encore.
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Graphite – La plate-forme de productivité des développeurs AI.
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Il ne manque pas de déclarations audacieuses sur l’intelligence artificielle et la productivité des développeurs, mais comment séparez-vous le signal du bruit?
Dans cet épisode de l’ingénieur pragmatique, je suis uni par Laura TachoCTO à DroitePour réduire le battage médiatique et partager comment les outils d’intelligence artificielle (ou non) travaillent réellement au sein des organisations d’ingénierie. Laura partage les idées de la recherche de DX sur plus de 180 sociétés, y compris des découvertes surprenantes sur où les développeurs gagnent plus de temps, car les développeurs n’utilisent pas du tout l’IA et les types de lancement conduisent à un impact significatif.
Nous discutons également:
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Le problème avec les qualifications de l’IA simplifiée et comment y réfléchir plus critique
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Un aperçu du cadre de mesures de bonne réparation AI
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Passion par le lancement des outils de la réservation.com
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Les raisons courantes des développeurs n’utilisent pas d’outils d’intelligence artificielle
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Parce que l’utilisation d’outils parfois diminue la satisfaction des développeurs
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Résultats surprenants de l’étude de l’entreprise DX 180+
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Comment la documentation générée par l’IA diffère des documents écrits par l’homme
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Pourquoi mesurer l’expérience des développeurs Avant L’intelligence artificielle est essentielle
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Parce que Laura pense que les feuilles de route sont sorties
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Et bien plus encore!
Voici trois observations intéressantes qui sont arrivées dans cette conversation:
Laura (à 16h04)): «L’une de mes opinions les plus controversées est que le code source est une responsabilité. Cela semble controversé – mais quand les gens y pensent, ils réalisent, oui, c’est en fait une responsabilité!
Nous sommes dans un monde où il est trivialement facile de produire une énorme quantité de code source. Et donc ce que cela signifie réellement pour la productivité et l’impact de l’entreprise quand ce qui aurait pu être écrit un La ligne est maintenant écrite cinq lignes?
Nous voulons vraiment mesurer l’impact de l’IA en termes de lignes de code générées? Certainement pas.
Nous n’avons pas inclus le taux d’acceptation dans notre cadre pour une bonne raison. Je pense qu’il fournit des informations si les outils conviennent à cet effet. Mais lorsque nous examinons largement la mesure de l’impact de l’entreprise et de l’impact sur l’expérience des développeurs et sur l’impact sur les entreprises, le taux d’acceptation est une si petite partie de l’histoire. “
Grégoire (À 55:45) “En tant qu’utilisateur final d’un client d’une entreprise qui a fortement investi dans l’IA a fait de Google, Microsoft, une startup. Que devriez-vous voir?
Laura: “En tant qu’utilisateur final, ce que j’attends est un moment plus rapide pour commercialiser. Et c’est vraiment de l’autre côté, du bâtiment, ce que nous essayons de souligner et sur lequel bon nombre de nos conversations se sont concentrées avec d’autres managers et chefs d’ingénierie. Nous essayons vraiment de réduire le temps sur le marché. Cela a de nombreuses implications.
Une autre de mes opinions non conventionnelles, je pense que la feuille de route sort à l’époque de l’IA. Les entreprises qui gagneront avec l’IA ne sont pas celles qui pensent aux choses sous une forme séquentielle de feuille de route, mais elles le considèrent comme des portefeuilles d’expériences. Et si rapidement expérimentation et essayant de comprendre quels délices vos clients aideront les entreprises à gagner.
Les entreprises qui gagnent sont celles qui se concentrent ou qui ont déjà des muscles pour expérimenter, les tests A / B, essayant de comprendre, vous savez, comment ravir leurs clients.
En tant qu’utilisateur final, ce que je ne veux pas, c’est battre en tant qu’utilisateur final. Et je pouvais voir que c’est arrivé. C’est comment, nous le ferons, car maintenant il y a moins de raisons de dire non aux choses. Et il y a probablement une bonne raison pour laquelle certaines de ces choses n’ont pas été construites. “
Laura (À 27:34)): «La vitesse de typage n’a jamais été le goulot d’étranglement en développement. Maintenant, nous avons tout ce code généré plus rapidement que nous ne pouvons taper. C’est fantastique. Mais il veut toujours que je temps à revoir ce code!
Ce n’est pas que nous gagnons du temps parce que nous ne devons pas taper. Une grande partie de ce temps, nous ne faisons que réviser l’examen ou d’autres parties de la création de code qui ne tapent pas. (…)
La moyenne du secteur [of spending time on coding] C’est comme 25%. Il y a eu une étude chez AWS qu’un ingénieur AWS moyen ne dépense que 20% de leur temps de codage. Et donc lorsque nous appliquons l’intelligence artificielle aux activités de codage, nous travaillons uniquement avec 20% de ce temps pour commencer. Et lorsque nous économisons 10% de ce temps, cela ne équivaut pas vraiment à “Nous pouvons, vous savez, envoyer 10 nouvelles gammes de produits pendant la nuit!” “
(00:00) Intro
(01:23) Vision de Laura sur les titres d’identification à
(10:46) Questions courantes que Laura obtient sur la mise en œuvre de l’IA
(11:49) Comment mesurer l’impact de l’IA
(15:12) Parce que le taux d’acceptation et les lignes du code ne sont pas des mesures de productivité suffisantes
(18:03) L’étude de cas Booking.com
(20:37) Parce que certains employés n’utilisent pas
(24h20) Sur lequel les développeurs gagnent réellement du temps
(29:14) Que se passe-t-il avec les économies de temps
(31:10) Les résultats surprenants du rapport Dora Su Ai en ingénierie
(33:44) Une hypothèse sur l’intelligence artificielle et l’état de flux et l’importance de parler aux développeurs
(35:59) Ce qui fonctionne dans l’architecture à
(42:22) Apprendre de l’adoption du co -pilote par WorkHuman
(47:00) Prix basés sur la consommation et la difficulté d’allocation des ressources à l’IA
(52:01) Quelle taille dx noyau 4
(55:32) Les meilleurs résultats pour la mise en œuvre de l’IA
(58:56) Parce que les industries hautement réglementées obtiennent les meilleurs résultats avec le lancement de l’IA
(1:00:30) En fait, le lancement structuré de l’IA
(1:04:22) Parce que les migrations pourraient être un bon cas d’utilisation pour l’IA (et une suggestion de le faire!)
(1:07:30) Conseils pour les prospects d’ingénierie qui tentent de s’améliorer avec les outils et la mise en œuvre de
(1:08:49) Round de feu rapide
Où trouver Laura Tacho:
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/lauratacho/
• Site web: https://lauratacho.com/
• Cours Laura (mesure des performances d’ingénierie et impact de l’intelligence artificielle) https://lauratacho.com/developer-productivity-metrics- cours
Mentions pendant l’épisode:
• Cadre de mesure à: https://getdx.com/research/measur-ai-code-assistant-and-gents/
• Le travail des programmeurs est-il à risque? L’impact de l’intelligence artificielle sur l’avenir de la programmation: https://www.forbes.com/sites/sylvainduranton/2024/04/15/arecoders-jobs-lask-ais- Impact-on-fucture-
• Guide de l’ingénierie assisté par la climatisation: https://getdx.com/guide/ai-assisted-e
• L’impact de Dora de l’âge génératif dans la relation sur le développement du logiciel: https://dora.dev/publications/#impact-ofgenerative- in-in-noftware-development
• Cas d’étude de réservation: https://getdx.com/customer/booking-uses-dx-to-mesure- Impact-of-Genai /
• OpenI vient de publier un outil de codage pour “aider” les programmeurs (remplacer leurs œuvres, probablement): https://gizmod.com/openai-just-releasad-acoding-to-to-help-programmers-replace-their-jobs-drobalily-200603414
• Curseur: https://cursor.com/
• Mesure de la productivité de l’ingénierie logicielle: https://newsletter.pragmatingineer.com/p/engineering-roductivity
• Dora, espace et appareil: quel framework devez-vous utiliser ?: https://getdx.com/guide/dora space-dex/
• Abi Noda est LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/abinoda/
• Comment IA modifie l’ingénierie logicielle à Shopify avec Farhan Thawar: https://newsletter.pragmactiner.com/p/how-ischanging-software-tarninging
• Comment construire Linux avec Greg Kroah-Hartman: https://newsletter.pragmatingineer.com/p/how-linux—2pped-with-greg-kroah
• Amazon dit que les développeurs passent un temps étonnamment petit par jour: https://www.busineinininsider.com/amazon-develovers-pers- only-o-hour-cody-aily-aii-2024-12
• Impact de l’intelligence générative artificielle dans le développement du logiciel: https://dora.dev/research/ai/gen-ai-report/
• Greffier Vercel: https://vercel.com/marketplace/clerk
• Workuman: https://www.workhuman.com/
• Workuman augmente le ROI de 21% des assistants de l’intelligence artificielle avec le droit: https://getdx.com/Customers/Workhuman- augmente-roi-from-assistant-21-with-dx
• Visual Studio: https://visualstudio.microsoft.com/
• Jesse Adometz sur LinkedIn: Linkedin.com/in/jesseadametz
• DX Core 4: https://getdx.com/core-4-reportting/?
• En effet: https://www.indeed.com/
• Accélérer les migrations du code avec l’IA: https://research.google/blog/ackcelerag-code-migrations-with-ai/
• Granola: https://www.granola.ai/
• Écrivez des livres utiles: une approche moderne de la conception et de l’amélioration de la non-fiction recommandable: https://www.amazon.com/write-useful-books-recommadable-Nification-ebook/dp/b0983hfqx7
• Vérité désagréable: comment les entreprises alimentaires déforment la science de ce que nous mangeons: https://www.amazon.com/dp/1541697111/?
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Production et commercialisation de Pseudonyme.
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