IT sektor ima položaj, ki ga malo drugih sektorjev ima: delo, ki se tu opravlja, v veliki meri sestoji iz nalog, ki imajo opravka z besedilom, kodo in strukturiranimi podatki. To je natanko tista vrsta dela, na katero so jezikovni modeli in AI-asistenti najbolj vajeni. Kjer v drugih sektorjih AI najprej vstopa na robove dela, je v IT del osrednje dejavnosti že blizu temu, kar ti sistemi dobro obvladajo.
Ure v IT organizaciji so grobo razdeljene v več sklopov: razvoj in vzdrževanje programske opreme, funkcionalno in tehnično upravljanje, servisna služba in obravnava ticketov, testiranje in nadzor kakovosti, dokumentacija ter projektno delo, kot je planiranje in poročanje. Vsak od teh sklopov ima svoje razmerje med nalogami, ki jih je dobro mogoče avtomatizirati, in nalogami, ki za to zaenkrat ne pridejo v poštev.
Znotraj razvoja programske opreme je generiranje, prestrukturiranje in dokumentiranje kode naloga, kjer AI že samostojno opravi bistven del dela. Standardne funkcije, boilerplate kodo, pretvarjanje specifikacij v prve različice skript: to je delo, kjer razvijalec vse pogosteje presoja predlog AI namesto da bi nekaj pisal od začetka. Pri servisni službi velja nekaj podobnega za prvo triažo ticketov: prepoznavanje vrste problema, povezovanje z znanimi rešitvami in usmerjanje na pravi naslednji korak.
Tudi testno delo se premika. Generiranje testnih primerov na podlagi specifikacij ter zaznavanje odstopanj v rezultatih testiranja je delo nalog, ki se dobro prepusti prevzemu, brž ko je vhod dovolj strukturiran. Dokumentacija sistemov, API-jev in izdaj je tretje področje, kjer AI pogosto že dobavi prvi osnutek.
Druga kategorija, delno avtomatizirano s človeškim nadzorom, je v IT širša kot v mnogih drugih sektorjih, prav zato ker se posledice napake v kodi ali infrastrukturi pojavijo hitro in včasih nepovratno. Predlog AI za spremembo kode presodi razvijalec; avtomatiziran nasvet o omrežni konfiguraciji se preveri, preden se izvede. Ta vzorec odobritve ali zavrnitve z obrazložitvijo se ponavlja pri postavitvah, pri varnostnih pregledih in pri presoji arhitekturnih odločitev.
Način, kako morajo finančni sistemi znati utemeljiti spremembe, dobro pokaže, kako ta kombinacija avtomatizacije in nadzora deluje v praksi: kdor želi vedeti ali lahko AI vodi revizijski dnevnik finančnih sprememb, vidi, da je beleženje pogosto lahko avtomatsko, medtem ko presoja same spremembe potrebuje človeka. To načelo enako velja za spremembe infrastrukture znotraj IT okolja.
Arhitekturne odločitve, prevajanje nejasnih želja naročnika v izvedljiv načrt in upravljanje odnosa z naročniki so naloge, ki ostajajo v tretji kategoriji. To delo zahteva kombiniranje tehničnega znanja z organizacijskim vpogledom ter prevzemanje odgovornosti za odločitev, ki ne izhaja zgolj iz podatkov. Tudi zapletena diagnostika problemov, kjer motnja prizadene več sistemov in v zgodovini ni primerljivega incidenta, za zdaj ostaja človeško delo.
Ali je naloga v IT dejansko prevzeta, ni odvisno le od tega, kaj je tehnično mogoče. Odvisno je od tega, kako strukturirani so lastni sistemi, koliko zgodovinskih podatkov je na voljo za učenje ali preverjanje, ter kako organizacija ravna z nadzorom, ki je potreben pri drugi kategoriji. IT oddelek z dobro dokumentirano kodo in jasnimi kategorijami ticketov lahko naredi hitrejše korake kot oddelek, kjer znanje sloni predvsem v glavah zaposlenih.
Ta odvisnost od lastne situacije ni edinstvena za IT. Kdor pogleda, katero delo v finančnih storitvah najprej pride v poštev za AI, vidi podoben vzorec: strukturirane, na pravila vezane naloge se premikajo prej kot naloge, ki zahtevajo osebno presojo. Celo v sektorjih, ki so vsebinsko daleč od IT, kot izhaja iz analize kaj lahko AI prevzame v gradbeništvu, se pojavlja isto vprašanje: kako strukturirano je delo in koliko nadzora je potrebnega, preden je rezultat uporaben.
Ta razdelitev v tri kategorije pove nekaj o delu na splošno, ne o specifičnih nalogah znotraj vaše lastne organizacije. IT podjetje, ki predvsem dobavlja izdelke po meri zahtevnim strankam, ima drugačno razporeditev kot podjetje, ki pretežno izvaja naloge upravljanja za stalen nabor sistemov. Ta razlika določa, koliko ur že danes spada v prvo ali drugo kategorijo.
Kaj delodajalec nato naredi s tem izidom, presega to, kar mi kot delovni pregled opisujemo. Za odločitve, ki zadevajo osebje, veljajo lastne zakonske zahteve; te tukaj niso obravnavane in to ni utemeljitev zanje.
Da bi videli, kako ta razdelitev izpade za vaše lastno podjetje, je na voljo brezplačen hitri pregled: dvanajst vprašanj, brez računa, z izidom, ki pokaže indikacijo, kolikšen del ur v tem profilu je danes mogoče prepustiti AI. Celoten delovni pregled, ki delo razčleni nalogo za nalogo in ga oceni po osmih oseh, je še v izdelavi. Hitri pregled že zdaj daje prvo usmeritev, ne da bi šel dlje od te usmeritve.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.