Ihmistyön merkitys kasvaa näillä neljällä osa-alueella tekoälyn kehittyessä nopeasti

Tekoälyn (AI) yleistyminen vaikuttaa moneen toimialaan. Millaisia vaikutuksia tekoälyllä tulee olemaan ketterien valmentajien työhön, ja millä alueilla ihmisten kyvyt korostuvat entisestään? Tarkastelen tässä artikkelissa tekoälyn mahdollisia vaikutuksia ketterien valmentajien ja ohjelmistokehittäjien rooleihin, vastuisiin ja taitoihin nopeasti kehittyvän teknologian aikakaudella.

Tällä alalla on yleistä, että eri foorumeilla keskustellaan tekoälyn vaikutuksesta ketterään valmennukseen ja ohjelmistokehitykseen. Vuoden 2023 kesällä osallistuin XP-konferenssiin, joka on huipputason ketterän ohjelmistokehityksen konferenssi yhdistäen tutkimuksen ja käytännön. Siellä esiteltiin erityinen ohjelmaosuus tekoälylle. Yksi esitys, joka käsitteli tekoälyn käyttöä koodauksessa, teki selväksi, että ohjelmistokehitys on kokemassa merkittäviä muutoksia.

En tarkoita, että ohjelmistokehittäjät jäisivät ilman työtä; ennemmin näen, että heidän työnsä sisältö tulee kokemaan merkittävän muutoksen. Kuten elokuvassa Hidden Figures, jossa tietokoneiden käyttöönotto muutti matemaatikoiden työn luonteen radikaalisti, tekoäly tulee todennäköisesti mahdollistamaan ohjelmistokehittäjille entistä tehokkaamman työskentelyn.

Olemme jo saaneet nähdä lyhyen ajanjakson, jolloin työkalujen kuten Chat GPT käyttöönotto vähensi ohjelmistokehittäjien työkuormaa. Tilanne kuitenkin muuttui nopeasti, ja erityisesti tekoälysovellusten kehittämiseen erikoistuneiden ohjelmistokehittäjien kysyntä kasvoi.

Monilla yrityksillä on käynnissä kehitysohjelmia, joiden tavoitteena on luoda omia tekoälyratkaisuja, jotka oppivat jatkuvasti organisaatiosta ja sen ympäristöstä. Vaikka yleiset tekoälyjärjestelmät voivat tarjota yleispäteviä ratkaisuja, yrityskohtaisesti räätälöidyt tekoälyratkaisut tarjoavat näkemyksiä, jotka perustuvat yrityksen erityisosaamiseen ja alan asiantuntemukseen.

Näiden edistysaskeleiden myötä voimme todennäköisesti kokea samankaltaisia hyötyjä kuin mitä näimme DevOpsin käyttöönoton yhteydessä. Tällä tarkoitan, että automatisointi on parantanut DevOpsin tuottavuutta ja tehokkuutta, ja tekoäly tekee todennäköisesti saman. Kun tekoälyratkaisut vakiintuvat, yritykset alkavat saada hyötyjä tehokkuuden ja tuottavuuden suhteen. Luulen kuitenkin, että muutos tulee olemaan vielä merkittävämpi kuin DevOpsin ja testiautomaatioiden vaikutukset olivat.

Yksi tärkeä tulevaisuuden suuntaus on tekoälyn roolin kasvu, kun luodaan yhä monimutkaisempia tuotteita, jotka kykenevät suorittamaan yhä kehittyneempiä tehtäviä. Vaikka tekoäly voi hoitaa monia ohjelmistokehittäjien aiemmin suorittamia tehtäviä, se saattaa silti tuottaa tuloksia, jotka eivät ole täysin johdonmukaisia. Ihmisen valvonta, tehtävien määrittely ja järjestelmän kattava ymmärrys ovat edelleen keskeisessä osassa.

Yksi merkittävä kysymys on: Mitä tämä kaikki tarkoittaa ketterien valmentajien työn kannalta? Tähän asti ketterät valmentajat ovat ohjanneet tiimejä hyödyntämään Scrum-menetelmää tai auttaneet yrityksiä laajentamaan Scrum-käytäntöjä koko organisaatioon, käyttäen viitekehyksiä kuten SAFe. Scrum on viitekehyksenä ollut keskeisessä roolissa tiimien yhteistyön edistämisessä, kun taas skaalatun ketteryyden viitekehykset, kuten SAFe, ovat tarjonneet keinon käsitellä suurten organisaatioiden sisäisiä monimutkaisuuksia ja linjata koko organisaatio yhteisiin tavoitteisiin.

Tekoälyn on monialainen tietämys voi tarkoittaa esimerkiksi sitä, että Scrumille tyypillinen tiimikoko (10 henkilöä) saattaa pienentyä viiden hengen tai jopa tätä pienempään tiimiin. Tämä muutos yksinkertaistaisi prosessia, kun tarve perinteisille Scrum-rooleille ja -seremonioille vähenee. Lisäksi, kun tiimin koko pienenee, tekemisen rytmiä voitaisiin lyhentää, mikä mahdollistaisi nopeammat iteraatiot ja nopeamman päätöksenteon.

Koska tekoäly vaikuttaa tiimien työskentelyyn, tarvitaan uusi lähestymistapa siihen, miten tekoäly "kollegat" saadaan mukaan tekemiseen. MobAI on yksi esimerkki, miten tekoäly integroidaan osaksi tiimiä. Tällöin tekoäly 'kollegoiden' mukanaolo kehitystiimeissä kiihdyttää kehitysprosessia merkittävästi.

Ketterät viitekehykset ovat keskeisessä roolissa, kun yritykset sopeutuvat työn nopeaan tahtiin. MobAI puolestaan vastaa aikamme vaikeimpaan liiketoimintakysymykseen: kuinka saavutan kilpailuetua käyttämällä tekoälytyökaluja?

Proaktiivisena vastauksena tähän kysymykseen, olemme lanseeranneet WikiAgilessa MobAI:n: ketterän viitekehyksen, jonka avulla tiimit voivat tehdä yhteistyötä tekoälyn kanssa. MobAI-konsepti on peräisin Joe Justiceilta ja myös Toyota suosittelee sen käyttöä.

Neljä keskeistä aluetta, joilla ihmisen rooli korostuu tulevaisuudessa:

1. Turvallisuus: Kyber-hyökkäysten uhka vaatii erikoisosaamista ja innovatiivisia ratkaisuja kyberturvallisuuteen liittyen tulevaisuudessa. Ei ole kuitenkaan realistista luottaa täysin tekoälyn kehittävän turvallisuusratkaisuja. Tekoälyn kehittäminen petosten havaitsemiseksi tulee myös olemaan tärkeä osa-alue tulevaisuudessa.
2. Käytettävyys, alan ymmärrys ja arvon luominen: Empatia on elintärkeää, jotta voidaan rakentaa ratkaisuja, jotka todella puhuttelevat käyttäjiä ja tuottavat heille arvoa. Alan ymmärtäminen ja käytettävyyden varmistaminen ovat keskeisiä osia tässä prosessissa. Ihminen ymmärtää parhaiten toista ihmistä ja pystyy tämän vuoksi luomaan uusia innovaatioita. Tekoälyä voidaan kuitenkin käyttää löytämään trendejä suurista datamääristä.
3. Järjestelmällinen ajattelu: Vaikka tekoäly voikin hoitaa monia tehtäviä, jotka aikaisemmin olivat pelkästään ohjelmistokehittäjien vastuulla, valvonta ja kattava ymmärrys järjestelmän dynamiikasta ovat edelleen välttämättömästi ihmisen hartioilla. Ihmisellä on meta-ymmärrys järjestelmän toiminnoista, mikä tulee olemaan entistä arvokkaampaa tulevaisuudessa. Esimerkiksi ohjelmisto- ja järjestelmäarkkitehtien rooli varmistaa järjestelmän toiminnallisuuden ja turvallisuuden ja tulee olemaan keskeisessä asemassa monilla aloilla. Vaikka toteutukset tai osat toteutuksista voisivatkin olla tekoälyn tekemiä, ihmistä tarvitaan edelleen määrittelemään, mikä järjestelmä on ja mitä se tekee.
4. Ratkaisujen määrittely: Kun rakennetaan monimutkaisia järjestelmiä, alan erityispiirteisiin perustuvan tekoälyn odotetaan ottavan rooli tässä prosessissa. Ratkaisun kokonaismääritys ja -käsitys tulevat kuitenkin edelleen olemaan ihmisen hallinnassa.

Yhteenvetona voidaankin sanoa, että tekoälyratkaisujen kehittäminen vaikuttaa ketterien valmentajien ja ohjelmistokehittäjien rooleihin. Vaikka tietyt tehtävät voidaankin automatisoida, ihmisen rooli ja asiantuntemus ovat edelleen korvaamattomia alueilla kuten järjestelmäymmärrys, turvallisuus ja käytettävyys. Tekoälyn lisääntynyt käyttö luo uusia mahdollisuuksia ja haasteita, ja vaatii jatkuvaa oppimista ja sopeutumista liiketoimintajohtajilta, kehittäjiltä ja ketteriltä valmentajilta.

Kiinnostuitko MobAI:sta ja sen mahdollisista hyödyistä organisaatiollesi? Ota yhteyttä, niin keskustellaan tarkemmin organisaationne tarpeista!