Ya hemos visto esto antes: equilibrar el coste de la IA

La industria de los mainframes siempre ha tenido dificultades para equilibrar los costes de recursos y la productividad de los desarrolladores. El debate actual sobre el coste de la inteligencia artificial generativa (GenAI) refleja discusiones pasadas sobre las prácticas de los desarrolladores y el tiempo de compilación, pero con mucho más en juego para la competitividad empresarial. Las compilaciones se consideraban antiguamente caras, así que un desarrollador se sentaba en su escritorio durante una hora o más revisando su código para Haz que todos los errores se resolvieran antes de compilar de nuevo. Se medía el tiempo de CPU para compilar, pero el tiempo que los desarrolladores dedicaban a revisar. Se mantenían listas del tiempo de CPU utilizado por los desarrolladores, que eran valorados por no usar la CPU, lo que significaba que dedicaban tiempo a revisar el código y tratar de resolver sus problemas sin ayuda. Con el tiempo, a medida que el coste del tiempo de CPU disminuía, se comprendió que el tiempo de desarrollo era más caro. Los desarrolladores se sentían cómodos ejecutando más compilaciones. Ellos Haz un esfuerzo razonable de fe para corregir las cosas, pero no dedicar horas a ello—el equilibrio cambiaba. Esto también se aplicaba a la depuración. Un desarrollador podía utiliza un depurador para resolver rápidamente un error en lugar de intentar "jugar al ordenador" en su escritorio. Me Ve lo mismo pasando con la IA. están una partida en el presupuesto, que muchos Ve muy caro, pero no considera cómo ayuda al desarrollador y reduce su coste. Actualmente, los desarrolladores dedican mucho tiempo a revisar código y hacer conjeturas, y eso está aceptado; no tiene un coste por partidas, pero sí un servidor de IA. Hay que demostrar el valor de la IA, y su coste está compensado para aumentar la productividad de los desarrolladores. El tiempo de desarrollo, el coste de los problemas y llegar tarde al mercado son más caros que el tiempo de servidor. Considera estos escenarios reales en los que las herramientas de desarrollo impulsadas por IA demuestran rápidamente su valor:

• Un desarrollador que utiliza IA para entender código desconocido puede ahorrar horas de investigación.
• Los equipos pueden documentar el código de forma más eficaz con explicaciones generadas por IA.
• Los problemas pueden resolverse más rápido mediante depuración asistida por IA.
• Un desarrollador que haga una explicación generada por IA de código desconocido puede guardarla fácilmente como comentario en el programa para ayudar al siguiente desarrollador.

Estos ejemplos supondrían un coste puntual que se pagaría tanto de inmediato como con el tiempo. Obtener información de costes puede ser la parte desafiante de esta ecuación. ¿Cómo te medir el tiempo para equilibrarlo con el coste de la IA? BMC AMI zAdviser puede ayudar proporcionando métricas sobre el estado actual del tiempo medio hasta la resolución (MTTR) y el tiempo dedicado a nuevas funcionalidades. Esto ayuda a calcular el coste para desarrolladores, que te puede equilibrar con el coste de la IA para ayudar. Aquí están donde BMC AMI zAdviser Enterprise resulta invaluable. A través de su panel de análisis integral, ofrece métricas concretas que ayudan a cuantificar ambos lados de la ecuación de inversión en IA:

• Métricas de velocidad de desarrollo que muestran el tiempo dedicado a la revisión de código y la comprensión
• Mediciones del tiempo de entrega que revelan retrasos en la entrega de funcionalidades
• Métricas de calidad que demuestran el coste de errores y deuda técnica

Defender la inversión en IA requiere tanto perspectiva histórica como métricas prospectivas. BMC AMI zAdviser proporciona la base basada en datos necesaria para:

• Establecer métricas de referencia actuales para la velocidad y calidad del desarrollo
• Sigue las mejoras a medida que son implementadas herramientas de IA
• Demostrar un retorno de la inversión (ROI) concreto mediante ciclos de desarrollo reducidos y una entrega más rápida de funcionalidades
• Guiar la optimización continua de la asignación de recursos de IA

Así como los equipos de mainframe acabaron adoptando compilaciones más frecuentes para mejorar la productividad, las organizaciones actuales son descubriendo que el valor empresarial del desarrollo impulsado por IA supera con creces los costes de infraestructura—y BMC AMI zAdviser ayuda a demostrarlo con datos reales. Conoce más sobre BMC AMI zAdviser y su nueva versión On-premises en el programa bajo demanda BMC AMI Tech Talk, Presentando On-Premise BMC AMI zAdviser.

Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.