3 metrik untuk membantu Anda mengukur dampak AI
Kecerdasan buatan dalam pengembangan perangkat lunak telah berkembang pesat dari eksperimen ke penerapan di seluruh perusahaan. Asisten pengkodean, dokumentasi otomatis, pengujian bertenaga AI, dan alat pengembangan cerdas kini tertanam dalam alur kerja sehari-hari banyak tim teknik. Pada saat yang sama, berbagai organisasi memperluas inisiatif AI jauh melampaui fungsi TI tradisional dan juga meningkatkan ekspektasi dari para pemimpin bisnis yang menginginkan penyampaian yang lebih cepat, otomatisasi yang lebih besar, adopsi yang lebih luas, dan hasil bisnis yang nyata. Bagi CFO, pertanyaannya bukan lagi apakah AI akan memasuki dunia usaha, namun apakah pertumbuhan investasi di balik AI akan menghasilkan nilai bisnis yang terukur. Lonjakan permintaan ini memberikan tekanan besar pada tim pengembangan AI. Daripada mendukung beberapa proyek percontohan, pengembang kini diharapkan dapat memberikan dan mempertahankan kemampuan AI di berbagai fungsi bisnis secara bersamaan. AI dapat meningkatkan aktivitas dan output secara signifikan, namun lebih banyak proyek, lebih banyak kode, dan lebih banyak otomatisasi tidak secara otomatis menghasilkan hasil bisnis yang lebih baik. Ketika permintaan AI menyebar ke seluruh fungsi, para pemimpin memerlukan cara yang lebih jelas untuk memisahkan akselerasi yang berguna dari aktivitas yang hanya menambah kompleksitas. Hal yang paling berguna untuk memulai adalah dengan tiga pertanyaan. Apakah tim memberikan peningkatan yang terlihat oleh pelanggan dengan lebih cepat? Apakah kualitas tetap stabil atau meningkat? Dan apakah AI membebaskan kapasitas untuk melakukan pekerjaan yang bernilai lebih tinggi dan meningkatkan pengambilan keputusan? Tiga cara pemimpin dapat mengetahui apakah AI benar-benar berfungsi Metrik yang Anda pilih harus dimiliki di tingkat kepemimpinan. Pengukuran yang tidak berhubungan dengan hasil bisnis adalah kebisingan. Meskipun perpaduan yang tepat berbeda-beda di setiap organisasi, sebagian besar metrik terbagi dalam tiga kategori yang penting, apa pun industri atau skalanya. Metrik pertama yang perlu dipertimbangkan adalah kecepatan. Seberapa cepat tim memberikan peningkatan yang berharga? Ini bukan hanya tentang bergerak lebih cepat demi kecepatan, namun tentang mempercepat perjalanan dari konsep hingga penerapan dengan cara yang memberikan manfaat nyata bagi pengguna. Ketika AI memberdayakan para insinyur untuk mengubah ide menjadi rilis dengan lebih efisien, hal ini memungkinkan adanya umpan balik yang lebih awal, siklus pembelajaran yang lebih cepat, dan jalur yang lebih langsung dari investasi ke hasil bisnis yang nyata. Metrik kedua yang menjadi fokus adalah kualitas. Output yang lebih cepat hanya bernilai jika hasilnya mempertahankan standar yang tinggi. Para pemimpin harus memperhatikan tanda-tanda bahwa keandalan stabil atau meningkat, seperti berkurangnya kerusakan yang sampai ke pelanggan, lebih sedikit insiden yang dapat dicegah, dan berkurangnya kebutuhan akan pengerjaan ulang teknik. Jika AI meningkatkan kecepatan namun justru menimbulkan lebih banyak masalah di sektor hilir, maka manfaat yang diharapkan akan cepat terlampaui oleh kemunduran yang merugikan.
Diterbitkan : 2026-07-05 05:00:00
sumber : www.fastcompany.com
