La gestión de riesgos de IA significa semanas de trabajo menos estresantes

El trabajo de TI es un trabajo particularmente estresante, incluso en el mundo de DevOps. A pesar de planificar el trabajo en sprints o ciclos manejables que pueden brindar cierto nivel de consistencia y previsibilidad, muchos equipos aún pueden terminar luchando para apagar incendios. O pueden terminar con un tiempo significativo de "crisis" dedicado a apresurarse para completar el trabajo en progreso antes de una fecha límite inminente.

Factores como estos pueden hacer que el campo de TI sea especialmente propenso al agotamiento. De acuerdo con la Informe sobre el estado del agotamiento en la tecnología de 2022 de Yerbo, alrededor del 41 % de los profesionales tecnológicos trabajan con un alto riesgo de agotamiento, razón por la cual la necesidad de análisis predictivos de IA es mayor que nunca.

¿Qué es el agotamiento y cómo lo afecta la imprevisibilidad?

La OMS clasifica el agotamiento como un fenómeno ocupacional resultante del “estrés laboral crónico que no se ha manejado con éxito” que se clasifica en 4 estados principales: agotamiento, autoineficacia, cinismo y despersonalización.

La imprevisibilidad puede ser uno de los mayores contribuyentes al estrés de la semana laboral y al agotamiento general de los profesionales tecnológicos. Los equipos pueden terminar pensando que tienen un calendario sin problemas por delante, solo para ser golpeados con deployproblemas de conducta o defectos escapados, lo que lleva a esos sentimientos comunes de ineficacia o cinismo.

La buena noticia es que el análisis predictivo de inteligencia artificial de vanguardia ahora puede anticipar este tipo de problemas. Luego, pueden abordarse mucho antes de que puedan tener un impacto que conduzca a un trabajo no planificado. Con menos trabajo no planificado y una sensación de mayor control sobre su horario, los profesionales de la tecnología pueden disfrutar de mayores niveles de satisfacción laboral, lo que probablemente lleve a su vez a una mejor calidad del producto y productividad de los empleados.

DevOps El estrés a menudo resulta de una programación agitada

Mediante el uso de técnicas como Kanban y la planificación Scrum, los líderes de desarrollo de software pueden agregar un nivel de previsibilidad al trabajo diario de TI. Sin embargo, los plazos y las prioridades pueden conducir a la creación de ciclos planificados que son menos que perfectos cuando se trata de satisfacer las necesidades humanas. Por ejemplo: si se solicitan varios cambios seguidos, estos cambios pueden programarse de tal manera que los ingenieros sientan la necesidad de apresurarse para completarlos todos. Cualquier interrupción no planificada o defecto escapado puede hacer que todo el ciclo de vida del desarrollo se desmorone, lo que genera demoras y atascos en los elementos de trabajo.

Los equipos también pueden encontrar el problema opuesto: largos períodos de calma sin una dirección clara sobre cómo llenar los espacios de tiempo abiertos. Pasar de una mentalidad de "apúrate y espera" a una mentalidad de "manos a la obra" puede generar mucha imprevisibilidad y estrés para DevOps empleados.

Este problema tampoco es nuevo. en un 2019 artículo, el ingeniero de software Stefan Bradstreet advierte: “Trabajar de esa manera evita que un equipo encuentre consistencia e impulso”.

Para resolver este problema, Bradstreet recomendó que DevOps los líderes intentan plantear preguntas sobre qué es lo que necesita ofrecer y qué valor aportan a sus clientes. Luego, esta información debe usarse para impulsar las prioridades para el trabajo de su equipo utilizando un plan de proyecto que desglose claramente los entregables. Esto debería ayudar a su equipo a lograr un mayor equilibrio en sus asignaciones de historias y controlar la velocidad de su scrum.

Incluso con los mejores esfuerzos de DevOps líderes, la falta de visibilidad de los factores que conducen al trabajo no planificado y los horarios densos (o de inicio y fin) pueden hacer que los controles de programación se rompan. Entonces se pueden establecer plazos poco realistas.

Lo que necesitan los trabajadores es una forma de predecir mejor qué elementos de trabajo actualmente en proceso tienen la mayor capacidad para causar problemas. Pueden lograr esto mediante el uso de la gestión predictiva de riesgos de IA en combinación con paneles informativos y lo mejor de su clase. release herramienta de orquestación, todos bien integrados entre sí.

Análisis predictivo de IA Aanticipar Factores de riesgo para abordarlos de manera proactiva

Con Digital.ai, Inteligencia – Predicción de riesgo de cambio solución, DevOps Las organizaciones pueden usar sus propios datos históricos para modelar qué factores contribuyen más a resultados no deseados como deployretrasos en el tratamiento o fugas por defectos. El modelo es diferente para cada organización, basado en correlaciones entre factores que tienen el mayor potencial predictivo. Esto evita fallas en el entorno de producción al aumentar la visibilidad de los puntajes y patrones de riesgo de cambio en los factores de riesgo clave que conducen a la falla del cambio.

Ciertos cambios pueden estar en riesgo particular debido a un historial de fallas en su categoría de cambio, como cambios que involucran una llamada de base de datos específica. Otras veces, factores fuera de los cambios individuales pueden ser el factor impulsor, como un gran volumen de cambios que no requieren tiempo de inactividad programado en un solo día.

La solución de gestión de riesgos de IA es para comprender dónde tiene riesgos para la producción deployproblemas y fugas de defectos en aplicaciones, equipos y dimensiones comerciales. Es un enfoque proactivo, ya que sabemos esto de antemano y podemos enfrentarnos a posibles problemas de calidad y fugas por defectos.

Aunque la entrega continua acelera de entrega de aplicaciones, las interrupciones importantes en las aplicaciones pueden generar impactos comerciales negativos significativos, especialmente para empresas con entornos complejos.

En última instancia, al señalar estos problemas de manera proactiva, los líderes de equipo y los propietarios de productos tendrán una comprensión más realista de qué acciones se necesitan y cómo priorizarlas. Esto da como resultado menos trabajo no planificado y una mejor comprensión de dónde aplicar el tiempo y el esfuerzo limitados.

Gracias a los paneles informativos, también podemos ver qué próximos días laborales o semanas es más probable que terminen con una agenda apretada. Luego, podemos incluir elementos de trabajo de manera proactiva en períodos de calma en el cronograma, lo que lleva a días de trabajo más fluidos y predecibles.

Obtenga control sobre DevOps Riesgos para obtener control sobre los horarios de trabajo

La falta de información y visibilidad es el principal culpable de las estresantes semanas de trabajo para muchos Digital.ai clientela. La implementación de soluciones como Change Risk Prediction y Flow Acceleration brinda DevOps líderes el poder no solo de obtener visibilidad sino también de tomar acción.

El efecto más inmediato es que se conocerán los próximos riesgos, lo que permitirá a los equipos comenzar a trabajar antes de los problemas o prepararse para los peores escenarios. Con el tiempo, DevOps los equipos pueden evitar marearse en olas de altibajos extremos en su calendario.

La implementación de estas soluciones también puede evitar de forma proactiva situaciones en las que se espera una cantidad de trabajo poco realista, lo que provoca problemas o retrasos en los elementos de trabajo. Usando Digital.ai Release permite a los líderes suavizar de manera proactiva el cronograma o reasignar tareas directamente desde la vista del tablero.

Al final, se trata de simplificar el control de DevOps ciclos mientras capacita a los equipos con la información que necesitan para tener éxito. Si bien esto no puede eliminar todos los factores estresantes en el lugar de trabajo de una vez, puede hacer que los días estresantes que se pasan apurados para cumplir con los plazos o apagar incendios sean mucho más raros.

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