CTO ກ່າວວ່າ 93% ຂອງນັກພັດທະນາໃຊ້ AI, ແຕ່ຜົນຜະລິດແມ່ນຍັງ 10%

\u003ch2\u003eCTO ເວົ້າວ່າ 93% ຂອງນັກພັດທະນາໃຊ້ AI, ແຕ່ຜົນຜະລິດແມ່ນຍັງ 10%\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eບົດຄວາມນີ້ໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈ ແລະຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນຄ່າໃນຫົວຂໍ້ຂອງມັນ, ປະກອບສ່ວນໃນການແບ່ງປັນຄວາມຮູ້ ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈ.\u003c/p\u003e \u003ch3\u003e Key Takeaways\u003c/h3\u003e \u003cp\u003e ຜູ້ອ່ານສາມາດຄາດຫວັງວ່າຈະໄດ້ຮັບ:\u003c/p\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003eຄວາມເຂົ້າໃຈເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້\u003c/li\u003e \u003cli\u003eການ​ນໍາ​ໃຊ້​ປະ​ຕິ​ບັດ​ແລະ​ຄວາມ​ກ່ຽວ​ຂ້ອງ​ໃນ​ໂລກ​ທີ່​ແທ້​ຈິງ\u003c/li\u003e \u003cli\u003e ທັດສະນະ ແລະການວິເຄາະຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານ\u003c/li\u003e \u003cli\u003e ອັບເດດຂໍ້ມູນການພັດທະນາໃນປະຈຸບັນ\u003c/li\u003e \u003c/ul\u003e \u003ch3\u003e Value Proposition\u003c/h3\u003e \u003cp\u003e ເນື້ອຫາຄຸນນະພາບແບບນີ້ຊ່ວຍສ້າງຄວາມຮູ້ ແລະສົ່ງເສີມການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນໃນໂດເມນຕ່າງໆ.\u003c/p\u003e

ຄຳຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ

ເປັນ​ຫຍັງ 93% ຂອງ​ຜູ້​ພັດ​ທະ​ນາ​ຈຶ່ງ​ໃຊ້ AI ແຕ່​ເຫັນ​ຜົນ​ຜະ​ລິດ​ໄດ້​ພຽງ 10%?

ຊ່ອງຫວ່າງມີຢູ່ເພາະວ່າຜູ້ພັດທະນາສ່ວນໃຫຍ່ໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ຢ່າງມີປະຕິກິລິຍາ - ການສ້າງສະນິບເພັດ ຫຼືການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ - ແທນທີ່ຈະລວມພວກມັນເຂົ້າໃນຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ມີໂຄງສ້າງ. ເຄື່ອງມື AI ເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດເມື່ອຈັບຄູ່ກັບຂະບວນການທີ່ຊັດເຈນ, ຍຸດທະສາດການກະຕຸ້ນທີ່ຖືກຕ້ອງ, ແລະໂຄງສ້າງພື້ນຖານສະຫນັບສະຫນູນທີ່ຖືກຕ້ອງ. ຖ້າບໍ່ມີພື້ນຖານນັ້ນ, ນັກພັດທະນາໃຊ້ເວລາຫຼາຍເທົ່າທີ່ຈະທົບທວນຄືນ ແລະແກ້ໄຂຜົນອອກມາຂອງ AI ຍ້ອນວ່າເຂົາເຈົ້າຂຽນລະຫັດດ້ວຍຕົນເອງ, ເຮັດໃຫ້ຜົນປະໂຫຍດທີ່ອາດເປັນໄປໄດ້ເປັນກາງ.

ໜ້າວຽກປະເພດໃດແດ່ທີ່ໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍທີ່ສຸດຈາກການພັດທະນາທີ່ຊ່ວຍ AI?

AI ສະໜອງການປັບປຸງຜະລິດຕະພາບທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ສຸດກ່ຽວກັບວຽກງານທີ່ຊໍ້າຊ້ອນ, ກໍານົດໄວ້ໄດ້ດີ: ການຜະລິດແຜ່ນ boilerplate, ການທົດສອບການຂຽນ, ເອກະສານ, ແລະລະຫັດ refactoring. ການຕັດສິນໃຈສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ຊັບຊ້ອນ, ການແກ້ບັນຫາຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ຂຶ້ນກັບບໍລິບົດຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ແລະການແກ້ໄຂບັນຫາໃໝ່ຍັງຕ້ອງການຄວາມພະຍາຍາມຂອງມະນຸດຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງ. ທີມງານທີ່ຊີ້ທິດທາງວຽກງານທີ່ຖືກຕ້ອງກັບ AI - ໃນຂະນະທີ່ເຮັດໃຫ້ມະນຸດສຸມໃສ່ວຽກງານທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງ - ລາຍງານຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກ່ວາຜູ້ທີ່ໃຊ້ AI ໂດຍບໍ່ຈໍາແນກໃນທຸກສິ່ງ.

ທີມງານພັດທະນາສາມາດວັດແທກຜົນກະທົບດ້ານການຜະລິດ AI ໄດ້ແນວໃດ?

ຕິດຕາມຄວາມຖີ່ຂອງການນຳໃຊ້, ເວລາຮອບວຽນ, ແລະການທົບທວນລະຫັດຄືນກ່ອນ ແລະຫຼັງການຮັບຮອງເອົາ AI — ບໍ່ພຽງແຕ່ສາຍຂອງລະຫັດທີ່ຂຽນເທົ່ານັ້ນ. ເຄື່ອງມື ແລະແພລະຕະຟອມທີ່ສູນກາງຂະບວນການເຮັດວຽກຊ່ວຍຢູ່ທີ່ນີ້. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, Mewayz ໄດ້ລວມເອົາໂມດູນທຸລະກິດ ແລະການພັດທະນາຫຼາຍກວ່າ 207 ໂມດູນເຂົ້າເປັນແພລດຟອມດຽວໃນລາຄາ 19 ໂດລາ/ເດືອນ, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນໃນການຕິດຕາມການວັດແທກການຜະລິດໃນທົ່ວທີມໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ເຄື່ອງມືຕັດການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ປິດບັງວ່າ AI ຈະຊ່ວຍໄດ້ແທ້ຫຼືບໍ່.

CTOs ຄວນເຮັດແນວໃດເພື່ອປິດຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງການຮັບຮອງເອົາ AI ແລະການຜະລິດຕົວຈິງ?

CTOs ຄວນກຳນົດມາດຕະຖານວິທີການນຳໃຊ້ເຄື່ອງມື AI — ການສ້າງຫ້ອງສະໝຸດດ່ວນ, ກວດກາຄືນ, ແລະຮູບແບບການເຊື່ອມໂຍງ — ແທນທີ່ຈະອອກຈາກການຮັບຮອງເອົາ. ການລວມເຄື່ອງມືຍັງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການປ່ຽນບໍລິບົດ. ແພລດຟອມເຊັ່ນ: Mewayz, ເຊິ່ງສະເໜີໃຫ້ 207+ ໂມດູນໃນລາຄາ $19/ເດືອນ, ຊ່ວຍທີມຫຼຸດຜ່ອນການຂະຫຍາຍເຄື່ອງມື ເພື່ອໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາໃຊ້ເວລາໜ້ອຍລົງໃນການປ່ຽນແປງສະພາບແວດລ້ອມ ແລະການສ້າງເວລາຫຼາຍຂຶ້ນ, ໃຫ້ການຊ່ວຍເຫຼືອ AI ມີໂອກາດທີ່ດີກວ່າໃນການແປເປັນຜົນຜະລິດທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້.