Solusi Terbaru dari Zenhub untuk Mempercepat Laporan dan Alur Kerja DevOps (Development dan Operations) dengan software project management berbasis AI.
Zenhub, perusahaan teknologi terkemuka, telah meluncurkan versi terbaru dari Software Project Management mereka yang mengintegrasikan kecerdasan buatan generatif (AI). Tujuan utama dari inovasi ini adalah membantu tim rekayasa perangkat lunak merangkum laporan dan mengidentifikasi hambatan dalam alur kerja DevOps secara efisien.
Dalam langkah kolaboratif ini, Zenhub akan bekerja sama dengan setiap pelanggan AI. Hal ini untuk memastikan penggunaan data pribadi yang aman dalam melatih model AI melalui platform ChatGPT. Ini akan memungkinkan tim DevOps untuk menjadi lebih produktif dengan bantuan teknologi AI sebagai asisten.
Salah satu manfaat utama dari penggunaan AI dalam Software Project Management Zenhub adalah kemampuan untuk merangkum laporan secara cepat. Dengan menggunakan data sprint historis, tim DevOps dapat dengan mudah mengidentifikasi hambatan yang ada. Teknologi pemrosesan bahasa alami (NLP) juga akan membantu tim mengatasi masalah label proyek yang berantakan dengan lebih baik.
Peningkatan kualitas data yang dihasilkan dari implementasi ini juga akan memperbaiki estimasi poin cerita, menurut pernyataan dari salah satu pendiri Zenhub, Aaron Upright.
Potensi AI generatif
Walaupun masih dalam tahap awal, penggunaan AI generatif dalam aplikasi Software Project Management memiliki potensi besar. Semakin banyak data yang terkumpul dan teranalisis oleh model AI, semakin mudah bagi manajer proyek untuk mengatasi masalah dan hambatan dalam pengembangan perangkat lunak.
Selain itu, manajer proyek juga akan lebih mudah dalam melacak metrik pengembalian investasi (ROI) untuk setiap proyek yang ada. Ini akan memberikan pemahaman yang lebih jelas tentang dampak perubahan yang terjadi.
Pada akhirnya, dukungan AI seharusnya memungkinkan manajer proyek untuk mengelola proyek-proyek pengembangan yang lebih kompleks dengan skala yang sebelumnya tidak tercapai. Namun, tantangan yang muncul adalah memastikan visibilitas terhadap rekomendasi yang dihasilkan oleh platform AI. Terkadang, konflik data dapat menghasilkan tanggapan yang tidak akurat.
Semakin terfokus data yang ada untuk melatih model AI, semakin akurat hasilnya. Namun, tantangan kritis yang dihadapi oleh banyak organisasi adalah memastikan kualitas data yang digunakan untuk melatih model AI. Selain itu, mereka juga harus memastikan tidak adanya bias yang tidak disengaja di dalam model AI karena data yang digunakan tidak sempurna.
Dalam jangka panjang, peran manajer proyek akan mengalami penurunan beban kerja yang signifikan seiring terus berkembangnya teknologi AI sebagai asisten. Harapannya adalah bahwa teknologi AI akan semakin banyak diaplikasikan dalam berbagai aplikasi Software Project Management. Perlombaan saat ini adalah untuk memenuhi harapan ini.
Sementara itu, manajer proyek dapat mempertimbangkan tugas-tugas yang dapat diotomatisasi oleh teknologi AI. Dengan begitu, mereka dapat memberikan nilai tambah yang lebih tinggi dengan waktu yang lebih banyak untuk fokus pada prioritas strategis. Setiap menit yang digunakan untuk memastikan keakuratan data adalah waktu yang hilang untuk memahami tindakan yang diperlukan guna mencapai hasil manajemen proyek yang lebih baik.
