ဆယ်စုနှစ်များစွာကြာအောင်၊ ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို အစကနေတည်ဆောက်တာ ဒါမှမဟုတ် အသင့်သုံးဖြေရှင်းချက်တစ်ခုကို ရယူတာကြားက ဆုံးဖြတ်ချက်ဟာ ကဏ္ဍအသီးသီးက ကုမ္ပဏီတွေမှာ နည်းပညာဗျူဟာတွေကို လမ်းညွှန်ပေးခဲ့ပါတယ်။ ညီမျှခြင်းက ရိုးရှင်းပုံရပါတယ်- အရှိန်မြှင့်လက်ခံမှုနဲ့ ကုန်ကျစရိတ်လျှော့ချမှုကို ဝယ်ယူခြင်း၊ တည်ဆောက်ခြင်းက စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်မှုနဲ့ ထိန်းချုပ်မှုကို ပေးစွမ်းပါတယ်။ ဒါပေမယ့် generative artificial intelligence၊ အထူးသဖြင့် AI-assisted development (AIAD) ရောက်ရှိလာခြင်းက ဒီညီမျှခြင်းထဲက variable အားလုံးကို ပြောင်းလဲစေခဲ့ပါတယ်။ ဒါဟာ ဂန္ထဝင်ချဉ်းကပ်မှုနှစ်ခုကြား ရွေးချယ်ရမယ့်ကိစ္စမဟုတ်တော့ဘဲ ရိုးရာပြဿနာလည်း မရှိတော့တာလည်း ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။
generative AI က code ရေးသားခြင်း၊ အလိုအလျောက်စမ်းသပ်ခြင်း၊ bug ထောက်လှမ်းခြင်းနဲ့ ဗိသုကာဆိုင်ရာအကြံပြုချက်တွေလိုမျိုး ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုစက်ဝန်းရဲ့ အရေးကြီးတဲ့အဆင့်တွေကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ပေးတာကြောင့် custom software တည်ဆောက်ခြင်းဟာ ဘတ်ဂျက်ခိုင်မာတဲ့ ကော်ပိုရေးရှင်းကြီးတွေအတွက်သာ သီးသန့်ကြိုးပမ်းမှုတစ်ခု မဟုတ်တော့ပါဘူး။ ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားတဲ့ မော်ဒယ်တွေ၊ အထူးပြု libraries တွေနဲ့ AI မှ စွမ်းအားပေးထားတဲ့ low-code ဒါမှမဟုတ် no-code platform တွေဟာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကုန်ကျစရိတ်နဲ့ အချိန်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးခဲ့ပါတယ်။
လပေါင်းများစွာအစား၊ ဖြေရှင်းချက်များစွာကို ယခုအခါ ရက်သတ္တပတ်အနည်းငယ်အတွင်း ပေးပို့နိုင်ပြီဖြစ်ပြီး၊ ကြီးမားသော အတွင်းပိုင်းအဖွဲ့များအစား၊ ပါးလွှာပြီး အထူးပြုအဖွဲ့များသည် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားပြီး တိုးချဲ့နိုင်သော အပလီကေးရှင်းများကို အထင်ကြီးလောက်သော ထိရောက်မှုဖြင့် ပေးပို့နိုင်ပါသည်။ ၂၀၂၁ ခုနှစ်တွင် စတင်မိတ်ဆက်ခဲ့သော GitHub Copilot သည် ကုဒ်ကို အကြံပြုခြင်းနှင့် snippets များကို အလိုအလျောက် ဖြည့်စွက်ခြင်းဖြင့် developer များကို ကူညီပေးသည့် generative AI ၏ လက်တွေ့ကျသော ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ GitHub လေ့လာမှုတစ်ခုအရ Copilot ကိုအသုံးပြုသော developer များသည် ပျမ်းမျှအားဖြင့် အလုပ်များကို ၅၅% ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ပြီးမြောက်အောင်မြင်ခဲ့ပြီး GitHub Copilot ကိုအသုံးပြုသော developer များသည် အလုပ်တစ်ခုကို ပြီးမြောက်အောင်မြင်ရန် ပျမ်းမျှ ၁ နာရီနှင့် ၁၁ မိနစ်ကြာမြင့်ခဲ့ပြီး အသုံးမပြုသော developer များသည် ပျမ်းမျှ ၂ နာရီနှင့် ၄၁ မိနစ်ကြာမြင့်ခဲ့ကြောင်း ဖော်ပြသည်။.
ဤအဖြစ်မှန်ကို ထောက်ရှုလျှင် စင်ပေါ်မှဝယ်ယူခြင်းသည် ငွေစုခြင်းနှင့် တူညီသည်ဟူသော အငြင်းပွားမှုဟောင်းသည် ၎င်း၏အစွမ်းသတ္တိကို ဆုံးရှုံးနေပါသည်။ ယေဘုယျဖြေရှင်းချက်များသည် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော်လည်း အတွင်းပိုင်းလုပ်ငန်းစဉ်များ၏ သီးခြားသတ်မှတ်ချက်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် မလုပ်ဆောင်နိုင်ဘဲ အလားတူ လျင်မြန်မှုဖြင့် တိုးချဲ့နိုင်ခြင်းမရှိဘဲ ကန့်သတ်မှီခိုမှုကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ ရေတိုတွင် ၎င်းတို့သည် လုံလောက်သည်ဟု ထင်ရသော်လည်း အလယ်အလတ်နှင့် ရေရှည်တွင် ၎င်းတို့သည် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအတွက် အတားအဆီးများ ဖြစ်လာပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းသည် ကုဒ်တွင်ရှိသည်ဟူသော အယူအဆသည်ပင် ပြိုကွဲစပြုလာပါသည်။ အပလီကေးရှင်းတစ်ခုလုံးကို ပြန်လည်ရေးသားခြင်းသည် စျေးသက်သာပြီး ဖြစ်နိုင်ချေရှိလာသည့် အခြေအနေတွင် "ကုဒ်ကို ကာကွယ်ခြင်း" ဟူသော မဟာဗျူဟာပိုင်ဆိုင်မှုတစ်ခုအဖြစ် အယူအဆသည် အဓိပ္ပာယ်နည်းပါးလာပါသည်။ စစ်မှန်သောတန်ဖိုးသည် ဖြေရှင်းချက်၏ ဗိသုကာ၊ စီးပွားရေးစနစ်များနှင့် ပေါင်းစပ်မှု၏ ချောမွေ့မှု၊ ဒေတာအုပ်ချုပ်မှုနှင့် အထူးသဖြင့် ဈေးကွက် သို့မဟုတ် ကုမ္ပဏီ ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ ဆော့ဖ်ဝဲကို လျင်မြန်စွာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းတို့တွင် တည်ရှိသည်။
OutSystems နှင့် KPMG မှ ပြုလုပ်သော အစီရင်ခံစာတွင် အင်တာဗျူးခဲ့သော အမှုဆောင်အရာရှိ ၇၅% က ညွှန်ပြသည့်အတိုင်း အတုဥာဏ်ရည် (AI) နှင့် အလိုအလျောက်စနစ် အသုံးပြုခြင်းသည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအချိန်ကို ၅၀% အထိ လျှော့ချပေးသည်။ သို့သော် "တည်ဆောက်ခြင်း" သည် ပုံမှန်အသစ်တစ်ခုဖြစ်ပါက ဒုတိယပြဿနာတစ်ခု ပေါ်ပေါက်လာသည်- အတွင်းပိုင်း သို့မဟုတ် အထူးပြု ပြင်ပမိတ်ဖက်များနှင့် တည်ဆောက်ခြင်းလား။ ဤနေရာတွင် လက်တွေ့ကျမှုသည် လွှမ်းမိုးနေသည်။ ကုမ္ပဏီတွင်းနည်းပညာအဖွဲ့တစ်ခု ဖန်တီးခြင်းသည် စဉ်ဆက်မပြတ်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု၊ အရည်အချင်းစီမံခန့်ခွဲမှု၊ အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် အထူးသဖြင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအတွက် ပြိုင်ပွဲတွင် အရှားပါးဆုံးပိုင်ဆိုင်မှုဖြစ်သည့် အချိန်လိုအပ်သည်။ အဓိကလုပ်ငန်းသည် ဆော့ဖ်ဝဲလ်မဟုတ်သော ကုမ္ပဏီများအတွက် ဤ ရွေးချယ်မှု သည် ဆန့်ကျင်ဘက်အကျိုးသက်ရောက်မှု ရှိနိုင်သည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကုမ္ပဏီများနှင့် မဟာဗျူဟာမြောက်မိတ်ဖက်များသည် အဆင့်မြင့်နည်းပညာဗဟုသုတကို ချက်ချင်းရယူနိုင်ခြင်း၊ အရှိန်မြှင့်ပေးပို့ခြင်း၊ ငှားရမ်းမှုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ်လျှော့ချခြင်းကဲ့သို့သော အားသာချက်များကို ပေးစွမ်းသည်။ အတွေ့အကြုံရှိ outsourced အဖွဲ့များသည် ရလဒ်များကို အာရုံစိုက်သော ကုမ္ပဏီ၏ တိုးချဲ့မှုအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပြီး အသင့်ပြင်ဆင်ထားသော တိုးချဲ့နိုင်သော ဗိသုကာပုံစံများ၊ ပေါင်းစပ် CI/CD ပိုက်လိုင်းများနှင့် စမ်းသပ်ထားသော မူဘောင်များပါရှိလေ့ရှိသည် - အစမှတည်ဆောက်ရန် ကုန်ကျစရိတ်များပြီး အချိန်ကုန်မည့်အရာအားလုံး။ ဤညီမျှခြင်းတွင် တတိယအချက်ကိုလည်း ဖော်ပြသင့်သည်- စုဆောင်းထားသောကျွမ်းကျင်မှု၏ ကွန်ရက်အကျိုးသက်ရောက်မှု။
အတွင်းပိုင်းအဖွဲ့များသည် စဉ်ဆက်မပြတ်သင်ယူမှုကွေးညွှတ်မှုနှင့်ရင်ဆိုင်နေရသော်လည်း၊ ပရောဂျက်များစွာတွင် လုပ်ကိုင်နေသော ပြင်ပကျွမ်းကျင်သူများသည် နည်းပညာနှင့် စီးပွားရေးကျွမ်းကျင်မှုများကို ပိုမိုမြန်ဆန်သောနှုန်းဖြင့် စုဆောင်းကြသည်။ ဤစုပေါင်းဉာဏ်ရည်ကို ပစ်မှတ်ထားနည်းလမ်းဖြင့် အသုံးချခြင်းဖြင့် ပိုမိုထိရောက်ပြီး ဆန်းသစ်သောဖြေရှင်းချက်များကို မကြာခဏ ထုတ်ပေးလေ့ရှိသည်။ ထို့ကြောင့် ဆုံးဖြတ်ချက်သည် ဝယ်ယူခြင်း သို့မဟုတ် တည်ဆောက်ခြင်းကြားတွင် မဟုတ်တော့ဘဲ၊ တင်းကျပ်သောဖြေရှင်းချက်များကို စွဲကိုင်ထားခြင်း သို့မဟုတ် စီးပွားရေး၏လိုအပ်ချက်များနှင့် အမှန်တကယ်ကိုက်ညီသောအရာတစ်ခုကို တည်ဆောက်ခြင်းကြားတွင် ရှိနေသည်။ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်းသည် တစ်ချိန်က ဇိမ်ခံပစ္စည်းတစ်ခုဖြစ်လာခဲ့ပြီး၊ တိုးချဲ့နိုင်မှုသည် လိုအပ်ချက်တစ်ခုဖြစ်လာခဲ့ပြီး၊ AI သည် ဂိမ်းပြောင်းလဲမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။.
အဆုံးစွန်အားဖြင့်၊ စစ်မှန်သော ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်း အားသာချက်မှာ အသင့်ဝယ်ယူနိုင်သော ဆော့ဖ်ဝဲလ် သို့မဟုတ် စိတ်ကြိုက်ရေးသားထားသော ကုဒ်လိုင်းများတွင် မဟုတ်ဘဲ ကုမ္ပဏီများသည် နည်းပညာဆိုင်ရာ ဖြေရှင်းချက်များကို ၎င်းတို့၏ တိုးတက်မှုထဲသို့ ပေါင်းစပ်အသုံးပြုသည့် မဟာဗျူဟာမြောက် လျင်မြန်သွက်လက်မှုတွင် တည်ရှိသည်။ AIAD ခေတ်သည် ဒွိစုံပြဿနာများကို စွန့်လွှတ်ပြီး ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို စဉ်ဆက်မပြတ်၊ အသက်ရှင်နေသော နှင့် မဟာဗျူဟာမြောက် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုအဖြစ် ရှုမြင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ကို ဖိတ်ခေါ်ပါသည်။ ၎င်းအောင်မြင်ရန် ရိုးရိုးရှင်းရှင်း တည်ဆောက်ရုံဖြင့် မလုံလောက်ပါ။ မှန်ကန်သော မိတ်ဖက်များနှင့် အနာဂတ်အတွက် ရူပါရုံဖြင့် ဉာဏ်ပညာရှိရှိ တည်ဆောက်ရန် လိုအပ်ပါသည်။.
