« Les DSI imposent à l’IA de créer des applications plus rapidement, mais beaucoup réalisent que la vitesse n’est pas un goulot d’étranglement, car davantage de code ne crée pas automatiquement de valeur commerciale », explique Matt Healy, directeur principal de la stratégie produit et du marketing chez Pegasystems. « Avant que les développeurs n’écrivent du code, les organisations doivent comprendre les besoins des clients, évaluer les systèmes existants, se tenir au courant des réglementations et des meilleures pratiques, cartographier les architectures et les intégrations d’entreprise et aligner les activités et l’informatique.
Considérez trois étapes pour comprendre les exigences. Une fois que les parties prenantes ont défini la valeur et l’intention commerciales, les développeurs doivent d’abord s’aligner sur une stratégie de mise en œuvre et discuter des performances, des coûts et d’autres compromis. Ensuite, les développeurs doivent se réunir à nouveau avec les parties prenantes et examiner les compromis de mise en œuvre. Healy ajoute : « Sur les grands projets, la définition de la solution et les indicateurs de réussite peuvent prendre autant de temps que sa construction. Les dirigeants n’utilisent pas seulement l’IA pour accélérer le développement, mais aussi pour aider les dirigeants, les analystes commerciaux, les propriétaires de produits et les équipes informatiques à collaborer plus efficacement. »
La troisième étape consiste à rassembler les objectifs, les exigences des utilisateurs et l’approche de mise en œuvre dans un contexte spécifique au développement. Mais nous n’avons pas encore terminé, car les exigences en matière de données et les considérations opérationnelles doivent également être incluses dans le contexte fourni aux générateurs de code d’IA.
