Gerenciamento de risco de IA significa semanas de trabalho menos estressantes

O trabalho de TI é particularmente estressante, mesmo no mundo da DevOps. Apesar do trabalho de planejamento em sprints ou ciclos gerenciáveis ​​que podem trazer algum nível de consistência e previsibilidade, muitas equipes ainda podem acabar lutando para apagar incêndios. Ou eles podem acabar com um tempo significativo de “crise” gasto correndo para concluir o trabalho em andamento antes de um prazo iminente.

Fatores como esses podem tornar o campo de TI especialmente propenso ao esgotamento. De acordo com Relatório sobre o estado de esgotamento em tecnologia de 2022 da Yerbo, cerca de 41% dos profissionais de tecnologia que trabalham com alto risco de esgotamento, razão pela qual a necessidade de análise preditiva de IA é maior do que nunca.

O que é Burnout e como a imprevisibilidade o afeta?

A OMS classifica o burnout como um fenômeno ocupacional resultante do “estresse crônico no local de trabalho que não foi gerenciado com sucesso” que é categorizado por 4 estados principais: exaustão, autoineficácia, cinismo e despersonalização.

A imprevisibilidade pode ser um dos maiores contribuintes para o estresse da semana de trabalho e o esgotamento geral dos profissionais de tecnologia. As equipes podem acabar pensando que têm um cronograma tranquilo pela frente, apenas para serem atingidas por deployquestões mentais ou defeitos escapados, levando a esses sentimentos comuns de auto-ineficácia ou cinismo.

A boa notícia é que a análise preditiva de IA de ponta agora pode antecipar esses tipos de problemas. Eles podem então ser resolvidos muito antes de terem um impacto que leve a um trabalho não planejado. Com menos trabalho não planejado e uma sensação de maior controle sobre sua agenda, os profissionais de tecnologia podem desfrutar de níveis mais altos de satisfação no trabalho, provavelmente levando a uma melhor qualidade do produto e produtividade dos funcionários.

DevOps Estresse geralmente resulta de agendamento agitado

Usando técnicas como planejamento Kanban e scrum, os líderes de desenvolvimento de software podem adicionar um nível de previsibilidade ao trabalho diário de TI. No entanto, prazos e prioridades podem levar à criação de ciclos planejados que não são perfeitos quando se trata de acomodar as necessidades humanas. Por exemplo: se forem solicitadas várias alterações seguidas, essas alterações podem ser programadas de forma que os engenheiros sintam a necessidade de correr para concluí-las todas. Quaisquer interrupções não planejadas ou defeitos escapados podem fazer com que todo o ciclo de vida do desenvolvimento desmorone, resultando em atrasos e congestionamentos de itens de trabalho.

As equipes também podem encontrar o problema oposto: longos períodos de calmaria sem uma direção clara de como preencher os intervalos de tempo abertos. Passar de uma mentalidade de “apresse-se e espere” para uma mentalidade de “todas as mãos no convés” pode gerar muita imprevisibilidade e estresse para DevOps funcionários.

Este problema também não é novo. Em um 2019 artigo, o engenheiro de software Stefan Bradstreet adverte: “Trabalhar dessa maneira impede que uma equipe encontre consistência e impulso”.

Para resolver esse problema, Bradstreet recomendou que DevOps os líderes tentam levantar questões sobre o que você precisa entregar e que valor eles estão trazendo para seus clientes. Essas informações devem ser usadas para direcionar prioridades para o trabalho de sua equipe usando um plano de projeto que divide as entregas claramente. Isso deve ajudar sua equipe a obter mais equilíbrio em suas atribuições de história e controlar sua velocidade de scrum.

Mesmo com os melhores esforços de DevOps líderes, a falta de visibilidade dos fatores que levam ao trabalho não planejado e cronogramas densos (ou início e término) podem causar falhas nos controles de agendamento. Prazos irrealistas podem então ser definidos.

O que os trabalhadores precisam é uma maneira de prever melhor quais itens de trabalho atualmente no pipeline têm a maior capacidade de causar problemas. Eles podem fazer isso usando o gerenciamento preditivo de risco de IA em combinação com painéis informativos e um dos melhores release ferramenta de orquestração, todos bem integrados entre si.

Análise preditiva de IA Aantecipar Fatores de risco para abordá-los proativamente

utilização Digital.ai'S Inteligência - Previsão de risco de mudança solução, DevOps as organizações podem usar seus próprios dados históricos para modelar quais fatores contribuem mais para resultados indesejáveis, como deployatrasos de reparo ou vazamento de defeitos. O modelo é diferente para cada organização, baseado em correlações entre os fatores que possuem maior potencial preditivo. Isso evita falhas no ambiente de produção, aumentando a visibilidade das pontuações e padrões de risco de mudança nos principais fatores de risco que levam à falha de mudança.

Certas alterações podem estar particularmente em risco devido a um histórico de falhas em sua categoria de alteração, como alterações envolvendo uma chamada de banco de dados específica. Outras vezes, fatores externos às alterações individuais podem ser o fator determinante, como um grande volume de alterações que não exigem tempo de inatividade agendado em um único dia.

A solução de gerenciamento de risco de IA é para entender onde você tem riscos para a produção deployvazamento de defeitos em aplicativos, equipes e dimensões de negócios. É uma abordagem proativa, pois sabemos disso de antemão e pode prevenir possíveis problemas de qualidade e vazamento de defeitos.

Enquanto entrega contínua acelera entrega de aplicativos, grandes interrupções nos aplicativos podem gerar impactos negativos significativos nos negócios, especialmente para empresas com ambientes complexos.

Por fim, ao sinalizar esses problemas de forma proativa, os líderes de equipe e proprietários de produtos terão uma compreensão mais realista de quais ações são necessárias e como priorizá-las. Isso resulta em menos trabalho não planejado e melhor percepção sobre onde aplicar tempo e esforço limitados.

Graças aos painéis informativos, também podemos ver quais os próximos dias ou semanas de trabalho com maior probabilidade de acabar com uma agenda lotada. Podemos então incluir proativamente itens de trabalho em pausas no cronograma, levando a dias de trabalho mais tranquilos e previsíveis.

Obtenha controle sobre DevOps Riscos para obter controle sobre os horários de trabalho

A falta de insights e visibilidade é o culpado número um por trás de semanas de trabalho estressantes para muitos Digital.ai clientes. Implementar soluções como Previsão de Risco de Mudança e Aceleração de Fluxo oferece DevOps líderes o poder de não apenas obter visibilidade, mas também agir.

O efeito mais imediato é que os riscos futuros serão conhecidos, permitindo que as equipes comecem a trabalhar antes dos problemas ou se preparar para os piores cenários. Ao longo do tempo, DevOps as equipes podem evitar enjoos em ondas de altas ou baixas extremas em sua programação.

A implementação dessas soluções também pode evitar proativamente situações em que uma quantidade irreal de trabalho é esperada, o que leva a problemas ou atrasos nos itens de trabalho. Usando Digital.ai Release permite que os líderes eliminem proativamente o cronograma ou reatribuam tarefas diretamente da visualização do painel.

No final, trata-se de simplificar o controle de DevOps ciclos enquanto capacita as equipes com as informações de que precisam para ter sucesso. Embora isso não possa eliminar todos os estressores do local de trabalho de uma só vez, pode tornar os dias estressantes gastos correndo para cumprir prazos ou apagando incêndios muito mais raros.

Para saber mais sobre como obter visibilidade em todo o seu DevOps gasoduto, confira nosso Resumo do produto Intelligence DORA Metrics.