في G-P، نحن نبحث باستمرار عن طرق مبتكرة لتشكيل مستقبل التوظيف العالمي. توسيع العمل يعتمد على السرعة، لكن النمو المستدام يتطلب الامتثال والثقة. تنطبق القواعد نفسها على كيفية بناء منصتنا.
في الربع الماضي، أطلقنا سلسلة تحويل الذكاء الاصطناعي (AI). كان الهدف هو تضمين دورة تطوير الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي - DLC) في عملياتنا الهندسية. لقد كنا نجرب مكونات حزمة الذكاء الاصطناعي (AI)-DLC منذ عام 2024. لذا كانت عملية التحول السريع هي الطريقة المثلى لمشاركة هذه الدروس المستفادة مع المنظمة الأوسع والاحتفال بتقدمنا.
نفخر اليوم بمشاركة هذه المبادرة:
-
اكتسبت سرعة هندسية دون المساس بالانضباط
-
تقليل الاختناقات في عملية التسليم
-
الذكاء الاصطناعي المتوسع (AI) عبر مؤسستنا
والأفضل من ذلك كله، أننا حققنا ذلك مع الحفاظ على معايير الجودة العالية لدينا.
اكتساب السرعة بانضباط لا هوادة فيه
عند دمج أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، لا ينبغي أن يكون ارتفاع الإنتاجية على حساب سلامة البرمجيات. خلال عملية التحول السريع التي قمنا بها مؤخراً، حققنا مؤشرات أداء رائعة:
-
20% زيادة في المشكلات التي تم حلها
-
زيادة30% في عمليات إيداع التعليمات البرمجية وطلبات السحب الجديدة
-
زيادة40% في أوقات الدورة
بينما قد يرى البعض أن الأخير تباطؤ، يرى فريق القيادة لدينا هذا المقياس كعلامة شرف. يمثل ذلك الضريبة الضرورية للتعلم بينما تتقن فرقنا هذه الأدوات المتقدمة. يتطلب الابتكار الحقيقي خلق زخم من خلال الانضباط.
لم يكن الهدف هو السرعة. أردنا بناء الثقة. يحتاج البناؤون إلى الثقة في أدوات الذكاء الاصطناعي (AI)-DLC، ونحن جميعا بحاجة إلى الثقة بأن هذه العملية لا تؤثر على الجودة. طوال فترة السبرينت، لم يشحن G-P أي عيوب إنتاج ناتجة عن الذكاء الاصطناعي (AI).
تقليل الاختناقات وتمكين البنائين
يقوم محتوى الذكاء الاصطناعي (AI)-DLC لدينا بإعادة كتابة سير العمل الهندسي التقليدي من خلال إزالة عنق الاختناقات في التسليم. فيما يلي بعض الطرق البارزة التي شهدت تحولاً في سير عملنا:
-
التنفيذ الحقيقي متعدد الوظائف: لقد أغلقنا الحواجز بين الأقسام. الآن، أصبح بإمكان الجميع الوصول إلى كل شيء. على سبيل المثال، انتقل فريق التصميم لدينا بنجاح من النماذج الثابتة إلى كتابة كود مدار. يمكن للمصممين الآن سحب وتعديل كود الإنتاج مباشرة في Cursor ودفع تلك التغييرات مباشرة إلى GitHub. ما زلنا نعتمد على الخبراء، لكن التجريب الآمن يحفز الابتكار ويطرح أفكارًا جديدة.
-
التدابير الآلية: قمنا بتطبيق حماية تصميم آلية للحفاظ على السلامة والامتثال عبر أنظمتنا. يتأكد هذا الوكيل الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) من أن جميع الشيفرات تتوافق تلقائيا مع معايير تجربة المستخدم والجودة الصارمة لدينا. تحمي كل من الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) والأعمال التي يحررها الإنسان.
-
المعايير تبني الثقة: بما أن الأدوار المختلفة تجرب وظائف مختلفة، فإننا نريد أن نسهل تطبيق المعايير. يعني اتباع نهج واحد أنه يمكننا دمج المعايير في مهارات الوكلاء.
الذكاء الاصطناعي (AI) يوسع بشكل كبير حجم المحتوى والكود الذي ننتجه. ونتيجة لذلك، أصبحت مراجعة التعليمات البرمجية والعبء المعرفي من أهم نقاط الضعف لدينا. واستجابةً لذلك، قمنا بتصميم عملياتنا وفقًا لنمط التخطيط مع وجود ضوابط بشرية. الذكاء الاصطناعي (AI) يتعامل مع المهام المملة حتى يتمكن مطورونا من التركيز على بنية النظام بأكملها.
قابلية التوسع السريع والتبني بمشاركة بشرية
لقد توسع التحول الثقافي نحو المحتوى الإضافي الذكاء الاصطناعي (AI) بسرعة مذهلة. تعتمد فرقنا بشكل كامل على هذه الأدوات الجديدة. تكشف البيانات الداخلية عن ارتفاع كبير ومستدام في طلبات وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI) خلال الأشهر الأخيرة.
اليوم، تتحدث مقاييس التبني الداخلية لدينا عن نفسها:
-
100٪ من فريق تصميم المنتجات في G-P يستخدم الكود المولد بواسطة الذكاء الاصطناعي (AI) كمخرج رئيسي.
-
يتعاون حاليًا أكثر من 30 فريقًا في مساحات عمل مشتركة ومدركة للوكلاء.
-
لقد بنت شركتنا أكثر من100 مهارات المضاعفات الجديدة لدعم هذا سير العمل المحسن، ومنصة الذكاء الاصطناعي (AI)-DLC لدينا تتطور بسرعة من خلال الملاحظات الداخلية الجماعية.
ماذا بعد
نحن نعمل بنشاط على بناء مستقبل التوظيف العالمي من خلال القيادة بالثقة، والتوسع بنزاهة، وتحقيق زخم لا يمكن إنكاره - خطوة بخطوة.
نتطلع إلى تطوير عملياتنا بشكل أكبر في النصف الثاني من العام مع دخولنا عالمًا متعدد الوكلاء. تابعوا مدونتنا للمزيد من التحديثات حول كيفية استمرارنا في ابتكار التكنولوجيا التي تقود العمل العالمي.