De paradox

AI heeft het ambacht van softwareontwikkeling sinds de introductie van AI getransformeerd. Van het gebruik van AI voor prototypes, onderzoeken naar volledige integratie in de waardeketen van het softwareontwikkelproces. In dit proces ontstaan steeds meer “agents” die volledig geautomatiseerd op basis van een specificatie een oplossing programmeren en vervolgens installeren op een omgeving.

Dit is koren op de molen van CxO’s; zij verwachten meer en sneller. Terechte verwachtingen om vooruit te lopen ten opzichte van concurrenten.

Organisaties maken voortgang graag meetbaar en zichtbaar. Door de toepassing van AI middelen, kan het sneller en meer. Echter wordt hierbij naar de juiste gegevens gekeken om de voortgang te bewaken?

Uit het State of Agile Report blijkt dat ondanks de toepassing van steeds meer AI, de druk op *echte* toegevoegde waarde er nog steeds is. Met andere woorden; met het toepassen van AI middelen doen we meer en sneller, maar met de juiste toegevoegde waarde?

De bron

De informatie voor dit artikel is verkregen uit het State of Agile report.  Dit rapport wordt uitgegeven door Digital AI.

Context

Evolutie van digitalisering gaat steeds in een hoger tempo. Zo af en toe is het daarom goed even afstand te nemen en terugkijken. De uitgever van het rapport, Digital.ai, doet dat door middel van de “4 waves”:

  1. Procedureel ontwikkelen; programmeertalen als Fortran, Cobol en Pascal. Klassieke structuren van loops, conditionele statements in lineair formaat. Werkprocessen kenmerken zich door complexe codebases en rigide waardeketen met late feedback loops
  2. Object oriëntatie; programmeertalen als C#, Smalltalk, C++ en Java. Focus op hergebruik van code en onderhoudbaarheid. Ontstaan van het Internet en Agile maakten het mogelijk teams met wereldwijde bezetting te hebben. Ontstaan van integratie gereedschappen en automatische uitrol technieken (devops)
  3. Mobiel, cloud; hoge snelheid en beschikbaarheid van producten in de cloud. ‘cloud en mobile first’ is het dogma. Verregaande automatisering van ontwikkelprocessen (devops) naar cloud omgevingen
  4. AI (Agents); Sinds de lancering van Chat-GPT in November 2022 een explosieve toename van het gebruik van AI. In het begin voor het slim opzoeken van informatie en kennis, later bij het automatiseren van taken waarbij AI “agents” autonome besluiten en acties ondernemen.

Het mag duidelijk zijn, de industrie is sinds de lancering van ChatGPT de vierde golf aan het berijden.

Vermeldingswaardige resultaten

Het rapport wordt jaarlijks gepubliceerd. Elke keer op dezelfde wijze; enquête, onderzoek en vervolgens publicatie. Wat sinds 2017 opvalt is dat de adoptie van agile principes niet groeit en dat hooguit 10% van de respondenten aangeven dat zij verregaande adoptie hebben. Echter, toename van toegevoegde waarde en snellere ROI wordt door meer dan een kwart als effect gesteld zodra agile principes worden toegepast.

Nog even over de eerdergenoemde paradox; meer dan de helft van de respondenten (53%) geeft aan dat hun software development lifecycle minimaal handmatig werk vereist. Tegelijkertijd concludeert 63% dat zij moeite hebben waardevolle en betrouwbare software te leveren. Met andere woorden; de industrie heeft meer kans op focus op waarde toevoegen omdat automatisering van de lifecycle zelf volwassen wordt. Echter lijkt het erop dat deze kans op toename van focus niet leidt tot hogere toegevoegde waarde. Ik herken dit patroon; veel organisaties vallen in de valkuil om metingen te doen op de volwassen development lifecycle. Meestal gebeurt dat door het meten van kengetallen die productie representeren. Bijvoorbeeld, aantal story’s opgeleverd (velocity), aantal bugs opgelost, uren besteed aan bepaalde epics. Verderop in dit artikel doe ik aanbevelingen voor het openbreken van deze paradox.

Als professional in het agile werkveld werk ik vanuit het “waarom?”. In deze blog vertaal ik dat naar impact die oplossingen maken. Dit kan meetbaar worden gemaakt via “outcome” gerelateerde kengetallen. Het rapport geeft dit ook aan; bijna één derde is van mening dat meer focus moet komen op resultaten en toepasbaarheid van de oplossingen. Aanvullend, heeft 17% behoefte aan verbinding tussen bedrijfsdoelstellingen en de digitale oplossingen.

Conclusies & aanbeveling

Ik doe deze graag vergezeld met het Agile Manifesto.  Dit manifest definieert het volgende:

  • individuals and interactions over processes and tools
  • working software over comprehensive documentation
  • customer collaboration over contract negotiation
  • responding to change over following a plan

Er is afgelopen jaren stevig geïnvesteerd in het automatiseren van de software development lifecycle (devops). Dit is echter in de context van het Agile Manifesto geen “working software”. Dat oplossingen geautomatiseerd en vaak uitgeleverd kan worden betekent niet automatisch dat het de meest waardevolle oplossingen zijn.

Met “tools” proberen organisaties AI te integreren om meer waardevolle oplossingen te realiseren. Dit wordt echter gedaan met het gebruiken van de productie kengetallen en niet op basis van impact die oplossingen geven.  We moeten als industrie anders gaan meten.

Ik zie kansen voor inzet van AI op de volgende gebieden:

  • Toetsing of oplossingen aan verwachtingen voldoen. Verwachtingen worden in de fase van verkenning opgesteld in de vorm van bijvoorbeeld adoptiegraad, verhoging productiviteit, verhoging verkoop. AI kan helpen bij het verzamelen van deze gegevens en toetsen of aan verwachtingen wordt voldaan
  • Meten van de devops cyclus blijft belangrijk. AI kan worden ingezet bij het meten van “flow” eigenschappen. Het Flow Framework beschrijft welke standaard kengetallen waardevol en beïnvloedbaar zijn. De functie van AI agents is dat ze voorstellen doen voor het optimaliseren van “flow”

Dit zijn grote woorden. Maar waar begin je?

  • Begin met het definiëren wat waarde echt Het Evidence Based Management framework van Scrum.org biedt kaders voor het definiëren en toepassen van metingen die ertoe doen voor de business
  • Begin met het in kaart brengen van de software development lifecycle. Welke stappen worden doorlopen om van idee, naar concept naar oplossing te komen? Maak dit proces transparant en leg dat over de laag van productie kengetallen via het Flow framework. Op deze manier worden belemmeringen, handshakes en knelpunten zichtbaar

Tot slot

Als je de cijfers in wil duiken, verwijs ik je graag naar het rapport. Deze kan je hier terugvinden.

Wil je sparren over menselijke interactie, team dynamiek en performance, ik luister en help graag!

Arjen Kraak, Managing Consultant bij Bergler

Over Arjen:
Ik faciliteer, coach en leid met passie. Ik krijg voldoening wanneer ik zie dat professionals – individueel én in teamverband – inzichten bereiken die zij vooraf niet voor mogelijk hielden. Daarbij zet ik methodieken in zoals Event Storming, Liberating Structures en intervisie. Met kennis en ervaring over Lean, voortbrenging processen en optimalisatie ervan, zorg ik voor verhoging van (interne) klant tevredenheid en hogere voorspelbaarheid voor het leveren naar verwachtingen.