Hur ni bäst samarbetar med AI-agenter för att skapa virtuella team inom systemutveckling

En bra mix ger bäst resultat

Chefer och beslutsfattare har under lång tid varit ense om att för att kunna skapa innovation, uppnå mål eller lösa konkreta problem är det viktigt att sätta samman team som kombinerar olika färdigheter och kompetenser, men som också har medlemmar med olika individuella roller, styrkor och egenskaper. Det främjar samarbetet och gör ofta att problem och möjligheter belyses från olika aspekter och med olika tänkbara lösningar.

När det kommer till systemutveckling består ett sådant team ofta av en projektledare, en designer, en arkitekt och sen olika utvecklare med specifika roller och ansvarsområden. Varje utvecklare har ofta ett eller flera verktyg i sin portfölj. När många nu börjar experimentera eller implementera AI i utvecklingsarbetet bör samma typ av förhållningssätt också appliceras på valet av AI-agenter. Det är något vi på CGI utforskar för att kunna lösa kunders problem snabbare och komplettera vår leverans inom olika områden.

Jag har själv arbetet med AI sedan 1990-talet och har med intresse följt utvecklingen och hypen som verkligen blommat ut de senaste åren. Jag har i mina olika yrkesroller ofta utforskat och använt AI-modeller för olika uppgifter och även satt samman virtuella AI-team. Jag vill därför bjuda lite på mina erfarenheter och lärdomar.

Hur skapas virtuella AI-team som ger bäst samarbete

På samma sätt som varje utvecklare i ett mänskligt team har sina verktyg de använder för att göra sina arbetsuppgifter, så väljer jag att sätta samman AI-agenter av olika typer i mina virtuella eller hybrida utvecklingsteam.

En IT-arkitekt kanske har bäst nytta av en resonerande och mer analytisk AI-modell, som inte behöver vara så snabb utan vara bra på att presentera olika perspektiv, lösningar och konsekvenser. Arkitekten kan då ha en dialog med sin AI-modell och resonera sig fram till en plan.

Planen levereras sedan till projektledaren. För att projektledaren ska få bäst utväxling på sitt AI-stöd är det viktigt att bryta ner planen i konkreta aktiviteter. Projektledaren kan sedan dela ut de olika aktiviteterna till olika teammedlemmar eller till olika AI-modeller.

Det är bra att ha en bred uppsättning AI-verktyg för att täcka in både hantering av mer resonerande, analytiska, utförandemässiga och estetiska uppgifter – alla utifrån sin egen styrka.

Genom att blanda personer och AI-modeller i team går det att lösa problem snabbare och med högre kvalitet. Genom att ha en tydlig metod och struktur för hur AI-modeller används i utvecklingsarbetet går att täcka in fler uppgifter och aspekter i utvecklingsarbetet med färre resurser. Totalt sett ger ett en bättre slutprodukt. Min upplevelse är att många inom systemutveckling inte anammat AI-agenter fullt ut ännu.

Om jag har ett riktigt knivigt problem brukar jag själv göra det viktiga förarbetet så att jag förstår problemet och har tydligt för mig vad det är jag behöver hjälp med. Sen tar jag in en eller flera lämpliga AI-agenter, som kan hjälpa mig att lösa eller hantera delarna, utföra uppgifterna eller dokumentera processen.

Det kan inte bara hjälpa mig i arbetet, få bättre och mer mångsidiga lösningar på problem utan också skapa lösningar med högre kvalitet. Ett bra förhållningssätt är att se AI-agenterna som kollegor, som helt saknar personligt ansvar.

Dra nytta av vår långa och breda erfarenhet av AI

Vill du diskutera hur ni kan integrera AI-agenter i ert utvecklingsarbete, utforma policyer och rutiner för att utnyttja AI på ett effektivt sätt samtidigt som ni säkerställer det mänskliga ansvaret för arbetet och leveransen, tycker jag att ni ska höra av er till mig eller oss på CGI. Vi diskuterar gärna utmaningarna och kan bistå med både strategiskt kunnande och mycket kompetens inom AI-området.

Joakim Svensberg
Senior Software Engineer
CGI