A prediktív MI ugyanakkor szintén rengeteg hasznos előnyt kínál a vállalatok számára a részletes előrejelzéseken keresztül. A Micro Focus szakértői szerint mindkettőnek megvan a maga helye a különböző céges felhasználási területeken. A szoftverfejlesztésben például a generatív MI a minőségbiztosítási tesztek létrehozásában és a folyamatok átlátásában segít, míg a prediktív MI a projektek tervezését és nyomon követését támogatja hatékonyan.
A prediktív és a generatív MI két külön megközelítést képvisel a mesterséges intelligencia tágabb területén belül. Bár különálló modellként léteznek, mindkettőben megvan a potenciál, hogy támogassa a szervezeteket az innovációban és a hatékonyabb működésben. Nagyon leegyszerűsítve az egyik létrehoz, a másik pedig megjósol dolgokat. De hogyan is néz ki ez a gyakorlatban?
Generációs különbség
A generatív MI-modellek valósághű képeket vagy szövegeket képesek létrehozni, de használhatók programozásra vagy szintetikus adatok létrehozására is, illetve akad köztük olyan is, amely zenét tud komponálni. A legújabb fejlesztéseknek köszönhetően a szövegeket generáló nagy nyelvi modellek (LLM) minimális emberi erőfeszítéssel olyan jó minőségű tartalmat képesek előállítani, hogy ezzel egész iparágakat forradalmasíthatnak. A Gartner összefoglalója szerint a generatív MI legfontosabb előnyei közé tartozik, hogy felgyorsítja a termékfejlesztést, hatékonyabbá teszi a munkát, illetve segít az ügyfélélmény javításában és a potenciális kockázatok azonosításában.
Ezzel szemben a prediktív MI-modellek statisztikai algoritmusokat és gépi tanulást használnak arra, hogy a nagy adatforrások alapján előre jelezzenek várható trendeket és viselkedési mintákat. Sok vállalatnál egy ideje már használják is a prediktív MI részhalmazának tekinthető prediktív analitikát, amely múltbéli adatminták alapján megbecsüli a várható jövőbeli eredményeket. Ez a technológia segíti a döntéshozatali folyamatokat, és lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy optimalizálják folyamataikat, azonosítsák a várható nehézségeket, és megalapozott stratégiát dolgozzanak ki az információk alapján.
Értékesebb szoftverek
A Micro Focus szakértői szerint mind a generatív, mind pedig a prediktív MI hatékony segítséget nyújthat a szoftverfejlesztéshez kapcsolódó folyamatokban és az értékáram-kezelésben, amelyen keresztül a szervezetek menedzselhetik, ellenőrizhetik és láthatóvá tehetik az egyes szoftverfejlesztési és -kiadási tevekénységek által nyújtott értékeket az üzleti vezetők, illetve az IT-részlegek számára. Ennek megfelelően a Micro Focus már teszteli a különféle MI-technológiák által biztosított lehetőségeket, és az új, MI-alapú funkciók hamarosan elérhetővé válnak a kapcsolódó megoldásokban.
A generatív MI-t sok helyen már elkezdték igénybe venni kódok írásához, ám a technológia jó szolgálatot tehet a szoftverek minőségének ellenőrzésekor is. Erre ideális esetben már a fejlesztés közben is figyelmet fordítanak, és nem csak a kész szoftverek átvizsgálása során. Ez garantálja, hogy az ügyfelek a lehető legjobb minőségű szoftvereket kapják a lehető legrövidebb időn belül. Az UFT One megoldásban elérhető generatív MI például képes létrehozni számos különféle, a minőségellenőrzésnél használható egyedi tesztet, a fejlesztőknek pedig csupán ki kell választaniuk azokat, amelyekre valóban szükségük van az adott ellenőrzéshez. Az MI ezáltal felgyorsítja a folyamatokat és csökkenti a manuális munka mennyiségét, így a fejlesztők a fontosabb feladatokra koncentrálhatnak.
A generatív MI nem csupán a minőségellenőrzésnél, de a teljes fejlesztési folyamat során segít a folyamatok hatékonyabbá tételében és a döntéshozatalban azáltal, hogy jobban átláthatóvá teszi az információkat. Erről úgy gondoskodik, hogy lehetőséget biztosít a widgetek testre szabására a fejlesztők vezérlőpultján, így a szakemberek egyszerűen figyelemmel kísérhetik a projekteket.
A Project and Portfolio Management (PPM) megoldásban hamarosan megjelenő prediktív MI pedig a fentieket kiegészítve hatékony támogatást nyújt a projektek előzetes tervezésénél, valamint később azok megvalósításánál és nyomon követésénél is. A korábbi adatok alapján becsléseket készít arra vonatkozóan, mikorra készülhet el egy új funkció az alkalmazásban, mennyi időt igényel a projekt, illetve mik a várható eredmények a minőség terén. Ezenfelül a ROI követésében is segít a technológia. Ha probléma adódna a fejlesztés során, a generatív MI azonosítja annak okait és az összefüggéseket, valamint javaslatokat tesz a javításra és arra is, hogyan lehet lerövidíteni a piacra jutási időt.