Arintasunaren eta Adimen Artifizialaren arteko konbinazio sinestezina

26/03/2021 77

Bizkortasuna enpresa-ezaugarri gisa, aurreikusteko moduan jarduteko beharretik sortu zen, baita muturreko konplexutasunaren aurrean ere. Bereziki, softwarea garatzeko enpresetan, metodo arinak sustatu dira, ur-jauzi moduan garatzeko eredu zurrunagoekin alderatuta. Softwarea garatzeko lehen metodo interaktibo eta inkrementalak 1957. urtekoak dira. Ordutik, Scrum, XP edo Kanban bezalako metodologia azkarrak garatu dira. 2001ean, Snowbirden, Utahn, bizkortasunaren garapenean parte hartu zutenak bildu ziren, metodo bizkorrak izena hartuz. Ondoren, parte-hartzaile batzuek Agile Alliance osatu zuten, 2016an Agile Glossary berrizendatu zena.

Hirotaka Takeuchi, Hitotsubashi Unibertsitateko dekanoak eta Ikujiro Nonaka, unibertsitate bereko irakasleak, Scrum kontzeptua erabiltzen hasi ziren Harvard Business Review aldizkarian 1986an argitaratutako “The New New Product Development Game” artikuluan. Scrum métodoa softwarearen garapen arina kudeatzeko esparrua da. Bere izena, errugbi jokalarien melé eraketa aurrerapenetik dator. Scrum metodoa beren lana bi asteko zikloetan (esprintak) banatzen duten hiru eta bederatzi garatzaile bitarteko taldeentzat diseinatuta dago. Egunero, hamabost minutuko bileretan, proiektuaren aurrerapena kontrolatzen dute, esprint bakoitzaren amaieran software erabilgarri bat entregatuz. Hauek dira Scrumaren rol nagusiak: produktuaren jabea, Scrummaster eta Scrum taldea.

Kanbanen jatorria 1940ko hamarkadan hasi zen, Toyotak, hondakinik gabeko ekoizpen bat lortzeko kontrol sistema berriak garatu zituenean, bezeroei balio handiena ematera bideratua. Kanban ezagutzaren kudeaketara egokitu da, lana kudeatzea helburu duen ikusizko prozesuaren sistema gisa, bezeroen eskaerak orekatuz botila-lepoak hobeto maneiatzeko gaitasunarekin. Bost elementu ditu: (1) uneko lana bistaratzea, (2) mugatzea, (3) fluxua zuzentzea eta kudeatzea, (4) prozesu-politikak esplizitatzea eta (5) hobetzeko aukerak atzemateko ereduak erabiltzea.

Datozen urteetan, arintasun-metodologiak Adimen Artifizialeko eta ikaskuntza automatikoko proiektuetan txertatuko dira, gaitasun aurreratuagoak sortuz.

Kent Beck software ingeniariak Una explicación de la programación extrema: aceptar el cambio (2000) liburuan softwarea garatzeko muturreko programazioaren metodologia sartu zuen. Kontzeptu hau, XP bezala ere ezaguna, prozesu arin bat da non softwarearen kalitatea eta bezeroen behar aldakorrei erantzuteko gaitasuna hobetzea helburu duena. XPren jatorria, 1960ko hamarkadaren hasieratik, Mercury de la Nasa bezalako proiektuetan agertutako hainbat ideiatan oinarritzen da. Gaur egungo erabilerak garapenak maiz abiaraztea errazten du garapen-ziklo laburretan, eta berrikuspen- eta kontrol-puntuak bezeroen beharrekin lotuta daude.

Ayman Sayedek artikulu bat argitaratu zuen 2018an Harvard Business Review-n, Using ai and Machine Learning for agile development and portfolio management izenekoa, eta garapen arinerako, probetarako eta are zorroaren kudeaketarako Adimen Artifiziala eta Ikaskuntza Automatikoa aplikatzeko aukera aztertzen ari zirela enpresa-munduan azaldu zuen. Praktika horiek erantzuna eman diezaiekete, adibidez, merkaturatze-denbora zenbat eta azkarragoa izan litekeen jakitea, pertsona edo software-sistema tradizionalen mende egon behar ez balitz. Produktuak edo softwarea entregatzeko kronogramak ere askoz ere zehatzago aurreikus daitezke.

Artikuluan makina adimendunak integratzea patroiak bilatzeko proposatzen zen, anomaliak kodetzeko, ekipoaren produkzioan aldaketak egiteko edo entrega-planak aztertzeko. Enpresek lana dinamikoki bistaratzeko, planifikatzeko eta arakatzeko modu bat sortu beharko lukete. Produktuak bezeroek eskatzen duten abiadura eta zehaztasunarekin merkaturatzeak enpresako pertsona guztiek datu zuzenak une egokian eskuratu behar dituztela esan nahi du, ezagutzak eskuragarriak eta prozesagarriak izateko formatu batean.

Kathleen Walchek Why Agile Methodologies Miss The Mark For ai & ml Projects izenburuko Forbeserako idatzitako artikulu batean, egileak azaldu zuen nola aurrera egin behar dela metodologia agilak Adimen Artifizialeko eta ikaskuntza automatikoko proiektuekin konektatu ahal izateko. Artikuluan CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining ingelesetik) bezalako metodologiak aipatzen dira, datu-meatzaritzako adituek erabiltzen dituzten ikuspegi komunak deskribatzen dituen prozesuaren eredu estandar ireki batean datzana. Aipatutako beste metodologia bat CPMAI da (AArako proiektu kognitiboen kudeaketa).

Laburbilduz, datozen urteetan, arintasun-metodologiek teknologia esponentzial berriekin integratuko dituzte proiektuak, gaitasun aurreratuagoak inplementatzeko, hala nola autozerbitzuko enpresa-adimena edo ikaskuntza automatikoan, Adimen Artifizialean eta automatizazioan oinarritutako aurreikuspen-analisiak.