La gestión de riesgos mediante IA se traduce en semanas laborales menos estresantes.

El trabajo en el sector de las TI es particularmente estresante, incluso en el mundo de DevOpsA pesar de planificar el trabajo en sprints o ciclos manejables que aportan cierta consistencia y previsibilidad, muchos equipos siguen viéndose obligados a resolver problemas a contrarreloj. O bien, pueden acabar dedicando mucho tiempo a trabajar a contrarreloj para terminar el trabajo en curso antes de una fecha límite inminente.

Factores como estos pueden hacer que el sector de las TI sea especialmente propenso al agotamiento profesional. Según Informe sobre el estado del agotamiento laboral en el sector tecnológico de 2022, por YerboAproximadamente el 41% de los profesionales de tecnología trabajan con un alto riesgo de agotamiento, por lo que la necesidad de análisis predictivos con IA es mayor que nunca.

¿Qué es el síndrome de burnout y cómo le afecta la imprevisibilidad?

La OMS clasifica el síndrome de burnout como un fenómeno ocupacional resultante del “estrés crónico en el lugar de trabajo que no se ha gestionado con éxito” y que se caracteriza por 4 estados principales: agotamiento, autoineficacia, cinismo y despersonalización.

La imprevisibilidad puede ser uno de los principales factores que contribuyen al estrés laboral y al agotamiento general de los profesionales de tecnología. Los equipos pueden llegar a pensar que tienen un cronograma sin contratiempos, solo para encontrarse con problemas de implementación o defectos que no se detectaron, lo que genera sentimientos comunes de ineficacia o cinismo.

La buena noticia es que la analítica predictiva de IA de vanguardia ahora puede anticipar este tipo de problemas. De esta forma, se pueden abordar mucho antes de que tengan un impacto que genere trabajo imprevisto. Con menos trabajo imprevisto y una mayor sensación de control sobre su agenda, los profesionales de la tecnología pueden disfrutar de mayores niveles de satisfacción laboral, lo que probablemente se traduzca en una mejor calidad del producto y una mayor productividad de los empleados.

DevOps El estrés suele ser consecuencia de una agenda muy apretada.

Mediante técnicas como Kanban y la planificación Scrum, los líderes de desarrollo de software pueden añadir un mayor grado de previsibilidad al trabajo diario de TI. Sin embargo, los plazos y las prioridades pueden generar ciclos planificados que no se adaptan del todo bien a las necesidades humanas. Por ejemplo, si se solicitan varios cambios seguidos, estos pueden programarse de tal manera que los ingenieros sientan la necesidad de apresurarse para completarlos todos. Cualquier interrupción imprevista o defecto no detectado puede provocar el colapso de todo el ciclo de vida del desarrollo, lo que genera retrasos y bloqueos en las tareas.

Los equipos también pueden enfrentarse al problema opuesto: largos periodos de inactividad sin una dirección clara sobre cómo llenar los espacios libres. Pasar de una mentalidad de "apresurarse y esperar" a una de "todos a una" puede generar mucha imprevisibilidad y estrés. DevOps empleados.

Este problema tampoco es nuevo. En un 2019 artículoEl ingeniero de software Stefan Bradstreet advierte: “Trabajar de esa manera impide que un equipo encuentre consistencia e impulso”.

Para solucionar este problema, Bradstreet recomendó que DevOps Los líderes intentan plantear preguntas sobre qué se debe entregar y qué valor aportan a sus clientes. Esta información debe utilizarse para priorizar el trabajo del equipo mediante un plan de proyecto que desglose claramente los entregables. Esto debería ayudar al equipo a lograr un mayor equilibrio en la asignación de historias de usuario y a controlar la velocidad de Scrum.

Incluso con los mejores esfuerzos de DevOps La falta de visibilidad de los factores que generan trabajo no planificado y agendas apretadas (o con interrupciones frecuentes) puede provocar fallos en el control de la planificación. En consecuencia, pueden establecerse plazos poco realistas.

Lo que los trabajadores necesitan es una forma de predecir mejor qué tareas en curso tienen mayor probabilidad de causar problemas. Pueden lograrlo mediante la gestión predictiva de riesgos con IA, combinada con paneles informativos y una herramienta de orquestación de lanzamientos de última generación, todo ello perfectamente integrado.

Análisis predictivo de IAanticipo Factores de riesgo que deben abordarse de forma proactiva

El uso de Digital.ai, Inteligencia – Predicción del riesgo de cambio solución, DevOps Las organizaciones pueden usar sus propios datos históricos para modelar qué factores contribuyen más a resultados indeseables como retrasos en la implementación o fugas de defectos. El modelo es diferente para cada organización, basado en las correlaciones entre los factores con mayor potencial predictivo. Esto evita fallos en el entorno de producción al aumentar la visibilidad de las puntuaciones de riesgo del cambio y los patrones en los factores de riesgo clave que conducen al fracaso del cambio.

Ciertos cambios pueden presentar un riesgo particular debido a un historial de fallos en su categoría, como los que implican una llamada específica a la base de datos. En otras ocasiones, factores externos a los cambios individuales pueden ser determinantes, como un gran volumen de cambios que no requieren tiempo de inactividad programado en un solo día.

La solución de gestión de riesgos basada en IA permite identificar dónde existen riesgos en las implementaciones de producción y la fuga de defectos en aplicaciones, equipos y áreas de negocio. Se trata de un enfoque proactivo, ya que nos permite detectar estos riesgos de antemano y anticiparnos a posibles problemas de calidad y fugas de defectos.

Aunque entrega continua acelera de entrega de aplicacionesLas interrupciones importantes en las aplicaciones pueden generar impactos negativos significativos en el negocio, especialmente para las empresas con entornos complejos.

En definitiva, al identificar estos problemas de forma proactiva, los líderes de equipo y los responsables de producto comprenderán mejor las acciones necesarias y cómo priorizarlas. Esto se traduce en menos trabajo no planificado y una mejor visión de dónde invertir el tiempo y los recursos limitados.

Gracias a los paneles informativos, podemos ver qué días o semanas laborales próximas tienen más probabilidades de tener una agenda muy apretada. Así, podemos incluir tareas de forma proactiva en los momentos de menor carga de trabajo, lo que se traduce en jornadas laborales más fluidas y predecibles.

Toma el control de DevOps Riesgos para obtener el control sobre los horarios de trabajo

La falta de información y visibilidad es la principal causa de semanas laborales estresantes para muchos. Digital.ai clientes. La implementación de soluciones como la predicción del riesgo de cambios y la aceleración del flujo proporciona DevOps Los líderes tienen el poder no solo de obtener visibilidad sino también de tomar medidas.

El efecto más inmediato es que se conocerán los riesgos futuros, lo que permitirá a los equipos empezar a anticiparse a los problemas o prepararse para los peores escenarios. Con el tiempo, DevOps Los equipos pueden evitar marearse con las fluctuaciones extremas de su calendario.

La implementación de estas soluciones también puede evitar de forma proactiva situaciones en las que se espera una cantidad de trabajo irreal, lo que conlleva sobrecarga de trabajo o retrasos en las tareas. Digital.ai Release Permite a los líderes optimizar de forma proactiva el cronograma o reasignar tareas directamente desde el panel de control.

Al final, se trata de simplificar el control de DevOps Este enfoque permite optimizar los ciclos y, al mismo tiempo, empoderar a los equipos con la información que necesitan para alcanzar el éxito. Si bien esto no elimina por completo el estrés laboral de inmediato, sí puede reducir considerablemente la frecuencia de los días estresantes dedicados a cumplir plazos de entrega o a resolver problemas urgentes.

 

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