ترغب كل مؤسسة بطبيعة الحال في تحسين الوقت الذي تستغرقه في تقديم البرامج ومن أجلها فيكو التي تمثل تحديًا خاصًا نظرًا لاحتياجات عملائها لاتخاذ قرارات كبيرة الحجم.
تستخدم FICO، وهي شركة برمجيات لتحليل البيانات متخصصة في خدمات تسجيل الائتمان، البيانات الضخمة والخوارزميات للتنبؤ بسلوك الإنفاق الاستهلاكي. يتم استخدام خدماتها من قبل صناعات مثل البيع بالتجزئة والرعاية الصحية والمؤسسات المالية مثل البنوك وشركات التأمين ومصدري بطاقات الائتمان لاتخاذ قرارات بشأن العملاء الذين يتعاملون معهم.
إن كيفية قيام المؤسسات بقياس المستهلكين والاستجابة لهم، خاصة عندما يتعلق الأمر بالقرارات المتعلقة بإصدار الائتمان، تجذب المزيد من الاهتمام والتدقيق مع بعض المخاوف من التحيز والظلم التي قد تتسلل من المدخلات البشرية أو من مصادر الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها بهذه الطريقة.
جاء بيل ويد، كبير مسؤولي المنتجات والتكنولوجيا في FICO، إلى DOS Wn’t Hunt لمناقشة كيف أدى نموذج DevOps الموحد إلى تسريع وقت تطوير برمجيات FICO لإصدارها والطرق التي ساعد بها الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تحسين الجودة.
ويقول: “كانت المنظمة الهندسية تتألف من عدد من فرق سكروم التي تعمل بطريقة رشيقة”. “كان DevOps جزءًا أساسيًا من عمليتنا – وكان كذلك دائمًا – ولكن وظائف DevOps هذه حدثت داخل كل فريق من فرق سكروم.” كان كل فريق من هذه الفرق مسؤولاً عن تطور البرمجيات إلى الإنتاج. يقول Waid إن الانتقال إلى نهج النظام الأساسي سمح بمشاركة الميزات والقدرات الأساسية عبر حالات الاستخدام التي تطرحها FICO في السوق.
يقول: “التحدي الذي واجهناه، من منظور DevOps، هو أن وظائف DevOps كمنصة تحتاج إلى العمل معًا”. شرعت FICO في توحيد نموذج DevOps الخاص بها استجابةً لذلك.
يلعب الذكاء الاصطناعي أيضًا دورًا في استراتيجية تطوير المنظمة. وفقًا لوايد، فإن استخدام FICO للذكاء الاصطناعي يعود إلى عقود من الزمن في هذا المجال، والذي يقول إنه ساعد شركته على معالجة التدفق المستمر للبيانات الناتجة عن السوق الاستهلاكية. على الرغم من أن FICO قد نفذت استراتيجية DevOps قبل سنوات، يقول Waid إن اعتماد نهج أكثر توحيدًا ساعد المطورين على تحسين الوقت المحدد للتسليم.
