Los desarrolladores lideran la asimilación de la IA e impulsan la transformación en todos los sectores. Desde escribir código hasta cuidar aplicaciones, están usando copilotos y agentes para acelerar la entrega, disminuir el esfuerzo manual y construir con viejo confianza. Así como lideraron la automatización, los desarrolladores ahora están remodelando las experiencias de los clientes y optimizando las operaciones para desbloquear todo el potencial de la IA.
En esta estampado de FYAI, una serie en la que destacamos las tendencias de la IA con los líderes de Microsoft, escuchamos a Amanda Silver, vicepresidenta corporativa y directora de productos, aplicaciones y agentes. El liderazgo de Amanda ha hexaedro forma a la crecimiento de Microsoft alrededor de la colaboración de código amplio y está avanzando alrededor de un futuro en el que la IA transforma la forma en que los desarrolladores construyen, implementan e iteran a escalera para impulsar la innovación continua.
En esta sesión de preguntas y respuestas, Amanda comparte por qué es importante la asimilación de la IA liderada por los desarrolladores, cómo DevOps está redefiniendo los flujos de trabajo y qué pueden hacer los líderes hoy para maximizar el impacto.
¿Cómo está cambiando el panorama de la IA la forma en que los equipos de desarrolladores entregan las aplicaciones que ejecutan las empresas?
La IA está colapsando las transferencias en todo el ciclo de vida del software. DevOps unió con éxito la construcción, las pruebas, la implementación y la operación, pero las fases anteriores (descubrimiento, requisitos, visión compartida y andamio auténtico) en su mayoría quedaron fuera de ese ciclo. Ahora los copilotos pueden convertir ideas de verbo natural en especificaciones y andamios, y los agentes realizan pruebas, actualizaciones y operaciones en tiempo de ejecución. El resultado es un ciclo único y más rápido desde la idea hasta el impacto: último costo de iteración, transiciones más rápidas y más desenvolvimiento para perfeccionar hasta que el producto se ajuste al negocio. Piense en ello como el cambio a la nubarrón pública.: antiguamente de la nubarrón pública, los equipos esperaban semanas para apropiarse hardware y comprometer haber por avanzado; Con la nubarrón, los entornos funcionan en segundos y usted paga solo por lo que usa. La IA aporta esa misma elasticidad a la definición y entrega del producto.—eliminar la fricción al principio del ciclo de vida y permitir que los equipos iteren basándose en comentarios reales. En pocas palabras: la nubarrón eliminó la fricción de la infraestructura; La IA elimina la fricción entre la intención y la implementación.
¿Cuáles son algunos ejemplos de cómo la IA está ayudando a los desarrolladores a reimaginar su trabajo diario?
La IA está convirtiendo la entrega de software en una verdadera sistema de idea para negociar. Para los desarrolladores, eso significa menos tiempo dedicado a la pulcritud manual y más tiempo centrado en el trabajo creativo y de detención impacto. Los copilotos y agentes ahora manejan las tareas repetitivas, a menudo invisibles, que solían acumularse, como la depuración, las actualizaciones de dependencias y los parches de seguridad. En ocasión de esperar un «sprint de deuda tecnológica» trimestral, DevOps agente permite a los equipos fertilizar la deuda de forma continua, en segundo plano.
Un gran ejemplo es cómo la IA agente está acelerando la migración y la modernización. En el pasado, refrescar los marcos o portar a nuevas plataformas implicaba meses de planificación y correcciones manuales. Ahora, los agentes pueden automatizar las actualizaciones de .NET y Java, resolver cambios importantes e incluso orquestar migraciones a gran escalera, comprimiendo los cronogramas de meses a horas. No se tráfico sólo de velocidad; se tráfico de perdurar las bases de código sanas y modernas de forma predeterminada, para que los desarrolladores puedan centrarse en crear nuevas funciones y mejorar las experiencias de los usuarios.
El finalidad neto: los desarrolladores dedican menos tiempo a apagar incendios y más tiempo a innovar. La deuda técnica se convierte en un proceso manejable y continuo, no en una crisis inminente. Y a medida que los agentes de IA asumen una viejo parte del trabajo rutinario, los equipos pueden negociar en un estado de flujo más constante, con un código más saludable y una entrega más rápida.
¿Qué significa eso para las aplicaciones? ¿Están mejorando? ¿Y cómo afecta esto al papel que desempeña un desarrollador?
Las aplicaciones mejorarán porque se vuelven sistemas de enseñanza. Con la IA en el circuito, los equipos pasan de barco y esperanza a continuo observar → formular hipótesis → cambiar → validar ciclo centrado en perfeccionar continuamente el ajuste producto-mercado. La IA puede ayudar a sintetizar la telemetría (como embudos, abandonos, repeticiones de sesiones y comentarios cualitativos), sacar a la luz los problemas de los usuarios, proponer cambios (como copia, flujo, diseño de componentes y recomendaciones) e incluso puede conectar características banderas o experimentos para demostrar si un cambio funciona. El finalidad es dramático. reducción del tiempo de enseñanza—y una convergencia más rápida sobre lo que los usuarios valoran.
Interacción del becario PreAI contra PostAI
- PreIA: Los usuarios navegan por menús densos y arquitecturas de información profunda, escaneando pantallas para encontrar el uno control que hace lo que necesitan. Cada paso corre el aventura de alcanzar a un callejón sin salida y es realizable perder el contexto al cambiar de página o útil.
- PublicarAI: Usuarios expresar intención en verbo natural (como texto, voz o multimodal). La aplicación interpreta esa intención, mantiene el contextoy dirige al becario a los datos, la movimiento o el flujo de trabajo correctos, a menudo componer la interfaz de becario sobre la marcha (por ejemplo, redactar un formulario, filtrar los registros relevantes y sugerir la posterior mejor movimiento). Piense en esto como acontecer de «¿Dónde hago clic?» a «Esto es lo que necesito: hazlo conmigo.«
Qué cambios para los desarrolladores
- De creadores de páginas a compositores de experiencias. Diseño de desarrolladores enrutadores de intención y orquestaciones que conectan modelos, agentes, datos y servicios, para que la aplicación pueda reponer de guisa inteligente a diversos objetivos de los usuarios sin forzar rutas de clic rígidas.
- Del investigación manual a los bucles de productos asistidos por IA. En ocasión de paneles de control hechos a mano e investigaciones ex profeso, la IA resalta áreas de oportunidad, redacta planes de experimentos y abre solicitudes de ascendencia con código propuesto y cambios de configuración. Los desarrolladores revisan, limitan y envían:con barandillas.
- De los “sprints de deuda” a la modernización continua. Los agentes pueden perdurar la aplicación actualizada: refrescar los marcos (por ejemplo, .NET y Java), reparar la deriva de dependencia, parchear vulnerabilidades y estandarizar los canales.mientras el trabajo continúa. Eso convierte la deuda tecnológica en una carga de trabajo administrada y siempre activa, en ocasión de un simulacro de incendio folleto.
En pocas palabras: La IA estrecha el vinculación entre lo que quieren los usuarios y en qué se convierte la aplicación. Los desarrolladores dedican menos tiempo al cableado de menús y investigación forense manual, y más tiempo a aclarar la intención, componer flujos de agentes, establecer métricas de éxito y supervisar cambios seguros y mensurables. Las aplicaciones mejoran más rápido, no sólo porque son más inteligentesino porque los equipos pueden probar, cultivarse y adaptarse a medida que crece el uso.
¿Dónde ve a Microsoft destacándose en un mar de competencia de IA?
El viejo diferenciador de Microsoft es nuestra capacidad de conectarnos Agentes de IA a los sistemas, datos y flujos de trabajo que impulsan los negocios reales. Prestamos servicios a organizaciones con bases de código masivas y complejas y requisitos operativos profundos, y nuestras herramientas están diseñadas para satisfacerlos dondequiera que estén. Con GitHub, Visual Studio y Fundición de IA de Azuremillones de desarrolladores pueden conseguir a los últimos modelos y capacidades de agencia directamente en su flujo de trabajo diario, respaldados por seguridad de nivel empresarial, gobernanza y puntos de remisión de IA responsable.
Pero lo que positivamente distingue a Microsoft es la amplitud de la integración. Los agentes de IA creados en nuestra plataforma pueden conseguir a un enorme ecosistema de aplicaciones empresariales, fuentes de datos y sistemas operativos, ya sea planificación de bienes empresariales (ERP), administrador de relaciones con el cliente (CRM), bienes humanos (RRHH), finanzas o soluciones personalizadas de tilde de negocio. A través de estándares abiertos como Model Connector Protocol (MCP) y Agente a agente (A2A)los agentes pueden conectarse, orquestar y automatizar de forma segura en estos entornos, lo que hace posible ofrecer resultados importantes: automatizar flujos de trabajo, modernizar sistemas heredados e impulsar la progreso continua.
La factoría de agentes de Yina Arenas La serie muestra cómo Microsoft está creando el maniquí para agentes de IA seguros y confiables, desde la creación rápida de prototipos hasta la producción, la observabilidad y los casos de uso del mundo positivo. Nuestra plataforma no se tráfico solo de crear agentes; se tráfico de permitirles trabajar con los sistemas y datos de los que ya dependen las organizaciones, para que los equipos puedan acontecer de los experimentos al impacto a escalera empresarial.
Al final del día, la delantera de Microsoft no es sólo la escalera: es la capacidad de hacer que los agentes de IA sean positivamente aperos conectándolos al corazón del negocio, con las herramientas y estándares para hacerlo de forma segura.
¿Cuándo deberían los desarrolladores atreverse qué tareas delegar a los agentes en ocasión de realizarlas ellos mismos para conquistar el mayor impacto?
Como lo expresó mi colega David Fowler: «Los humanos son el hilo de la interfaz de becario; los agentes son el hilo de fondo. ¡No bloquees la interfaz de becario!». Los desarrolladores deben centrarse en el trabajo creativo basado en el criterio: establecer la intención, tomar decisiones arquitectónicas y dar forma a la experiencia del producto. Los agentes se destacan en el manejo de tareas repetitivas, de larga duración o transversales que pueden ejecutarse silenciosamente en segundo plano: estado del código, actualizaciones de dependencias, clasificación de telemetría e incluso soluciones de andamio para desbloquear la página en blanco.
La secreto es delegar cualquier cosa que ralentice su flujo o distraiga del trabajo de detención impacto. Si una tarea es rutinaria, tolerante a la latencia o fácilmente reversible, deje que un agente se encargue de ella. Si requiere un contexto profundo, un discernimiento sobre el producto o podría cambiar fundamentalmente la dirección de su aplicación, manténgala en el «hilo de la interfaz de becario» humano. De esta guisa, los desarrolladores se mantienen receptivos y enfocados, mientras que los agentes mejoran continuamente la colchoneta de código y las operaciones en paralelo.
Al conquistar el compensación adecuado, los desarrolladores pueden minimizar el tiempo dedicado a tareas rutinarias y mantenerse concentrados en el trabajo que hace avanzar los productos y los equipos.
Oportuno a que el progreso de software ya genera el tipo de señales ricas y estructuradas que la IA prospera. Código y diferencias, revisiones de solicitudes de ascendencia, resultados de pruebas, registros de compilación, telemetría de rendimiento y tiempo de ejecución, rastreadores de problemas y resultados de implementación. etiquetado, con marca de tiempo y rastreable. Eso hace que el entorno de progreso sea un campo de pruebas natural para el enseñanza maquinal adaptado: los modelos pueden cultivarse del trabajo positivo, evaluarse frente a comprobaciones objetivas (como pruebas, linters y políticas) y mejorar en el interior de un ciclo de feedback existente (como la integración continua y la entrega continua (CI/CD), indicadores de funciones y canarios). En compendio, tenemos los datos, la instrumentación y la moral incorporados.
Todavía hay una razón cultural: Los desarrolladores automatizan la fricción.—Desde compiladores y sistemas de compilación hasta control de versiones, CI/CD, contenedores e infraestructura como código. La IA generativa es el posterior paso en ese índole. Desvía más trabajo de autoría manual a especificar la intención y supervisar los resultados: los copilotos ayudan con la exploración y la rapidez; Los agentes manejan continuamente el estado del código, las actualizaciones y los cambios seguros y reversibles. La inversión fluye aquí porque una mejor experiencia del desarrollador se relaciona directamente con el rendimiento, la calidad y el tiempo de adquisición de valencia.
Y sí—el el futuro comienza con los desarrolladores. A medida que los equipos de progreso descubren dónde la IA ofrece soporte positivo en su propio flujo de trabajo, esos patrones se extienden al resto de la empresa, acelerando la forma en que cada función experimenta, aprende y se implementa.
Empoderar a los desarrolladores con IA para conquistar un impacto duradero
Estamos entrando en una nueva era de entrega de software, y es agencial, adaptable y profundamente centrada en el ser humano. Con copilotos y agentes involucrados, los desarrolladores están creando sistemas que se adaptan continuamente a las evacuación comerciales. En Microsoft, estamos capacitando a los desarrolladores para que pasen de la idea al impacto más rápido centrándonos en la creatividad, la visión del producto y la construcción con IA confiable.
De hecho, Empresas fronterizas ya nos están mostrando lo que es posible. Tratan el software como un sistema dinámico, refinado mediante telemetría, experimentación y conocimientos impulsados por la IA. Y en todo tipo de organizaciones, convincentes Casos de uso de IA están surgiendo, desde el servicio al cliente hasta la ingeniería de software, marcando el ritmo de lo que es posible con las últimas herramientas de IA.
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