Softwareontwikkelaars vinden de ontwikkeling van nieuwe functies vaak het leukste aspect van hun werk. Ze kunnen er hun creativiteit in kwijt, interessante problemen oplossen en tastbare resultaten afleveren. Bovendien is de primaire focus van de producteigenaar van het team meestal gericht op het toevoegen van nieuwe functies aan het product, omdat ze geloven dat dit is wat klanten willen en wat inkomsten zal genereren. In deze context geven ontwikkelaars vaak voorrang aan het ontwikkelen van features boven andere aspecten, zoals het oplossen van bugs of het optimaliseren van code, want "we worden betaald voor features, niet voor bugs". Gelukkig is er nu een oplossing beschikbaar die net zo eenvoudig is als een verbinding met Jira: Agile Analytics Sprint Insights!

Deze focus op de ontwikkeling van nieuwe functies kan op de lange termijn echter nadelige gevolgen hebben. Software die voortdurend nieuwe functies toevoegt zonder de nodige aandacht voor kwaliteit en stabiliteit kan traag, onstabiel en onveilig worden. Het verwaarlozen van het oplossen van bugs en het opbouwen van een technische schuld kan leiden tot een verslechterende codebase en toenemende complexiteit, waardoor het na verloop van tijd moeilijk wordt om de software te onderhouden en te verbeteren. Bovendien kunnen kwetsbaarheden in de beveiliging ontstaan door overhaaste ontwikkeling, gebrek aan goede tests of onvoldoende aandacht voor potentiële risico's.

Om deze problemen aan te pakken, is het van cruciaal belang om een balans te bewaren tussen feature-ontwikkeling en niet-feature-werk. Inzicht in het belang van het toewijzen van tijd en middelen voor het oplossen van fouten, codeoptimalisatie en beveiligingsverbeteringen is essentieel voor het bouwen van een duurzaam en robuust softwareproduct.

Agile Analytics maakt gebruik van de kracht van GPT en Large Language Models om onderscheid te maken tussen feature werk en niet-feature werk door de inhoud en structuur van werkitems of tickets te analyseren. Door de tekstuele informatie in deze items te verwerken, kan het model de werkcategorie bepalen die het beste overeenkomt met elk item.

Het onderliggende taalmodel, zoals GPT, is getraind op een enorme hoeveelheid tekstgegevens en heeft geleerd om de context en betekenis van woorden en zinnen te begrijpen. Toegepast op Agile Analytics kan het model de beschrijvingen, titels en andere relevante informatie in de werkitems interpreteren. Door deze tekst te analyseren, kan het model patronen, trefwoorden of specifieke taal identificeren die aangeven of het werkitem feature-ontwikkeling vertegenwoordigt of niet-feature-werk, zoals bug fixing of code refactoring.

Agile Analytics Sprint Insights breidt deze mogelijkheid verder uit door teams in staat te stellen het model te trainen en de prestaties ervan te verfijnen.

Ons geweldige platform biedt waardevolle analyses die kunnen worden gebruikt tijdens Sprint Review sessies of als tweewekelijks sprintrapport, zodat het team de stabiliteit en duurzaamheid van hun software kan beoordelen. Laat ons uw softwareoperatie superchargen!