Endava AI 整合：使用 OpenAI Agents 重新設計軟體交付

透過 DavaFlow 實現 AI 原生軟體交付

Endava 已將 OpenAI 技術整合到其專屬 DavaFlow 生命週期的每個階段。此整合確保 AI 在問題解決時是首要考量，而非事後補救。

儘管最初的採用重點在於開發者的 AI 輔助編碼和代理工作流程，Endava 發現工程產出不再是主要瓶頸。因此，公司擴大了 AI 的使用，以加速需求收集、商業分析、規劃和利益相關者協調。

跨功能 AI 採用

Endava 的 AI 採用不僅限於工程團隊，還擴展到法律、財務和運營。公司利用 ChatGPT Enterprise 和 Codex 自動化非技術工作流程：

• 法律團隊： 簡化研究和文件工作流程。
• 項目經理： 使用 Codex 生成治理報告並總結工程進展。
• 商業團隊： 用輕量級、AI 生成的應用程式取代重度依賴試算表的規劃，例如互動定價應用。
• 領導層： 利用代理總結專案、自動化溝通並異步管理收件匣。

組織影響與成果

Endava 將 AI 採用視為行為改變而非軟體推出，因而取得了幾項關鍵的運營成果：

• 加速交付： 透過將 AI 代理整合到工程工作流程中，軟體交付速度已提升。
• 降低開銷： 透過 AI 輔助工作流程，手動報告和協調任務已減少。
• 工具民主化： 團隊現在可以在不需要專門工程支援的情況下構建內部應用程式和工具。
• 文化轉變： AI 流暢度現在成為組織範圍內招聘和晉升的正式期望。

企業 AI 推出的戰略原則

基於其 11,000 人全球員工隊伍的推出經驗，Endava 識別出幾項成功 AI 整合的核心原則：

• 行為導向： AI 採用必須被視為行為改變，而不僅僅是軟體部署。
• 領導參與： 領導者必須積極使用 AI 來推動全組織範圍的採用。
• 實驗文化： 組織必須為實驗創造空間，接受初始結果可能不完美。
• 早期納入： 非技術團隊應該在過渡早期被納入 AI 過程。
• 直接體驗： 實作操作是克服懷疑最有效的方法。

未來展望：編排與運營模型

Endava 認為企業 AI 的下一階段將朝著編排方向轉變。這涉及將推理模型、Codex 代理和人類專業知識結合為一體化系統。根據 CTO Matthew Cloke 的說法，AI 正從生產力層演變為運營模型本身，目標是結合各種工具和代理，重塑組織根本運作的方式。