Die Maximierung von KI-Investitionen, insbesondere mit GitLab Duo Enterprise, beginnt mit der Messung der tatsächlichen Nutzung und des Geschäftswerts. GitLab hat die Duo Analytics-Lösung als Teil seines Duo Accelerator-Programms entwickelt, um rohe Nutzungsdaten in umsetzbare Erkenntnisse und ROI-Berechnungen umzuwandeln. Dieses spezialisierte Enablement-Tool unterstützt Organisationen bei der Umstellung auf eine umfassende Messung der KI-Produktivität. Die gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen die Optimierung der Lizenzzuweisung, die Identifizierung von Anwendungsfällen mit hohem Wert und den Aufbau von Business Cases für die KI-Erweiterung. Ein Finanzdienstleistungsunternehmen hat mit GitLab zusammengearbeitet, um eine hybride Analyse-Lösung zur Messung der KI-Produktivität und zur Optimierung der Lizenznutzung zu implementieren. Vor der Implementierung von Analysen ist es entscheidend, festzulegen, welche GitLab Duo-Funktionen gemessen werden sollen, Benutzer zu identifizieren, wichtige Geschäftsmetriken zu bestimmen und die aktuellen Datenerfassungsmethoden zu verstehen. Dieser Prozess umfasst die Definition eines ROI-Messrahmens, von KPIs, einer Datenerfassungsstrategie und Anforderungen an die Stakeholder-Berichterstattung. Die bereitgestellte Lösung ist ein Open-Source-Ansatz, der kostenlos in Ihrer eigenen Umgebung bereitgestellt werden kann und Python, Node.js, eine GitLab-Instanz mit aktiviertem Duo und ein GitLab API-Token erfordert. Die Lösung umfasst das Einrichten des Projekts, die Konfiguration des API-Zugriffs, die Sammlung roher KI-Nutzungsdaten über Python-Skripte, die Organisation der gesammelten CSV-Dateien, die Konfiguration eines Dashboards und den Start eines Webservers für den Zugriff auf Analysen. Ein optionales React-Dashboard bietet eine interaktivere und modernere Benutzeroberfläche. Automatisierung ist der Schlüssel, wobei Python-Skripte in geplante GitLab CI/CD-Pipelines integriert werden können, um kontinuierliche Datenerfassung, -verarbeitung und Dashboard-Updates zu ermöglichen und manuelle Prozesse in eine sich selbst erhaltende Analyse-Engine zu verwandeln. Dieser Ansatz ermöglicht die Umwandlung konkreter Engagement-Metriken in Geschäftsauswirkungen, die Aufdeckung der Lizenznutzung und die Bereitstellung umsetzbarer Empfehlungen für die KI-Adoption. GitLabs DevSecOps-Plattform mit ihren GraphQL-APIs und integrierten KI-Funktionen bietet eine starke Grundlage für unternehmensweite KI-Analysen und -Messungen.