Инженеры, использующие AI-инструменты, обнаружили новые bottlenecks в процессе разработки, несмотря на увеличение производительности. Проблема заключается в том, что старые процессы и типы взаимодействия не успевают адаптироваться к изменившимся условиям.
Контекст перехода к AI-инструментам
Средние и крупные ИТ-компании стали использовать AI для автоматизации рутинных процессов, таких как генерация кода. По словам директора по инженерии Intuit Эрика Андерсона, стоимость генерации строки кода значительно снизилась, но команды продолжают использовать устаревшие процессы, которые затягивают сроки.
Многие организации до сих пор работают по схеме, выработанной для управления предыдущими bottleneck. Например, традиционная структура работы в спринтах не менялась, что создает дополнительные задержки на этапах передачи задач от дизайна к разработке.
Новые bottleneck в разработке
Теперь, когда генерация кода стала дешевле, последствия работы с недостаточно проработанными требованиями становятся более заметными. Отделы, не уделяющие должного внимания этапу предварительного планирования, начинают сталкиваться с задержками в циклах разработки.
Кроме того, наличие большее объемов кода требует более тщательных проверок — что увеличивает нагрузку на команды тестирования. Андерсон отмечает, что дизайн и его этапы также нуждаются в пересмотре: если изменение дизайна занимает мало времени, ожидание завершенных макетов перед началом разработки становится расточительством.
Что это значит для команд разработчиков
Для российских инженеров это предостережение: необходимо пересмотреть старые подходы в разработке. Традиционные процессы могут тормозить команды, которые не выстраивают новый порядок работы. Важно задаться вопросом: где именно теряется время в циклах разработки? Без переосмысления процессов, команды могут оказаться не в состоянии использовать весь потенциал AI.
Следующий шаг для организаций — кардинальная переработка подхода к планированию и управлению проектами. Инжиниринг должен быть нацелен не только на написание кода, но и на постоянное улучшение процессов, чтобы не столкнуться с новыми bottleneck.