AI w procesie wytwarzania oprogramowania (SDLC) to u nas nie slogan marketingowy, a coś, co stale mierzymy. Wdrażamy dwa poziomy AI-SDLC: podstawowy, obowiązkowy w każdym projekcie, i pełny – tam, gdzie projekt i klient na to pozwalają.
Poziomem podstawowym jest tworzenie specyfikacji przed kodem (spec-driven development, SDD) – jedyna zmiana względem starego procesu, bez automatyzacji reszty: pull requesty i review nadal robimy ręcznie. Z naszej wewnętrznej analizy wynika, że sama ta zmiana skraca czas realizacji ticketu o około 30% względem normy wyliczonej z historii danego developera, czyli przyspieszenie rzędu 1,2–1,5 razy. Wynik potwierdziliśmy w kilku wariantach analizy, nie na pojedynczym pomiarze.
Tam, gdzie projekt i klient dają nam pełną swobodę, jedziemy z pełnym AI-SDLC: orkiestracją agentową przy implementacji, review wykonywanym niezależnie przez inny model niż ten, który napisał kod, i testami generowanymi i wykonywanymi przez AI (plus tradycyjna weryfikacja na końcu). W tej konfiguracji prowadzimy aktualnie migrację, która w tradycyjnym, nie-AI podejściu zajęłaby długie miesiące. Zakończone dotąd tickety pokazują sumarycznie 66 godzin i 45 minut szacowanego czasu wobec 25 godzin rzeczywistej pracy – to 2,7 razy szybciej, czyli redukcja czasu o 62%.
Do tego obrazu dodajemy Fuzberus – nasz wewnętrzny system do AI-jowego sprawdzania pull requestów. Działa produkcyjnie od wielu miesięcy, tam, gdzie proces wymaga ludzkiego PR-a, właśnie on przejmuje obowiązki pierwszej bramki, żeby odciążyć developera.
