День 2649. #ProjectManagement
Как Проваливаются Разработчики ПО. Окончание
Начало
Продолжение

Эффект накопления
Стоимость создания неправильного продукта людьми ограничена скоростью человека. Команда за спринт может создать 10-15 функций. С ИИ-агентами та же команда теперь может создавать 10-15 функций в день. Если эти функции неверны, потери — и количество необходимых исправлений — кратно увеличиваются. Хуже того, большая кодовая база, полная неправильных функций, создает накопительную сложность: будущим агентам (и людям) придётся обходить все ошибки, которые были допущены. Агенты отлично следуют существующим шаблонам: большая кодовая база, полная неправильных функций, будет использована в качестве модели для следующей функции. Преимущество мощности ИИ-агентов делает их опасными, когда они делают не то.

Что это значит для команд
Разработка с использованием агентов не отменяет необходимости в передовых инженерных практиках — она повышает их значимость. Все те факторы, которые повышали качество результатов для разработчиков-людей, делают то же самое для ИИ-агентов.

1. Вкладывайте значительные усилия в требования и спецификации. Чем яснее и точнее входные данные для ИИ-агентов, тем лучше результаты. Расплывчатые требования, которые разработчик-человек мог бы разумно интерпретировать, будут реализованы агентом буквально — или, что ещё хуже, изобретательно.

2. Автоматизируйте контрольные точки качества. Код, сгенерированный ИИ, нуждается в автоматизированных тестах, проверке синтаксиса, сканировании безопасности и других проверках качества. Эти контрольные точки становятся основной защитой от ошибок при масштабировании. Их также гораздо проще создать с помощью ИИ-агентов, поэтому важно настроить их с самого начала.

3. Держите людей в курсе решений по продукту. Агенты могут ускорить выполнение, но они не могут заменить суждение о том, что нужно создавать. Менеджеры по продуктам, архитекторы и старшие разработчики должны активно участвовать в определении и проверке направления развития.

4. Часто проводите проверки и валидацию. Короткие циклы обратной связи особенно важны при работе с агентами. Настройте процесс таким образом, чтобы он развивался небольшими итерациями с частыми этапами проверки человеком, чтобы гарантировать, что разработка идёт по плану.

5. Измеряйте результаты, а не только объём. В случае с ИИ-агентами возникает соблазн измерить объём выпущенного кода. Но важно то, получают ли пользователи выгоду. Отслеживайте использование, удовлетворённость пользователей и бизнес-результаты наряду с показателями скорости.

6. Оптимизируйте последующие процессы. Сегодня ИИ-агенты могут создавать код в десять раз быстрее людей. Но создание кода не было узким местом раньше, и уж точно не является им сейчас. Ускорение не являющихся узкими местами процессов в системе приводит лишь к увеличению потерь и замедлению общей доставки. Прежде чем натравить ИИ-агентов на весь ваш бэклог, убедитесь, что вы создали контрольные точки качества, автоматические проверки развёртывания, тестовые среды, где новые функции могут быть оценены и утверждены людьми, и т.д.

Итого
Разработчики и команды, которые преуспеют в эпоху ИИ-агентов, будут не просто теми, кто внедряет агентов раньше всех или наиболее агрессивно. Они будут теми, кто сочетает скорость ИИ с рассудительностью, знаниями в предметной области и ориентацией на клиента, что гарантирует создание правильного продукта правильным способом.

Быстрое движение имеет значение только в том случае, если вы движетесь в правильном направлении. Как гласит классическая цитата: «Мы заблудились, зато мы всех опережаем!»

Источник: https://ardalis.com/how-software-developers-fail/