Comments 5
Если разбираться то проблем две: "нахрена я буду работать больше?" (мотивация) и "зачем мне отдавать свою власть машине?" То же право approve/decline на pull-request это тоже власть. У ПМа власти еще больше. ИИ часто забирает возможность решать и оставляет на человеке ответственность за (не свои) решения.
Про смещение горлышка узнал себя, только у меня масштаб домашний. Пилю сканер состава продуктов, полгода вылизывал сам алгоритм оценки: пороги, штрафы, справочник добавок. А потом залез в статистику и увидел, что треть сканов заканчивается фразой «нет данных» — товара просто нет в базе. То есть я всё это время разгонял ту часть конвейера, которая узкой и не была. Пользователю нет никакого дела до того, как тонко я считаю насыщенные жиры, если ответа он вообще не получил.
Ещё зацепило честное «нормальных инструментов измерения нет». У меня та же беда в миниатюре: доля красных вердиктов упала с 24 до 18 процентов, но в тот же заход менялись две вещи — способ досчитывать насыщенные жиры и градация добавок по риску. Разложить, что из этого сколько дало, я теперь не могу. Надо было катить по одному.
Вопрос по вашим «около двух раз» по time-to-market: это по всему потоку или по выборке фич, которые целиком прошли уже в новом процессе? Интересно, как отсекали эффект от того, что после перестройки задачи могли просто нарезаться мельче.
О, про нарезание мельче шикарный вопрос.
Смотрели весь поток, то есть TTM бизнес фичи (точнее LT, так как часть "пока мы не понимаем что нам нужно" мы не учитываем, там работы нет, нечего ускорять). У нас, к счастью, был большой оцененный заранее бэклог. Обычно, команды попадали в свои оценки всегда +- 10%. А сейчас в старые оценки перестали попадать в два раза. отсюда это измерение. Но как только бэклоги закончатся будет тяжелее, так как оценки будут давать уже в новой реальности "да мы это сейчас навайбкодим за 3 часа", вместо "блин, ну это на спринт таска". Этот всплеск нас еще ждет в части разработки. Но с точки зрения бизнеса, обьем инициативы (у нас это называется "Функциональность") все еще оценивается по старым подходам, скажем так, консервативно, а делается уже быстрее. Но, когда все поймут что стало быстрее на постоянной основе, будут вопросы "а можете быстрее, ну как в прошлый раз х2 хотя бы".
Из чего собирали связку agent + harness: что-то брали за основу или пилили с нуля?
Мы выдали командам ИИ‑инструменты и получили нулевой эффект