Здраво, колеге менаџери!
Данас желим да поделим причу која ће можда звучати познато некима од вас. Ово није водич испуњен саветима из уџбеника — то је искрена рефлексија о томе како смо ми, тим са искуством у ИТ-у али без дубоког позадинског знања о AI развоју, покушали да интегришемо AI у наш радни процес развоја. Спујлер: било је изазовно, отварало очи, али невероватно награђујуће.
Где је све почело: "Само да направимо интерни дешборд!"
Године 2023, наша компанија је требала једноставан интерни дешборд за праћење пројектних и финансијских метрика. Стак је био прилично стандардан: Redmine за задатке (и финансије, јер зашто не), Metabase за визуелизацију, и девелопер који би морао да носи много капа — осим ако не бисмо могли да пребацимо део посла на AI.
Наш Redmine сет-ап је годинама растао органски. Што је леп начин да се каже: документација је била... назовимо то "аспирациона". Неки делови API-ја нису били документовани уопште. Дакле, уместо да трошимо време ручно копајући по коду, убацили смо наше плагинове и прилагођене екстензије у Cursor и рекли: "Ти смисли."
И урадио је. Cursor је прочитао наш спагети код и вратио се са изненађујуће тачном документацијом. По први пут за године, знали смо шта наш систем заправо ради. Само то се осећало као победа.
Експеримент: "Шта се дешава кад AI приступи тиму?"
Следећи корак био је да видимо шта се дешава кад девелопер добија задатке — али их решава уз AI асистента. Ево како је прошло: прво, наш дев процењује задатак на уобичајени начин, без AI-ја. Затим, ради то поново, овог пута користећи Cursor или сличне алате као ко-пилота.
Спујлер упозорење: AI је сломио основе. Подешавање boilerplate-а, генерисање једноставних CRUD ствари — било је као да гледате робота како спринтује кроз оно што обично траје сатима. Али чим смо ударили у компликованију логику, ствари су успориле. Не зато што се AI улењео — него зато што морате заиста да знате шта да питате. Као, заиста знате. Писање добрих промптова постало је занат.
И ту нас је ударила права лекција.
AI не може да жонглира превише контекста. Дајте му мали, фокусиран део слагалице? Ради као шарм. Нахраните га целим codebase-ом и магловитим захтевом? Паничи. Што је фер, искрено — већина јуниора би такође.
Дакле, почели смо да третирамо AI као јуниор дева. Задаци су постали мањи. Контексти су постали чвршћи. Ложили смо му управо довољно информација да уради посао, и перформирао је много боље.
Шта смо научили: Добро, лоше и ружно
Добро: Брзина и конзистентност
Прва ствар која нас је одушевила била је колико брзо AI може да генерише boilerplate код. Оно што нам је раније требало 2-3 сата понављајућег куцања сада је трајало 30 минута. Стандардне CRUD операције, API endpoint-ови, основне UI компоненте — AI их је производио као машина. И документација! Сећате се тог спагети кода који смо имали? AI га је прочитао и створио свеобухватну документацију која заправо има смисла. Чак је пронашао обрасце за које нисмо знали да постоје у нашем сопственом codebase-у.
Code review је такође постао мање болан. AI је ухватио очигледне ствари које смо понекад пропуштали: недостајући error handling, неконзистентно именовање, потенцијалне security рупе. Било је као да имамо веома темељитог јуниор девелопера који се никада не умори.
Лоше: Ограничења контекста
Али ту су ствари постале компликоване. Када смо тражили од AI-ја да управља компликованом business логиком или разуме наше legacy code обрасце, почео је да се мучи. Производио би решења која су изгледала савршено на папиру али се нису уклапала у наш специфични контекст. Као оног пута када је створио прелеп систем аутентификације који би захтевао да препишемо половину наше постојеће инфраструктуре.
Интеграција је била још једна главобоља. AI би градио савршене компоненте које просто нису радиле са нашим постојећим системом. Било је као да покушавамо да угурамо квадратну клин у рупу — комад је био леп, али се просто није уклапао.
И онда је ту био цео prompt engineering проблем. Брзо смо схватили да је писање добрих промптова уметност. Не можете само рећи "направи ми дешборд" и очекивати магију. Морате бити специфични, јасни, а понекад и потпуно педантни.
Ружно: Крива учења
Људска страна је била најтежи део. Неки од наших девелопера су били преплашени да ће их AI заменити. Други су били толико узбуђени да су очекивали да ће решити светску глад до ручка. Морали смо да управљамо очекивањима на оба краја.
Осигурање квалитета постало је нови изазов. AI-генерисан код је изгледао исправно али је понекад имао суптилне бугове које је било тешко уочити. Морали смо да развијемо нове процесе прегледа и тестинг протоколе.
И да не причам о управљању зависностима. AI је волео да предлага најновије и најбоље библиотеке, али наша продукциона средина је требала стабилност, а не bleeding-edge функционалности.
Шта бисмо рекли другим менаџерима пројеката
Ако размишљате о увођењу AI-ја у ваш процес развоја, ево шта смо желели да нам неко каже пре него што смо почели.
Почните мали. Не покушавајте да револуционишете ваш целокупан радни процес преко ноћи. Изаберите једну ствар — можда генерисање документације, или стварање unit тестова, или једноставну помоћ при code review-у. Савладајте то пре него што пређете на следећу ствар. Ми смо почели са генерисањем boilerplate-а и то је био савршен улазни тачка.
Поставите јасне границе. Научили смо на тежак начин да вам требају правила о када и како користити AI. Одлучили смо да је сваки задатак који ручно траје мање од 4 сата фер игра за AI помоћ. Све што AI производи прегледа човек — без изузетака. И креирали смо шаблоне за уобичајене промптове тако да не измишљамо точак сваки пут.
Обучите ваш тим. Ово је вероватно најважнији део. AI алати су само онолико добри колико су људи који их користе. Водили смо радионице о prompt engineering-у, осигурали смо да сви разумеју шта AI може и не може да уради, и креирали смо заједничку базу знања о томе шта ради, а шта не.
Мерите све. Требате да знате да ли ово заправо помаже или само ствара више посла. Пратимо уштеде времена, стопе бугова, успех deploy-а и задовољство тима. Редовне анкете нам помажу да разумемо како AI утиче на developer experience. И да, рачунамо ROI — јер на крају дана, ово мора да има business смисла.
Причајте са вашим тимом. Будите искрени о томе шта је AI, а шта није. То је алат, а не замена. Покажите вашим девелоперима како AI може да их ослободи да раде на интересантнијим проблемима. Позиционирајте то као начин да брже науче нове технологије, а не као претњу њиховим пословима.
Бројеви не лажу
Након три месеца овог експеримента, имали смо прилично импресивне резултате. Смањили смо време проведено на генерисању boilerplate кода за 40% — то је скоро половина времена које смо раније трошили на понављајуће задатке. Наша покривеност документације се побољшала за 60%, што је значило да нови девелопери заправо могу да разумеју наш codebase без потребе за PhD-ом из археологије.
Code review-ови за основне проблеме постали су 25% бржи, а наши developer satisfaction скорови су се попели за 15%. Најважније, добили смо једноставне функционалности на тржиште 30% брже. Када се такмичите у брзо-развијајућој индустрији, такав унапређење брзине је злато.
Ретроспектива је 20/20
Гледајући уназад, дефинитивно постоје ствари које бисмо урадили другачије. Требали смо да креирамо структуриранији onboarding процес за AI алате. Уместо да бацимо све у дубоки крај, могли смо да водимо hands-on радионице са реалним примерима пројеката, поставимо менторски програм спајајући AI-искуство девелопере са новим члановима, и урадимо градуално покретање почевши са најентузијастичнијим члановима тима.
Такође смо на тежак начин научили да је управљање промптовима кључно. Требали смо да креирамо централизовану библиотеку доказаних prompt шаблона од првог дана, ставимо наше промптове под version control за праћење побољшања, и урадимо неко A/B тестирање да видимо који приступи промптова најбоље раде за различите типове задатака.
Осигурање квалитета је била још једна област где смо могли бити проактивнији. Требали смо да успоставимо AI-специфичне тестинг протоколе, поставимо аутоматизовану валидацију AI output-а против наших стандарда пројекта, и закажемо редовне аудите квалитета AI-генерисаног кода.
Шта је следеће?
На основу онога што смо научили, планирамо да проширимо AI коришћење на сложеније задатке како се алати побољшавају. Желимо да интегришемо AI у наш CI/CD pipeline за аутоматизовану code анализу, можда чак и развијемо custom AI моделе обучене на наш специфични codebase и обрасце. И ко зна, можда ћемо креирати AI-powered project management алате за процењивање задатака и алокацију ресурса.
Суштина
AI је алат, а не магично решење. Може значајно побољшати вашу ефикасност развоја, али само ако га правилно управљате, обучите ваш тим и интегришете га пажљиво у постојеће радне процесе.
Почните са ниско-ризичним апликацијама попут документације, тестирања и једноставног генерисања кода. Не покушавајте да решите светску глад првог дана. Инвестирајте у AI вештине вашег тима — успех овог целог експеримента зависи од тога колико добро ваши људи могу да раде са овим алатима.
Мерите све. Пратите утицај на продуктивност, квалитет и задовољство тима. Требате да оправдате инвестицију, а бројеви говоре гласније од речи. И останите флексибилни — ови алати се развијају толико брзо да оно што ради данас може бити застарело сутра.
Закључак
Наш AI експеримент нас је научио да вештачка интелигенција може бити моћан савезник у развоју софтвера, али није магично решење. Успех захтева пажљиво планирање, правилну обуку и континуирано управљање.
Кључ је да третирате AI као било ког другог члана тима — са јасним очекивањима, правилним onboarding-ом и редовним feedback-ом. Када се ради правилно, AI може помоћи вашем тиму да се фокусира на оно што најбоље уме: решавање сложених проблема и стварање иновативних решења.
Да ли бисмо поновили све? Апсолутно. У ствари, већ радимо — само са мало мање импровизације и више здравог промптовања.
AI је ту. Али ако хоћеш да ти помогне, мораш прво да научиш да му будеш добар менаџер. Онај који не заборави да објасни — али и да изолује оно што му стварно треба.
P.S.
Ако размишљате о AI интеграцији у вашем процесу развоја — почните мали, мерите све и сетите се да је циљ да учините ваш тим ефективнијим, а не да их замените.
Као што смо научили:
"AI је као веома паметан стажиста који никада не спава, али и даље треба јасне инструкције и редовно надзорање."
Андреј Горлов