Wpływ AI na SDLC

Na etapie planowania organizacje odchodzą od tradycyjnego podejścia opartego na listach funkcjonalności do realizacji. Zamiast tego wprowadzają planowanie oparte na hipotezach i dowodach – każda inicjatywa jest definiowana przez założenie biznesowe, które należy empirycznie zweryfikować.

Z raportu wynika, że coraz częściej priorytetem nie jest samo wdrożenie funkcji, lecz poziom jej adopcji, wpływ na przychody oraz mierzalna wartość dla użytkownika (s. 36).

Planowanie staje się procesem iteracyjnym, wspieranym przez modele predykcyjne i analizę danych. Decyzje o rozwoju produktu są podejmowane na podstawie zautomatyzowanych analiz zachowań użytkowników, a nie intuicji kadry menedżerskiej.

W tradycyjnym procesie SDLC architektura była projektowana jako trwały szkielet rozwiązania. W erze AI nabiera ona charakteru dynamicznego ekosystemu uczenia – systemy muszą być zdolne do ciągłego przetwarzania i interpretowania danych.

Raport podkreśla, że „fosy konkurencyjne" firm nie opierają się już na samych rozwiązaniach technologicznych, lecz na zdolności do uczenia się i adaptacji szybciej niż konkurencja (s. 35).

Najbardziej widoczna zmiana dotyczy samego procesu wytwarzania kodu. W organizacjach o wysokim stopniu dojrzałości AI praca programisty staje się asystowana lub wręcz zastępowana przez modele generatywne – staje się to standardowym elementem środowiska pracy (s. 31).

Przy stosunkowo niewielkich zespołach deweloperskich można obecnie uzyskiwać spektakularne sukcesy biznesowe (s. 37–38). Wynika to z ogromnej automatyzacji procesów, skróconych cykli wydawniczych i możliwości natychmiastowego wdrażania poprawek dzięki pętli sprzężenia zwrotnego z użytkownikami.

W strukturach zespołów pojawia się nowa rola – inżyniera wdrożonego przy kliencie (forward-deployed engineer) – który łączy kompetencje projektanta, analityka i konsultanta, umożliwiając bezpośrednie iterowanie produktu na danych użytkownika (s. 45).

Etap testowania przesuwa się „w lewo" – czyli bliżej fazy projektowania i programowania. Testowanie nie polega już wyłącznie na weryfikacji poprawności kodu, lecz na ciągłej ocenie zachowania modeli AI w środowisku produkcyjnym.

Jak podkreśla raport, miarą jakości staje się nie tyle brak błędów, co spójność, wiarygodność i bezpieczeństwo decyzji podejmowanych przez modele (s. 35–36).

Organizacje wdrażają systemy telemetryczne pozwalające na audyt przepływu danych, wykrywanie halucynacji modeli oraz kontrolę zgodności z zasadami etycznymi i regulacyjnymi.

Wdrażanie oprogramowania w erze AI nie kończy się w momencie publikacji wersji produkcyjnej. To początek fazy uczenia operacyjnego – modele stale dostosowują się do nowych danych, a pętle telemetryczne wspierają ich automatyczne aktualizacje (s. 30–31).

Firmy raportują znaczący wzrost efektywności operacyjnej dzięki automatyzacji procesów monitorowania i utrzymania (np. samonaprawiające się pipeline'y). Co istotne, automatyzacja pozwala utrzymać koszty operacyjne na stabilnym poziomie przy rosnącej produktywności (s. 27–28).

Z raportu wynika, że w modelu oprogramowania opartego o AI głównym motorem wzrostu jest adopcja i sukces biznesowy po wdrożeniu.