Simplex: ШІ переосмислює розробку ПЗ з Codex та ChatGPT

Simplex, технологічний партнер, що спеціалізується на консалтингу, розробці систем та операціях, активно впроваджує генеративний штучний інтелект для підвищення продуктивності. Компанія кількісно виміряла вплив ШІ та застосувала отримані знання в численних проєктах. Наразі Simplex оцінює використання генеративного ШІ в усіх проєктах та просуває AI-native підхід до розробки там, де це можливо, з метою покращення продуктивності в усій організації.

Впровадження ШІ в Simplex

Після запуску ChatGPT у 2022 році, Simplex у 2023 році заснував центр передового досвіду. Його метою було створення основи для використання ШІ співробітниками та валідація процесів AI-native розробки. На основі цієї роботи компанія впровадила ChatGPT Enterprise по всій організації та обрала Codex як основного агента для кодування, прискорюючи зусилля з переосмислення підходів до розробки програмного забезпечення.

Роль Codex у Simplex

Роль Codex у Simplex виходить за рамки простої генерації коду. Компанія використовує його в процесах дизайну та тестування. Це включає генерацію front-end та back-end коду з дизайн-документів та референсних імплементацій, створення тестового коду, зокрема юніт-тестів, перевірку та виправлення нефункціональних вимог, а також виправлення проблем, виявлених під час внутрішнього інтеграційного тестування. Simplex також валідує автоматизовані робочі процеси, які запускають Python-скрипти з Codex CLI та безперервно переходять від імплементації сервера до виправлення проблем, виявлених у наскрізних тестах.

За словами Казуї Уджіхіро, виконавчого директора Simplex, Codex був впроваджений з трьох причин: внутрішня оцінка показала найкращий баланс вартості, точності та функціональності; бажання визначити основного агента для ефективного накопичення та обміну знаннями; та легкість безпечного та швидкого розширення на базі ліцензій ChatGPT Enterprise.

Досягнуті результати

Simplex розробляє та тестує нові підходи до ШІ-керованої розробки програмного забезпечення за допомогою Codex та ChatGPT, зосереджуючись на веб-додатках на основі CRUD як початковому варіанті використання. Завдяки цій роботі компанія виміряла значну економію часу на різних етапах розробки:

На 40% менше годин на дизайн кожного екрану.
На 70% менше годин на розробку кожного екрану.
На 17% менше годин на внутрішнє інтеграційне тестування.

Уджіхіро зазначає, що вплив виходить за рамки скорочення інженерних годин. Codex полегшив меншим командам просування дизайнерської роботи та покращив точність перевірок специфікацій у кількох файлах. Він також допомагає компанії будувати модель, де досвід старших фахівців може бути застосований ширше в процесі розробки. В результаті ролі стають чіткішими: люди зосереджуються на остаточних рішеннях та відповідальності за якість, тоді як ШІ обробляє імплементацію, перевірку та виправлення.

Уроки лідерства

Досвід Simplex з ChatGPT Enterprise та Codex висвітлює кілька уроків для організацій, які переходять від експериментів з ШІ до операційного впровадження:

Кількісно валідувати вплив перед розширенням до виробничого використання.
Розглядати впровадження як операційну модель, а не просто розгортання інструменту, з управлінням, навчанням та підтримкою.
Вибрати основного ШІ-агента, щоб команди могли ефективніше накопичувати та обмінюватися досвідом.
Розділити валідацію та впровадження, щоб експерименти та розгортання могли відбуватися паралельно.
Визначити, де ШІ має виконувати роботу, а де люди зберігають остаточну відповідальність.

Переосмислення розробки для AI-first процесу

Simplex не намагається замінити кожен крок традиційного процесу розробки ШІ один до одного. Натомість компанія працює над перепроектуванням самого процесу розробки навколо ШІ. Замість лінійної послідовності визначення вимог, дизайну, імплементації, тестування та операцій, Simplex досліджує підхід, який визначає правила та обмеження на початку, а потім покращує якість через повторну інтеграцію та автоматизовану оцінку.

Уджіхіро бачить майбутнє, де, у міру дозрівання баз даних, каталогів API та стандартизованих правил дизайну, Codex може взяти на себе значну частину роботи з імплементації та валідації. Для відносно простих систем існує потенціал автоматичної генерації продуктів з RFP. Він також очікує більше областей, де, залежно від функції, ШІ-агентам може бути ефективніше безпосередньо виконувати бізнес-завдання, а не створювати їх як вихідний код.

Наступний виклик полягає не лише в підвищенні ефективності генерації коду. Це переосмислення того, як слід будувати системи, як їх слід підтримувати, і де люди повинні зберігати відповідальність в AI-first операційній моделі.

Що це означає для розробників

Для розробників це означає зміну ролей, де вони зосереджуються на фінальних рішеннях та відповідальності за якість, тоді як ШІ бере на себе імплементацію, перевірку та виправлення. Впровадження Codex значно скорочує час, необхідний для дизайну, розробки та тестування, дозволяючи меншим командам ефективніше просувати роботу. Досвід старших фахівців може бути застосований ширше, оскільки ШІ автоматизує рутинні завдання.

Ключові факти

Simplex використовує ChatGPT Enterprise та Codex для трансформації розробки програмного забезпечення, переходячи до AI-native підходу.
Codex застосовується не лише для генерації коду, а й для дизайну та тестування, включаючи створення коду з дизайн-документів, юніт-тестів та виправлення дефектів.
Компанія досягла 40% економії часу на дизайн екранів, 70% на розробку екранів та 17% на внутрішнє інтеграційне тестування.
Ролі розробників змінюються: люди фокусуються на остаточних рішеннях та відповідальності за якість, тоді як ШІ обробляє імплементацію, перевірку та виправлення.
Simplex перепроектовує процес розробки навколо ШІ, відходячи від лінійної послідовності на користь підходу з визначенням правил та автоматизованою оцінкою.