Na čo ju používame
Weby robíme dlho a strážime si v nich každý pixel. Pri portáloch, evidenciách a napojeniach sme predtým časť práce zadávali externe a medzi návrhom a hotovým kódom sa strácali detaily. AI nám umožnila držať dizajn a vývoj tesnejšie v jednom tíme a odstrániť časť rutinnej práce. Ušetrený čas ide do návrhu a detailu.
Najviac pomáha tam, kde je práca rutinná: boilerplate, typy a schémy, testovacie dáta, časti testov, migrácie, základné adaptéry, opakujúce sa komponenty alebo implementácia podľa už schváleného návrhu. To sú hodiny, ktoré nikoho neposunú a pritom sa za ne platí. Chybové stavy medzi ne nepočítame. Často je v nich najdôležitejšia biznis logika, a preto ich navrhujeme sami.
Zmeny prechádzajú review a testovaním podľa rizika.
Kde ju nenecháme rozhodovať
Typografia, medzery, stavy tlačidiel, správanie formulára pri chybe. Tieto veci model odhadne podľa priemeru toho, čo videl, a priemer je presne to, čomu sa chceme vyhnúť. Preto rozhranie ladíme sami a proti reálnemu obsahu, nie proti vzorovému textu.
Tri hranice, ktoré držíme
- Rozhodnutie o rozhraní zostáva u človeka. Model môže navrhnúť varianty, vyberá tím.
- Dátový model a oprávnenia kontrolujeme ručne a overujeme testami pre jednotlivé roly.
- Za bežiaci systém ručíme my. Keď niečo spadne, nemá zmysel hľadať, aký nástroj to napísal.
Čím výsledok prejde, kým ho uvidíte
Toto je podstatnejšie než to, čo ktorý nástroj napísal. Kód od modelu aj od človeka ide rovnakou cestou:
- Review každej zmeny, do hĺbky podľa rizika. Nie kvôli chybám v syntaxi, tie nájde prekladač, ale kvôli tomu, či kód robí to, čo sme chceli, a nie niečo podobné.
- Testy na to, čo sa nesmie stať: dvakrát predané miesto, rola, ktorá vidí cudzie dáta, formulár, ktorý prejde bez povinného poľa.
- Overenie proti reálnemu obsahu a reálnym dátam, nie proti vzorovému textu. Dlhý názov a prázdny zoznam odhalia viac než desať pekných obrazoviek.
- Rozhodnutia, ktoré sa nedajú vziať späť, teda dátový model a oprávnenia, kreslíme skôr, než sa napíše prvý riadok.
Model je rýchly v tom, čo už niekde bolo. Je preto dobrý na migrácie, typy, testovacie dáta alebo opakujúce sa komponenty a zlý tam, kde sa má rozhodnúť medzi dvoma rozumnými možnosťami podľa toho, ako vaša firma funguje. Tam potrebuje niekoho, kto tú firmu pozná.
Jednoduché pravidlo pre prevádzku
Čo sa dá overiť testom, môže napísať AI. Čo sa spozná až očami alebo v prevádzke, píšeme sami. Návrh rozhrania, dátový model a bezpečnosť teda zostávajú u nás, zvyšok je otázka rýchlosti.
Na vlastných produktoch si to overujeme skôr, než to ponúkneme klientovi. Walio prevádzkujeme a ďalej rozvíjame, WCRM používa náš obchodný tím každý deň a upravujeme ho podľa prevádzky. Vieme teda, ktoré skratky sa vyplatili a ktoré sme zaplatili neskôr.
Čo to znamená pre klienta
Kratšiu cestu od zadania k prvej verzii a viac priestoru na detail, pretože mechanická práca ubrala hodiny. Nezmenšuje to rozsah zodpovednosti: zmeny prechádzajú review a testovaním podľa rizika rovnako ako predtým.
Čo sa nemení je cena za premýšľanie. Rozhodnutie, ako má systém fungovať, trvá rovnako dlho ako predtým. Práve tam sa spozná, či výsledok obstojí.
Pre vás to znamená rýchlejšiu cestu k prvej overiteľnej verzii, nie automaticky nižšiu cenu. O rozsahu, bezpečnosti a výsledku stále rozhoduje tím. Kedy zvládnete projekt s AI sami, popisujeme v článku Prečo si web alebo aplikáciu neurobiť sami cez AI?
