Formulář vznikne během chvíle, návrh funkce dodá kódovací agent a první ukázka aplikace je připravená dřív, než bývalo zvykem. To je pro vývoj dobrá zpráva. Neznamená to však, že zmizela práce kolem zadání, dat, oprávnění a provozu. Spíš je viditelnější, jak velká část skutečného řešení nikdy nespočívala pouze v samotném psaní kódu.
Zadání nové evidence reklamací může na začátku vypadat velmi přímočaře. Uživatel potřebuje formulář, stav případu, přílohy a upozornění odpovědné osobě. S pomocí AI může první návrh vzniknout velmi rychle. Tým tak má brzy něco konkrétního, o čem se dá diskutovat, místo dlouhého představování obrazovek podle slovního popisu.
Pak ale přijdou otázky, které na úvodním seznamu funkcí nebyly. Může zákazník založit stejnou reklamaci dvakrát? Co se stane při změně odpovědného oddělení? Kdo smí vidět interní poznámku? A podle čeho firma pozná, že případ skutečně uzavřela? To nejsou dodatečné ozdoby. To jsou součásti významu celé aplikace.
Rychlý prototyp pomáhá mluvit o správných věcech
Největší přínos prvního návrhu může být v tom, že odhalí nejasné zadání. Uživatel uvidí obrazovku a zjistí, že ve skutečnosti potřebuje pracovat jinak. Vývojář pozná, že dvě podobně pojmenované činnosti mají odlišné podmínky. Projektový tým získá společný podklad pro rozhodování.
AI tuto fázi může podpořit tvorbou návrhů, implementace i testů. Je ale důležité nezaměnit rychlé zhmotnění myšlenky za potvrzení všech předpokladů. Prototyp může velmi přesně provádět pravidlo, které si nikdo dostatečně neujasnil. Rychlejší provedení mu správný význam nedodá.
Příkladem je stav „vyřešeno“. Pro zákaznickou podporu může znamenat odeslanou odpověď, pro technika dokončenou opravu a pro finance uzavřené vyrovnání. Pokud se tyto pohledy nesejdou, zelený štítek na obrazovce vytvoří dojem shody, která ve firmě ve skutečnosti neexistuje.
Vývojář propojuje jazyk firmy s chováním systému
Dobrá otázka může ušetřit více práce než rychle napsaná funkce. Potřebujeme skutečně nový formulář, nebo chybí informace v existujícím systému? Má se rozhodnutí automatizovat, nebo jen připravit správné podklady člověku? Která chyba je nepříjemná a která zastaví celý provoz?
Z těchto odpovědí vzniká návrh dat, přístupů i integrací. Kód je jeho provedením. AI může s provedením výrazně pomoci, ale odpovědnost za přijatá pravidla musí zůstat dohledatelná. Jinak se při první komplikaci začne hledat, kdo vlastně schválil chování, které aplikace předvádí.
Nejde přitom o obranu starého způsobu práce za každou cenu. Pokud lze rutinní část vývoje zkrátit, má smysl toho využít. Uvolněná pozornost se může věnovat tomu, co projekt skutečně potřebuje: lepšímu ověření, srozumitelnějšímu rozhraní nebo odstranění zbytečné funkce ještě před nasazením.
Z ukázky do provozu vede ověřitelná cesta
Při přechodu k používání už nestačí, že aplikace funguje jejímu autorovi. Potřebujeme ověřit běžné role, reprezentativní data a situace mimo očekávaný průchod. Patří sem také postup při výpadku, způsob nasazení další verze a předání znalostí lidem, kteří budou řešení podporovat.
Důležitou součástí je dokumentace rozhodnutí. Ne archiv celého rozhovoru s agentem, ale srozumitelné vysvětlení, jaká pravidla systém používá, co záměrně neřeší a kde jsou jeho závislosti. Další vývojář by neměl rekonstruovat původní záměr jako detektiv z několika dobře vypadajících obrazovek.
V Evenaut vidíme AI jako rozšíření možností vývoje, ne jako důvod vynechat porozumění zákazníkovi. O výsledku nerozhodne počet napsaných řádků ani působivost prvního dema. Rozhodne, zda aplikace odpovídá skutečné práci a zda je tým schopen za její chování převzít odpovědnost. Rychlost je výhoda. Směr zůstává podmínkou.
Máte prototyp a chcete z něj udělat řešení pro skutečný provoz? Ozvěte se na customers@evenaut.com.
