การปรับปรุงประสิทธิภาพของ AI จะช่วยปรับปรุงพื้นฐานการส่งมอบทีมต่อไป

ในรอบเวอร์ชันล่าสุด อัตราการส่งมอบเริ่มเข้มงวดมากกะทันหัน ไม่ใช่ว่าความต้องการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว หรือกำลังคนลดลง แต่มีสองสิ่งที่ทับซ้อนกัน นั่นคือ การสร้างโค้ดและการสร้างเอกสารเร็วขึ้น แต่การตรวจสอบและการแก้ไขข้อบกพร่องร่วมกันไม่ได้เร็วขึ้นในเวลาเดียวกัน ผลลัพธ์ก็คืองานพื้นฐานถูกบีบอัดในครึ่งแรก ปัญหาที่ซับซ้อนกระจุกตัวอยู่ในครึ่งหลัง และกรอบเวลาการเปิดตัวมีแนวโน้มที่จะอยู่เหนือการควบคุมมากขึ้น

การเปลี่ยนแปลงนี้มักเข้าใจผิดได้ง่ายที่สุดว่าเป็น “ความเจ็บปวดตามปกติหลังการปรับปรุงประสิทธิภาพ” ปัญหาที่แท้จริงนั้นมีความเฉพาะเจาะจงมากขึ้น: เส้นฐานกำลังการผลิตเริ่มต้นของทีมได้ถูกเขียนใหม่ แต่การแบ่งงาน เกณฑ์คุณภาพ และการมอบหมายความรับผิดชอบยังคงอยู่ในเวอร์ชันเก่า

หลังจากเร่งงานพื้นฐานแล้ว จุดรอคิวจะถูกย้ายไปยังกระบวนการตัดสินใจ

หลังจากเกี่ยวข้องกับ AI แล้ว โค้ดตัวอย่าง การห่อหุ้มอินเทอร์เฟซ แบบร่างการทดสอบ และแบบร่างแรกของรายงานรายสัปดาห์ก็สามารถผลิตได้อย่างรวดเร็ว การ์ด “กำลังดำเนินการ” บนกระดานลดลงอย่างรวดเร็ว และรู้สึกโล่งใจในช่วงสองสามวันแรก แต่ในขั้นตอนการดีบักร่วม ปัญหาคอขวดจะมุ่งเน้นไปที่การตัดสินสามประเภท:

• ขอบเขตอุปสงค์ยังคงสอดคล้องกันหลังจากการเปลี่ยนแปลงหลายรอบหรือไม่
• ไม่ว่าสมมติฐานโดยนัยของโค้ดที่สร้างขึ้นจะขัดแย้งกับข้อจำกัดของเครือข่ายที่มีอยู่หรือไม่
• เมื่อมีการแก้ไขหลายโมดูลพร้อมกัน ใครจะเป็นผู้รับผิดชอบพฤติกรรมขั้นสุดท้าย?

ปัญหาทั้งสามประเภทนี้ไม่สามารถแก้ไขได้ด้วยการเร่งความเร็วต่อไป พวกเขาต้องการความเห็นพ้องต้องกันระหว่างบทบาท พวกเขาต้องการความต่อเนื่องตามบริบท และพวกเขาต้องการความเข้าใจที่เป็นหนึ่งเดียวกันเกี่ยวกับต้นทุนของความล้มเหลว ด้วยเหตุนี้ เวลาที่ประหยัดได้ในครึ่งแรกมักจะถูกกลืนกินด้วยการย้อนกลับหรือการทำงานซ้ำสองรอบในครึ่งหลัง

หลังจากที่แรงกดดันในการส่งมอบเพิ่มขึ้น สิ่งแรกที่ล้มเหลวคือคำจำกัดความของความสมบูรณ์แบบเก่า

ในอดีต คำจำกัดความของคำว่า Done มักจะเป็น “ฟังก์ชันพร้อมใช้งาน + ผ่านการทดสอบ + เอกสารเสร็จสมบูรณ์” เมื่อ AI เร่งความเร็ว คำจำกัดความนี้จะหลวมเกินไป คอมมิตที่ดูสมบูรณ์อาจแค่ “รัน” โดยไม่ตอบคำถามสำคัญ:

• สามารถสังเกตเส้นทางความล้มเหลวได้หรือไม่
• สามารถย้อนกลับข้อยกเว้นระหว่างระดับสีเทาได้หรือไม่
• สามารถรักษาชิ้นส่วนที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติในระหว่างการเปลี่ยนแปลงครั้งถัดไปได้หรือไม่

หากคำจำกัดความของคำว่าเสร็จสิ้นไม่ได้รับการอัปเกรด ทีมจะมีภาพลวงตาของความเร็ว: อัตราความสำเร็จที่ชัดเจนที่สูงขึ้น และอัตราการปล่อยจริงที่แท้จริงที่ต่ำกว่า ปรากฏการณ์ทั่วไปที่สุดในขั้นตอนนี้คือข้อมูลสแตนด์อัพดีมาก แต่มีปัญหามากมายในช่วงกลางคืนที่วางจำหน่าย

กลไกการทบทวนจำเป็นต้องขยายจากการทบทวนโค้ดไปสู่การทบทวนสมมติฐาน

การตรวจสอบโค้ดแบบ Pure ยังไม่เพียงพอในขั้นตอนนี้ รหัสที่สร้างขึ้นมักจะถูกต้องตามหลักไวยากรณ์และมีโครงสร้างที่สมบูรณ์ และปัญหามักซ่อนอยู่ในสมมติฐาน ตัวอย่างเช่น กลยุทธ์การลองใหม่ที่เป็นค่าเริ่มต้น การหมดเวลาเริ่มต้น และเส้นทางดาวน์เกรดเริ่มต้นทั้งหมดดูสมเหตุสมผล แต่เมื่อใส่ลงในระบบปัจจุบัน สิ่งเหล่านี้อาจถึงจุดอ่อน

การตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพจำเป็นต้องระบุอย่างชัดเจนว่า “ข้อกำหนดเบื้องต้นในการเปลี่ยนแปลงนี้ขึ้นอยู่กับอะไร” ยิ่งหลักฐานชัดเจนเท่าไร การดีบักข้อต่อในภายหลังก็จะยิ่งมีเสถียรภาพมากขึ้นเท่านั้น ในการใช้งานจริง การบันทึกข้อมูลสามประเภทสามารถลดการทำงานซ้ำได้อย่างมาก:

1. สมมติฐานหลัก (ขึ้นอยู่กับเงื่อนไขภายนอก)
2. สัญญาณความล้มเหลว (ปรากฏการณ์ใดบ่งชี้ว่าสมมติฐานพัง)
3. การย้อนกลับ (ใครจะเป็นผู้จัดการสัญญาณและระยะเวลาที่เกิดขึ้น)

นี่ไม่ใช่การเพิ่มภาระให้กับกระบวนการ แต่เป็นการเปลี่ยนการตัดสินโดยนัยซึ่งแต่เดิมซ่อนอยู่ในบันทึกการสนทนาให้เป็นข้อจำกัดที่ชัดเจนซึ่งสามารถทำงานร่วมกันล่วงหน้าได้

การปรับปรุงประสิทธิภาพ AI จะไม่ลดแรงกดโดยอัตโนมัติ แต่จะจัดเรียงการกระจายแรงกดใหม่

เมื่อพิจารณาจากผลทางวิศวกรรม ความดันไม่ได้หายไป แต่ได้ย้ายจาก “ความเร็วเอาต์พุต” มาเป็น “คุณภาพการบรรจบกัน” ใครก็ตามที่สามารถค้นพบสมมติฐานที่ผิดได้เร็วกว่า ผสานความแตกต่างข้ามโมดูล และทำให้เส้นทางความล้มเหลวมีความเสถียร จะสามารถรักษาการส่งมอบที่เสถียรในจังหวะใหม่ได้

ดังนั้นสิ่งที่ทีมต้องการจริงๆ ในการอัพเกรดไม่ใช่เทคนิคคำศัพท์ แต่คือตัวระบบการนำส่งเอง: คำจำกัดความใหม่ของคำว่าเสร็จสิ้น รายการสมมติฐานที่ตรวจสอบได้ และระเบียบวินัยในการเปิดตัวซึ่งมีความเข้าใจร่วมกันเกี่ยวกับต้นทุนการย้อนกลับ ยิ่งเอาต์พุตพื้นฐานเป็นแบบอัตโนมัติมากเท่าใด ค่าของทั้งสามสิ่งนี้ก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น