Cải tiến hiệu quả AI sẽ tiếp tục cải thiện các đường cơ sở phân phối của nhóm

Trong chu kỳ phiên bản mới nhất, tốc độ giao hàng đột nhiên trở nên rất chặt chẽ. Không phải nhu cầu tăng vọt, cũng không phải nhân lực giảm, mà là hai thứ chồng chéo lên nhau: tạo mã và tạo tài liệu trở nên nhanh hơn, nhưng việc xem xét và gỡ lỗi chung không đồng thời trở nên nhanh hơn. Kết quả là các nhiệm vụ cơ bản bị nén lại trong nửa đầu, các vấn đề phức tạp tập trung vào nửa sau và thời gian phát hành có nhiều khả năng vượt khỏi tầm kiểm soát.

Sự thay đổi này dễ bị đánh giá sai là “nỗi đau thông thường sau khi cải thiện hiệu quả”. Vấn đề thực sự cụ thể hơn: cơ sở năng lực mặc định của nhóm đã được viết lại, nhưng việc phân chia nhiệm vụ, ngưỡng chất lượng và phân công trách nhiệm vẫn ở phiên bản cũ.

Sau khi các nhiệm vụ cơ bản được tăng tốc, điểm xếp hàng sẽ được chuyển sang quá trình ra quyết định.

Sau khi có AI tham gia, mã mẫu, đóng gói giao diện, bản nháp thử nghiệm và bản nháp đầu tiên của báo cáo hàng tuần có thể được tạo ra nhanh chóng. Các lá bài “đang tiến hành” trên bảng giảm xuống nhanh chóng và có cảm giác nhẹ nhõm trong vài ngày đầu. Nhưng trong giai đoạn gỡ lỗi chung, các điểm nghẽn sẽ tập trung vào ba loại phán đoán:

• Ranh giới nhu cầu có còn nhất quán sau nhiều lần thay đổi không?
• Liệu các giả định tiềm ẩn của mã được tạo có xung đột với các ràng buộc của mạng hiện tại hay không
• Khi nhiều module được sửa đổi cùng lúc, ai chịu trách nhiệm về hành vi cuối cùng?

Ba loại vấn đề này không thể được giải quyết bằng cách tiếp tục tăng tốc. Chúng đòi hỏi sự đồng thuận giữa các vai trò, chúng yêu cầu tính liên tục theo ngữ cảnh và chúng yêu cầu sự hiểu biết thống nhất về chi phí của thất bại. Bởi vì điều này, thời gian tiết kiệm được trong nửa đầu thường bị hao tốn bởi việc quay lại hoặc hai vòng làm lại trong nửa sau.

Sau khi áp lực phân phối tăng lên, điều đầu tiên thất bại là định nghĩa hoàn thành cũ.

Trước đây, định nghĩa về việc hoàn thành thường là “chức năng có sẵn + các bài kiểm tra đã đạt + tài liệu đã hoàn thành”. Khi AI tăng tốc, định nghĩa này sẽ trở nên quá lỏng lẻo. Một cam kết có vẻ hoàn chỉnh có thể chỉ “chạy” mà không trả lời các câu hỏi chính:

• Liệu đường dẫn lỗi có thể quan sát được hay không
• Liệu các ngoại lệ trong thang độ xám có thể được khôi phục hay không
• Liệu phần được tạo tự động có thể được duy trì trong lần thay đổi tiếp theo hay không

Nếu định nghĩa về việc hoàn thành không được nâng cao, nhóm sẽ có ảo tưởng về tốc độ: tỷ lệ hoàn thành rõ ràng cao hơn và tỷ lệ có thể phát hành thực tế thấp hơn. Hiện tượng điển hình nhất ở giai đoạn này là dữ liệu dự phòng rất tốt nhưng trong đêm phát hành lại phát sinh nhiều vấn đề.

Cơ chế review cần mở rộng từ review code sang review giả thuyết

Đánh giá mã thuần túy là không đủ ở giai đoạn này. Mã được tạo thường đúng ngữ pháp và hoàn chỉnh về mặt cấu trúc, đồng thời các vấn đề thường ẩn giấu trong các giả định. Ví dụ: chiến lược thử lại mặc định, thời gian chờ mặc định và đường dẫn hạ cấp mặc định đều có vẻ hợp lý, nhưng khi đưa vào hệ thống hiện tại, chúng có thể chỉ đánh vào điểm yếu.

Một đánh giá hiệu quả cần phải nêu rõ “sự thay đổi này phụ thuộc vào những điều kiện tiên quyết nào”. Tiền đề càng rõ ràng thì việc gỡ lỗi chung sau đó sẽ càng ổn định. Trong thực tế triển khai, việc ghi lại ba loại thông tin có thể giảm đáng kể việc làm lại:

1. Các giả định chính (điều kiện bên ngoài phụ thuộc vào)
2. Tín hiệu thất bại (hiện tượng nào cho thấy giả thuyết bị phá vỡ)
3. Hành động khôi phục (ai sẽ xử lý tín hiệu và bao lâu sau khi nó xảy ra)

Điều này không phải để tăng thêm gánh nặng cho quá trình mà là để biến những phán đoán ngầm ẩn ban đầu trong bản ghi trò chuyện thành những ràng buộc rõ ràng có thể cộng tác trước.

Cải thiện hiệu quả AI sẽ không tự động giảm áp lực, nó sẽ sắp xếp lại việc phân bổ áp lực

Đánh giá từ kết quả kỹ thuật, áp lực không biến mất mà đã chuyển từ “tốc độ đầu ra” sang “chất lượng hội tụ”. Bất cứ ai có thể phát hiện ra các giả định sai nhanh hơn, hội tụ các khác biệt giữa các mô-đun và ổn định các đường dẫn thất bại sẽ có thể duy trì phân phối ổn định theo nhịp điệu mới.

Vì vậy, những gì nhóm thực sự cần nâng cấp không phải là kỹ thuật từ gợi ý mà là bản thân hệ thống phân phối: một định nghĩa mới về việc hoàn thành, một danh sách các giả định có thể kiểm chứng và nguyên tắc phát hành với hiểu biết chung về chi phí hoàn vốn. Đầu ra cơ bản càng tự động thì giá trị của ba thứ này càng cao.