Cea mai mare schimbare pe care am simțit-o în ultimul an sau doi este, *cantitatea de pull requests a crescut anormal.
Eram director de inginerie. Aveam în grijă o echipă de mai mult de o duzină de persoane, Mai mult de jumătate dintre aceștia erau contractanți (ingineri secundari).
---
Ei operează noaptea și la sfârșit de săptămână, după ce își termină munca de zi cu zi. Și de vineri seara până duminică seara, Un număr masiv de tiruri urcă simultan.
Un contractant poate lucra la mai multe depozite în același timp, Până la sfârșitul săptămânii, aceștia se întreabă "de unde să încep?". Zeci de pull requests care se adună doar în weekend sunt ceva obișnuit.
---
Doar pentru că un produs este o configurație de microservicii, chiar și procesul de fuzionare nu este micro.
În practică, logica de afaceri este complexă și se întinde pe fiecare serviciu, În cazul fuzionării fără înțelegerea contextului, integritatea întregului sistem este distrusă instantaneu.
La prima vedere, productivitatea pare să crească. Dar, în ansamblu, produsul devine mai instabil.
---
Este dificil să te odihnești în această situație. Dacă lași necontrolate tirurile de sâmbătă și duminică, luni, ceva s-ar putea să fie stricat pe undeva.
La urma urmei, managerii și dezvoltatorii, "structura care nu se poate odihni".
---
În aparență, acest lucru ar putea fi descris drept "câștiguri de productivitate". Dar, în esență, există o "pierdere de context" în creștere. Productivitatea este, nu se referă la scrierea mai rapidă a codului, *depinde de capacitatea oamenilor care înțeleg contextul de a lua deciziile corecte și de a fuziona corect.
---
Totuși, inteligența artificială poate fi de ajutor în acest domeniu în anumite domenii, limitările sunt, de asemenea, clare. În special în UX și front-end, unde sunt necesare "ochi" și "urechi", AI nu poate încă să completeze simțurile umane.
Totuși, inteligența artificială poate continua doar cu logica back-end, UI și designul experienței nu pot.
Cu cât se utilizează mai mult IA, cu atât se spune că productivitatea scade mai mult, *Cu cât se utilizează mai mult inteligența artificială, cu atât se obține mai puțină productivitate și este ușor să se cadă în "capcana productivității inverse".
---
Aceasta este o problemă care devine evidentă atunci când depășești o organizație de dezvoltare de aproximativ o duzină de persoane. Nu mă refer la lucruri precum "01 prototipuri în Claude Code". *Este o realitate care apare atunci când ajungeți la stadiul de menținere a unui produs care funcționează la scară de producție.
Atât inteligența artificială, cât și oamenii lucrează deja la limitele lor. Totuși, nu există nicio garanție că produsele nu se vor defecta.
