엔지니어링 조직의 규모로 인해 필연적으로 개발을 늦추는 프로세스 계층을 축적합니다. 특정 규모를 넘어 조직을 성장시킨 모든 엔지니어링 리더는 패턴을 알고 있습니다. 먼저 기본 스크럼이 나옵니다. 곧 교차 팀 의존성에는 조정 회의가 필요하며 결국 모든 것을 관리하는 Safe와 같은 프레임 워크를 고려합니다. 나는 한때 나 자신이 3 차원 조직 매트릭스 (별도의 제품 조직을 계산하지 않음)로 엔지니어링 조직을 운영하는 것을 발견했다. 결과? VPS는 속도가 느려짐에 따라 좌절하고, 엔지니어들은 지연에 대한“프로세스 오버 헤드”를 비난하고 관료주의의 무게로 기어로 갈아 입는 혁신을 비난합니다.
그곳에 있던 사람들에게는 혁신에 대한 프로세스 세가 현실적이고 비용이 많이 듭니다. AI는 엔지니어 코드를 더 빠르게 코딩하는 것이 아니라 엔지니어링 조직의 운영 방식을 근본적으로 재구성 할 수있는 심오한 2 차 효과를 통해 탈출 경로를 제공하고 있습니다.
생산성을 넘어서 : 조직의 영향
많은 관심이 중점을 두었지만 AI의 개별 코딩 작업을 가속화하는 능력더 변화된 잠재력은 조직의 복잡성의 필요성을 줄이는 방법에 있습니다. AI는 개별 기능을 향상시킴으로써 프로세스가 처음에 해결되도록 설계된 많은 조정 문제를 체계적으로 제거하고 있습니다.
“풀 스택 엔지니어”이상을 고려하십시오. 역사적으로, 스케일 된 조직에서 이것은 종종 현실보다 더 많은 열망이었고, 종종 스크럼 팀에 평행 한 조직 구조를 만듭니다. 오늘날 AI는이 방정식을 극적으로 변경합니다. 엔지니어는 AI 브리징 지식 격차를 실시간으로 코드베이스 또는 기술 스택의 익숙하지 않은 부분에서 효과적으로 작업 할 수 있습니다. 결과? 팀은 핸드 오프가 줄어들어 대규모 조직을 괴롭히는 조정 오버 헤드를 줄입니다.
이 기능 확장은 아키텍처로도 확대됩니다. 공식적인 건축 검토 회의를 기다리지 않고 엔지니어는 AI를 초기 “스파링 파트너”로 사용하여 아이디어를 개발하고 개선 할 수 있습니다. 엔지니어는 AI와 협력하여 인간 검토 자에게 도달하기 전에 가정에 도전하고 잠재적 인 문제를 식별하며 제안을 강화할 수 있습니다. 대부분의 경우, 이러한 AI 지원 제안은 비동기식으로 공유 될 수 있으며, 종종 공식 회의가 완전히 필요하지 않습니다. 아키텍처는 여전히 적절한 조사를 받지만 캘린더 지연과 조정 두통이 없습니다.
품질 보증은 프로세스 단순화를위한 또 다른 기회를 제공합니다. 전통적인 개발주기에는 개발과 QA 사이의 여러 핸드 오프가 포함되며 버그는 새로운 검토 및 재 작업주기를 유발합니다. AI는 개발자가 일상적인 워크 플로우를 통해 포괄적 인 테스트 (단위, 통합 및 엔드 투 엔드 테스트를 포함하여 포괄적 인 테스트를 통합하도록 함으로써이주기를 압축하고 있습니다. AI는 이전과보다 안정적으로 문제를 포착함으로써 전통적으로 릴리스가 느려지는 앞뒤로 줄어 듭니다. 팀은 라운드가 적은 고품질 표준을 유지할 수 있습니다.
아마도 가장 중요한 것은 이러한 개별 기능 향상으로 조직 단순화를 가능하게합니다. 이전에 여러 그룹의 복잡한 조정에 의존했던 팀은 이제 더 자율적으로 작동 할 수 있습니다. 한때 여러 전문 팀이 필요한 프로젝트는 점점 더 작고 자급 자족 한 그룹으로 점점 더 처리 할 수 있습니다. 많은 대규모 조직이 마지 못해 채택한 정교한 스케일링 프레임 워크는 팀이 자신의 기능을 증폭시킬 때 더 이상 필요하지 않을 수 있습니다.
15 분 규칙 : 재구성 애자일 프로세스
이러한 변화는 전통적인 스크럼 프로세스를 간소화 할 수있는 기회를 만듭니다. AI-Enhanced 팀의 개인 생산성 “2 분 규칙”에 적응하는 것을 고려하십시오.
이 접근법은 효율성을 크게 증가시킵니다. AI가 작동하는 동안 엔지니어는 다른 우선 순위에 집중할 수 있습니다. AI 솔루션이 부족하면 백 로그에 대한 적절한 사용자 스토리를 만들 수 있습니다. 올바른 통합으로 인해 의식 없이는 작은 개선이 지속적으로 발생하지만 더 큰 노력은 여전히 적절한 계획의 혜택을받습니다.
우리가보고있는 패턴은 새로운 소프트웨어 개발 모델의 출현을 시사합니다.이 모델은 인간 중심의 민첩한 원칙을 보존하면서 수년에 걸쳐 축적 된 프로세스 오버 헤드의 많은 부분을 제거합니다.
Ai-Enhanced Engineering 시대를 이끌고 있습니다
엔지니어링 리더의 경우 이러한 변화에는 조직 설계의 근본적인 재고가 필요합니다. 팀이 성장함에 따라 프로세스, 전문화 및 조정 메커니즘을 추가하는 반사는 더 이상 올바른 접근법이 아닐 수 있습니다. 대신, 리더는 다음을 고려해야합니다.
- 개별 엔지니어의 효과적인 기술 범위를 확장하는 AI 기능에 많은 투자
- 필요한 팀 규모 및 전문화에 대한 도전적인 가정
- AI의 조정 감소 효과를 활용하는 단순화 된 프로세스 모델 실험
- 전통적인 개발 메트릭 외에 “프로세스 시간”감소에 대한 측정 및 최적화
번성하는 조직은 AI를 생산성 도구그러나 근본적으로 단순한 조직 구조의 가능성으로. AI는 계층 구조를 평평하게하고 핸드 오프를 줄이고 조정 오버 헤드를 제거함으로써 스타트 업의 혁신 속도와 대규모 엔지니어링 조직의 문제 해결 기능을 결합 할 수있는 잠재력을 제공합니다.
소프트웨어 개발에서 20 년 동안 프로세스 복잡성이 증가한 후, AI는 마침내 민첩한 선언문의 원래 정신으로 돌아갈 수있게 해줄 수 있습니다 : 프로세스와 도구에 대한 개인의 평가 및 상호 작용. 엔지니어링의 미래는 더 빠르지 않을뿐만 아니라 극도로 단순합니다.
게시물 AI : 엔지니어링 관료주의를 평평하게하고 혁신 가속화 먼저 나타났습니다 Unite.ai.