Zašto većina pilot projekata AI kodiranja u poduzećima nije uspješna (savjet: to nije model)

Generacija umjetne inteligencije u softverskom inženjerstvu daleko je odmaknula od samodovršavanja. Granica u nastajanju je agentsko kodiranje: AI sustavi sposobni planirati promjene, izvršavati ih kroz više koraka i ponavljati na temelju povratnih informacija. Ipak, unatoč uzbuđenju oko “agenta umjetne inteligencije koji kodiraju”, većina implementacija u poduzećima nije uspješna. Ograničavajući faktor više nije model. to je kontekst: Struktura, povijest i namjera oko koda koji se mijenja. Drugim riječima, poduzeća se sada suočavaju s problemom dizajna sustava: još nisu projektirala okruženje u kojem ti agenti rade.

Prelazak s pomoći na agenciju

U protekloj godini došlo je do brze evolucije od pomoćnih alata za kodiranje do agentskih radnih procesa. Istraživanja su počela formalizirati što agentsko ponašanje znači u praksi: Sposobnost razmišljanja o dizajnu, testiranju, izvršenju i validaciji umjesto generiranja izoliranih isječaka. Rad kao što je ponovno uzorkovanje dinamičke akcije pokazuje da dopuštanje agentima da granaju, preispituju i revidiraju vlastite odluke značajno poboljšava rezultate u velikim, međusobno ovisnim bazama koda. Na razini platforme, pružatelji usluga poput GitHuba sada grade namjenska okruženja za orkestraciju agenata, kao što su Agent kopilota i sjedište agentaza podršku suradnji s više agenata unutar stvarnih cjevovoda poduzeća.

Ali rani terenski rezultati govore upozoravajuću priču. Kada organizacije uvedu agentičke alate bez rješavanja tijeka rada i okruženja, produktivnost može pasti. Nasumična kontrolna studija ove godine pokazala je da su programeri koji su koristili AI pomoć u nepromijenjenim tijekovima rada sporije dovršavali zadatke, uglavnom zbog provjere, prerade i zabune oko namjere. Lekcija je jasna: autonomija bez orkestracije rijetko daje učinkovitost.

Zašto je inženjerstvo konteksta pravo otključavanje

U svakoj neuspješnoj implementaciji koju sam primijetio, neuspjeh je proizašao iz konteksta. Kada agentima nedostaje strukturirano razumijevanje baze kodova, posebno njenih relevantnih modula, grafikona ovisnosti, testnog svežnja, arhitektonskih konvencija i povijesti promjena. Često generiraju rezultate koji se čine točnima, ali su odvojeni od stvarnosti. Previše informacija preplavljuje agenta; premalo ga tjera na pogađanje. Cilj nije dati modelu više žetona. Cilj je odrediti što agentu treba biti vidljivo, kada i u kojem obliku.

Timovi koji vide značajne dobitke tretiraju kontekst kao inženjersku površinu. Oni stvaraju alate za snimku, sažimanje i verziju agentove radne memorije: što se zadržava kroz redove, što se odbacuje, što se sažima i što se povezuje umjesto umetnutog. Oni osmišljavaju korake promišljanja, a ne poticajne sesije. Oni specifikaciju čine prvoklasnim artefaktom, nečim što se može pregledati, testirati i posjedovati, a ne prolazna povijest razgovora. Ova promjena u skladu je sa širim trendom koji neki istraživači opisuju kao “specifikacije koje postaju novi izvor istine”.

Tijek rada mora se mijenjati zajedno s alatom

Ali sam kontekst nije dovoljan. Poduzeća moraju ponovno projektirati tijek rada oko ovih agenata. Kao McKinseyjevo izvješće za 2025 “Jedna godina Agentic AI” Primijećeno je da povećanje produktivnosti ne proizlazi iz slojevitosti umjetne inteligencije na postojeće procese, već iz ponovnog promišljanja samog procesa. Kad timovi jednostavno ubace agenta u nepromijenjeni tijek rada, izazivaju trvenje: inženjeri provode više vremena provjeravajući kod napisan AI-jem nego što bi potrošili da ga sami pišu. Agenti mogu samo pojačati ono što je već strukturirano: dobro testirane, modularne baze kodova s ​​jasnim vlasništvom i dokumentacijom. Bez tih temelja autonomija postaje kaos.

Sigurnost i upravljanje također zahtijevaju promjenu načina razmišljanja. Kôd generiran umjetnom inteligencijom uvodi nove oblike rizika: neprovjerene ovisnosti, suptilna kršenja licenci i nedokumentirani moduli koji izmiču recenziji. Zreli timovi počinju integrirati agencijske aktivnosti izravno u svoje CI/CD kanale, tretirajući agente kao autonomne suradnike čiji rad mora proći istu statičku analizu, revizijsko bilježenje i odobrenja kao i svaki ljudski programer. Vlastita dokumentacija GitHuba naglašava ovu putanju, pozicionirajući Copilot Agents ne kao zamjenu za inženjere, već kao orkestrirane sudionike u sigurnim tijekovima rada koji se mogu pregledati. Cilj nije dopustiti umjetnoj inteligenciji da “napiše sve”, već osigurati da kada djeluje, to čini unutar definiranih zaštitnih ograda.

Na što bi se sada trebali usredotočiti donositelji poslovnih odluka

Za tehničke vođe, put prema naprijed počinje sa spremnošću, a ne s uzbuđenjem. Monoliti s rijetkim testovima rijetko daju neto dobitke; agenti napreduju tamo gdje su testovi mjerodavni i mogu potaknuti iterativno usavršavanje. To je upravo ta petlja antropski poziva agente za kodiranje. Piloti u usko ograničenim domenama (generiranje testova, naslijeđena modernizacija, izolirani refaktori); svaku implementaciju tretirajte kao eksperiment s eksplicitnom metrikom (stopa izbjegavanja kvarova, vrijeme ciklusa PR-a, stopa neuspjeha promjene, sigurnosni nalazi spaljeni). Kako vaša upotreba raste, agente tretirajte kao podatkovnu infrastrukturu: svaki plan, snimka konteksta, zapisnik radnji i testni rad su podaci koji se sastavljaju u pretraživu memoriju inženjerske namjere i trajnu konkurentsku prednost.

Ispod haube, agentsko kodiranje manje je problem alata nego problem podataka. Svaka snimka konteksta, iteracija testa i revizija koda postaju oblik strukturiranih podataka koji se moraju pohraniti, indeksirati i ponovno koristiti. Kako se ovi agenti šire, poduzeća će se naći u upravljanju potpuno novim podatkovnim slojem: onim koji bilježi ne samo ono što je izgrađeno, već i kako je o tome razmišljano. Ova promjena pretvara inženjerske dnevnike u grafikon znanja namjere, donošenja odluka i provjere. S vremenom će organizacije koje mogu pretraživati ​​i reproducirati ovu kontekstualnu memoriju nadmašiti one koje kod još uvijek tretiraju kao statični tekst.

Nadolazeća godina će vjerojatno odrediti hoće li agentsko kodiranje postati kamen temeljac razvoja poduzeća ili još jedno prenapuhano obećanje. Razlika će ovisiti o kontekstualnom inženjeringu: kako timovi inteligentno dizajniraju informacijski supstrat na koji se njihovi agenti oslanjaju. Pobjednici će biti oni koji autonomiju ne vide kao magiju, već kao proširenje discipliniranog dizajna sustava: jasni tijekovi rada, mjerljive povratne informacije i rigorozno upravljanje.

Zaključak

Platforme se približavaju orkestraciji i zaštitnim ogradama, a istraživanja nastavljaju poboljšavati kontrolu konteksta u trenutku zaključivanja. Pobjednici u sljedećih 12 do 24 mjeseca neće biti timovi s najblistavijim modelom; oni će biti ti koji će projektirati kontekst kao sredstvo i tretirati tijek rada kao proizvod. Učinite to i spojeve autonomije. Preskočite to i red čekanja za pregled.

Kontekst + agent = poluga. Preskočite prvu polovicu, a ostatak će se srušiti.

Dhyey Mavani ubrzava generativnu umjetnu inteligenciju na LinkedInu.

Pročitajte više iz našeg gostujući pisci. Ili razmislite o slanju vlastitog posta! Pogledajte naše smjernice ovdje.

Web izvor