Компания Docusign столкнулась с распространенной проблемой при внедрении технологий искусственного интеллекта: после запуска инструментов помощи в программировании в инженерных командах показатели производительности стагнировали к середине 2025 года. Несмотря на то, что 49% инженеров использовали эти инструменты, первоначальные достижения не трансформировались в устойчивое улучшение скорости поставки или качества программного обеспечения.
Стратегия «множителей» (Multipliers)
Вместо того чтобы навязывать использование инструментов, компания приняла организационный подход, основанный на центральной команде из шести экспертов (Eng AI Champions) для установления стандартов, при поддержке 75 «множителей» (Multipliers) из числа инженерных команд. Эти множители отвечали за внедрение технических решений и сбор прямой обратной связи, что способствовало повышению уровня активного использования до 93% всего за два месяца.
Создание агентов, «говорящих на языке Docusign»
Компания перешла от простого использования помощников по программированию к разработке специализированных ИИ-агентов (Krewmates), которые понимают внутренний контекст компании, включая инфраструктуру, стандарты программирования и журналы ошибок. Среди наиболее примечательных инструментов:
- Kody: для специфических задач программирования в Docusign.
- Chronicle: для мониторинга и расследования технических инцидентов.
- DocuWiki: для внутренней документации, учитывающей особенности кода.
Платформа Krew позволяет инженерам координировать эти инструменты в автоматизированные рабочие процессы; например, ИИ-агент может проверять журналы ошибок в ночное время и предлагать исправления кода (Pull Requests), готовые к проверке человеком утром, что сокращает время, затрачиваемое на рутинные задачи, с дней до минут.
Почему эта новость важна?
Этот сдвиг показывает, что реальная ценность ИИ в программной инженерии заключается не просто в предоставлении инструментов, а в их полной интеграции в жизненный цикл разработки программного обеспечения (SDLC). Опыт Docusign подтверждает, что успех требует:
- Непрерывности: наличия команды, ответственной за поддержку и развитие рабочих процессов.
- Прозрачности: обеспечения доступности и возможности повторного использования агентов и решений другими командами.
- Человеческого контроля: гарантии того, что ИИ не принимает окончательных решений (например, слияние кода) без проверки человеком, при сохранении стандартов качества и безопасности.
Сагник Нанди, технический директор Docusign, подчеркивает, что фокус должен сместиться с измерения «количества строк кода, сгенерированных ИИ» на измерение фактических результатов, таких как скорость поставки функций, надежность системы и удовлетворенность клиентов.