Informazioni sulla codifica vibrante appena vinte: i guadagni di velocità del 40% di Mailchimp sono arrivati con il prezzo di governance

Come molte aziende l’anno scorso, Intuit Mailchimp è chiamato Codice vibrante.

Intuit MailChimp fornisce funzionalità di marketing e automazione E -Post. Fa parte della più grande organizzazione Intuit che è stata in un viaggio stabile con la Gen AI negli ultimi anni e si diffonde da solo. Ginocchio E Intelligenza artico agenica Capacità tra unità aziendali.

Sebbene la società abbia le proprie capacità di intelligenza artificiale, MailChimp ha trovato la necessità di utilizzare gli strumenti di codifica vibrante in alcuni casi. Tutto è iniziato cercando di colpire un programma di tempo molto rigoroso, come fanno molte cose.

MailChimp ha dovuto immediatamente mostrare un complesso flusso di lavoro dei clienti per le parti interessate. Strumenti di progettazione tradizionali come Figma non potevano offrire il prototipo di studio di cui avevano bisogno. Alcuni ingegneri di Mailchimp hanno già chiamato in silenzio gli strumenti di codifica AI. Quando hanno colpito la pressione della pressione, hanno deciso di testare questi strumenti in una vera lotta aziendale.

“In effetti, avevamo una situazione molto interessante per i nostri stakeholder, avevamo una situazione molto interessante per i nostri stakeholder, quasi immediatamente, era un flusso di lavoro piuttosto complesso di cui avevamo bisogno per il prototipo”, ha affermato Shivang Shah, capo architetto di MailChimp.

Gli ingegneri di Mailchimp hanno utilizzato strumenti di codifica vibrante e sono stati sorpresi dai risultati.

“Qualcosa del genere ci vorrebbe probabilmente giorni per giorni, ha detto Shah.” Potremmo farlo in poche ore, è stato molto, molto interessante.

Questa sessione prototipo ha permesso a MailChimp di adottare strumenti di codifica AI in modo più ampio. Ora, utilizzando questi strumenti, l’azienda ha appreso corsi critici su governance, selezione dei veicoli e competenze umane che altre imprese possono immediatamente implementare, mentre fino al 40% di velocità di sviluppo più veloci.

Domanda -Vattana Evoluzione per “fare per me”

Il viaggio di Mailchimp riflette un cambiamento più ampio quando gli sviluppatori interagiscono con l’IA. Inizialmente, gli ingegneri hanno utilizzato strumenti di conversazione per i suggerimenti di guida e algoritmo di base.

“Anche prima che la codifica vibrante diventasse qualcosa, esistono già molti ingegneri per fare un gentile, il discorso stava sfruttando gli strumenti di intelligenza artificiale – ehi, è l’algoritmo giusto per quello che sto cercando di risolvere?” Shah registrato.

Il paradigma è stato sostanzialmente cambiato con moderni strumenti di codifica per vibrazioni di intelligenza artificiale. Invece di semplici domande e risposte, l’uso dei veicoli era in realtà più su come fare alcuni studi di codifica.

Il passaggio dalla consultazione alla delega rappresenta la proposta di valore di base con cui le aziende stanno lottando oggi.

Invece di standardizzare uno, MailChimp ha adottato deliberatamente più piattaforme di codifica AI. Sulla base di un’importante comprensione della specializzazione, l’azienda utilizza Cursore, Windsurf, aumentando, Qodo e Github Copilot.

“Quello che abbiamo notato è che, a seconda del ciclo di vita dello sviluppo del tuo software, diversi strumenti sono come se avessi vantaggi diversi o competenze diverse e c’è un ingegnere che lavora quasi con te”, ha detto.

Questo approccio riflette il modo in cui le aziende utilizzano diversi strumenti speciali per diverse fasi di sviluppo. Le aziende evitano di spingere una soluzione che si adatta a un singolo corpo che può essere perfetto in alcune aree a bassa prestazione.

La strategia è emersa da test pratici piuttosto che dalla pianificazione teorica. Mailchimp ha scoperto che i diversi veicoli hanno successo in diversi compiti nei flussi di lavoro di sviluppo.

Cornici di governance per prevenire il caos di codifica AI

Il corso di codifica per vibrazioni più critici di Mailchimp si concentra sulla governance. La Società ha implementato sia le ringhiere basate sulla politica che quella di processo, in cui altre imprese potevano adattarsi.

Il frame della politica include revisioni responsabili dell’IA per qualsiasi distribuzione basata sull’intelligenza artificiale che toccano i dati dei clienti. Finché i controlli sepolti assicurano che la sorveglianza umana rimanga il centro. L’intelligenza artificiale può effettuare le prime recensioni del codice, ma l’approvazione umana è ancora necessaria prima che qualsiasi codice venga distribuito alla produzione.

“Ci sarà sempre una persona nel ciclo, ha detto Shah.” Ci sarà sempre una persona che dovrà perfezionare, ci assicureremo di controllarla, in effetti risolve il problema giusto. “

Questo approccio a doppio strato si occupa di una preoccupazione comune tra le imprese. Le aziende richiedono i vantaggi dell’efficienza dell’intelligenza artificiale mantenendo la qualità del codice e gli standard di sicurezza.

Le limitazioni del contesto richiedono una richiesta strategica

MailChimp ha scoperto che gli strumenti di codifica AI stanno affrontando una limitazione significativa. I veicoli comprendono i modelli di programmazione generali, ma non hanno informazioni speciali sull’area di business.

“L’intelligenza artificiale ha imparato il più possibile dagli standard industriali, ma potrebbe anche non rispettare gli attuali viaggi degli utenti che abbiamo come prodotto”, ha detto Shah.

Questa intuizione ha portato a una realizzazione critica. La codifica di intelligenza artificiale di successo richiede un contesto sempre più specifico attraverso richieste attentamente preparate in base alle informazioni tecniche e aziendali.

“Tecnologie, lavoro, nome di dominio e architettura di sistema, alla fine della giornata devi ancora capire gli aspetti delle cose, aiuta a rafforzare ciò che sai e cosa puoi farci”, ha detto.

Implicazioni pratiche per le aziende: i team hanno bisogno di una formazione su come trasmettere efficacemente sia i veicoli che il contesto aziendale ai sistemi di intelligenza artificiale.

Il divario di produzione prototipo continua ad essere importante

Gli strumenti di codifica AI sono perfetti nella prototipazione rapida, ma MailChimp ha appreso che i prototipi non sono automaticamente pronti per la produzione. La complessità dell’integrazione, i requisiti di sicurezza e l’architettura del sistema sono ancora importanti competenze umane.

“Dato che abbiamo un prototipo, non dovremmo essere in grado di concludere che questo può essere fatto nel tempo”, ha detto. “Il prototipo non è uguale a portare il prototipo in produzione.”

Questo aiuta le aziende a determinare le aspettative realistiche sull’impatto degli strumenti di codifica AI sulla sequenza temporale di sviluppo. I veicoli aiutano in modo significativo alla prototipazione e allo sviluppo iniziale, ma non sono una soluzione magica per l’intero ciclo di vita per lo sviluppo del software.

Spostamento focale strategico verso un lavoro prezioso più alto

L’effetto più convertitore non era solo velocità. Veicoli, ingegneri incentrati su attività preziose più elevate. Gli ingegneri di MailChimp stanno ora trascorrendo più tempo per la progettazione del sistema, l’architettura e l’integrazione del flusso di lavoro dei clienti invece delle attività di codifica ricorrente.

“Ci aiuta a trascorrere più tempo per la progettazione e l’architettura del sistema, ha detto Shah.” Allora, come integriamo davvero tutti i flussi di lavoro per i nostri clienti e in attività meno ordinarie “.

Questo cambiamento mostra che le aziende dovrebbero misurare il successo della codifica dell’intelligenza artificiale oltre le metriche di produttività. Le aziende dovrebbero seguire il valore strategico che gli sviluppatori umani possono ora dare la priorità.

Linea inferiore per le imprese

L’esperienza di Mailchimp mostra un principio importante per le imprese che vogliono guidare lo sviluppo artificiale. Il successo richiede strumenti di codifica di intelligenza artificiale come assistente sofisticato che cambia competenza umana.

Le organizzazioni che dominano questo equilibrio otterranno vantaggi competitivi sostenibili. Forniranno il giusto mix di supervisione umana e capacità tecnica, governance, velocità, qualità ed efficienza.

Per le aziende che in seguito vogliono adottare strumenti di codifica AI nel ciclo, il viaggio di Mailchimp da esperimenti orientati alla crisi alla distribuzione sistematica fornisce un piano comprovato. L’intuizione chiave continua a essere coerente: l’intelligenza artificiale aumenta gli sviluppatori umani, ma è necessario per il successo della produzione umana e della supervisione.