人工知能(AI)で G-P エンジニアリングワークフローをどのように変革したか

G-Pでは、グローバル雇用の未来を形作る革新的な方法を常に模索しています。事業の拡大はスピードに頼りますが、持続可能な成長にはコンプライアンスと信頼が必要です。プラットフォームの構築方法にも、同じルールが適用されます。

前四半期、人工知能(AI)変革スプリントを開始しました。目標は、人工知能(AI)支援の開発ライフサイクル(人工知能(AI)-DLC)をエンジニアリング業務に組み込むことでした。私たちは 2024年から人工知能(AI)-DLCのコンポーネントを試しています。そこで、変革スプリントは、これらの学びを組織全体で共有し、私たちの進歩を祝うための最適な方法でした。

本日、この取り組みについてご報告できることを大変嬉しく思います。

規律を損なうことなく、エンジニアリングのスピードを向上させた。
引き継ぎ時のボトルネックを最小限に抑える
組織全体にわたる拡大された人工知能(AI)

何よりも素晴らしいのは、高い品質基準を維持しながらこれを実現できたことです。

妥協のない規律でスピードを上げる

高度な人工知能(AI)ツールを統合する際、生産性の急増がソフトウェアの整合性を犠牲にしてはなりません。最近の変革スプリントにおいて、私たちは目覚ましい成果を上げました。

解決済み問題が20 ％増加
コードコミットと新規プルリクエストが30 ％増加
サイクルタイムが40 ％増加

後者を減速と見る人もいますが、私たちのリーダーシップチームはこの指標を誇りの証と見なしています。これは、チームがこれらの高度なツールを習得する上で必要な学習コストを表しています。真のイノベーションには、規律をもって勢いを生み出すことが必要だ。

目標はスピードではなかった。私たちは信頼関係を築きたかったのです。ビルダーは人工知能(AI)-DLCツールを信頼し、このプロセスが品質に影響を与えないことを私たち全員が信じる必要があります。スプリント全体を通じて、 G-P 人工知能(AI)に起因する生産欠陥を一切出荷していません。

ボトルネックを最小限に抑え、建設業者を支援する

私たちの人工知能(AI)-DLCは、従来のエンジニアリングワークフローを書き換え、ハンドオフのボトルネックを排除します。以下に、当社のワークフローがどのように変化したかを示す注目すべき点をいくつかご紹介します。

真の部門横断的な実行：私たちは組織の壁を取り払いました。今や、誰もがあらゆる情報にアクセスできる。例えば、私たちのデザインチームは静的なモックアップからマネージドコードの作成へと成功裏に移行しました。デザイナーはCursor内で本番コードを直接取得して編集し、その変更をGitHubに直接プッシュできるようになりました。私たちは依然として専門家に頼っていますが、安全な実験はイノベーションを促進し、新しいアイデアを生み出します。
自動化された安全対策：当社は、システム全体の安全性とコンプライアンスを維持するために、自動化された設計上の安全対策を導入しました。この人工知能(AI)エージェントは、すべてのコードが厳格なユーザー体験と品質基準に自動的に適合するようにしています。人工知能(AI)生成作品と人間編集作品の両方を保護します。
標準は信頼を築く：さまざまな役割でさまざまな業務を担う中で、標準を容易に適用できるようにしたい。単一のアプローチを採用することで、エージェントのスキルに標準規格を組み込むことが可能になります。

人工知能(AI)は、私たちが作成するコンテンツやコードの量を劇的に拡大します。そのため、コードレビューと認知負荷が主なボトルネックとなっています。これに対応するため、当社は計画モードと人的安全対策を組み合わせた運用体制を構築しました。人工知能(AI)が面倒な作業を担当し、開発者はシステム全体のアーキテクチャに集中できます。

迅速な拡張と人間参加型の導入

人工知能(AI)DLCへの文化的シフトは非常に速く拡大しています。私たちのチームは、これらの新しいツールを積極的に活用しています。社内データは、ここ数か月で人工知能(AI)エージェントの依頼が大幅に持続的に急増していることを示しています。

今日、社内の導入状況を示す指標がすべてを物語っています。

G-Pのプロダクトデザインチームの100%は人工知能(AI)生成コードを主な成果として使用しています。
現在、 30以上のチームが、共有型のエージェント対応ワークスペースで共同作業を行っています。
当社はこの最適化されたワークフローをサポートするために100以上の新しいマルチプライヤースキルを構築しており、人工知能(AI)-DLCプラットフォームはクラウドソースによる内部フィードバックを通じて急速に進化しています。