Завоеванная атмосфера

Как и многие предприятия за последний год, Intuit MailChimp экспериментировал с атмосфера кодированияПолем

Intuit MailChimp предоставляет возможности маркетинга и автоматизации по электронной почте. Это часть более крупной интуитивной организации, которая в течение последних нескольких лет находилась в постоянном путешествии с Gen AI, развертывая свои собственные Генос и Агент ИИ Возможности в своих бизнес -подразделениях.

В то время как у компании есть свои возможности ИИ, MailChimp обнаружил необходимость в использовании инструментов кодирования Vibe. Все началось, как и многие вещи, пытаясь поразить очень жесткую графику.

MailChimp должен был немедленно продемонстрировать сложный рабочий процесс клиента для заинтересованных сторон. Традиционные инструменты дизайна, такие как Figma, не могли доставить рабочий прототип, который им был необходим. Некоторые инженеры MailChimp уже тихо экспериментировали с инструментами кодирования ИИ. Когда давление срока нарастает, они решили проверить эти инструменты на реальном бизнес -задаче.

«На самом деле у нас была очень интересная ситуация, когда нам нужно было создать прототип некоторых вещей для наших заинтересованных сторон, почти на немедленной основе, это был довольно сложный рабочий процесс, который нам нужен для прототипа», — сказал VentureBeat Шиванг Шах Шиванг Шах.

Инженеры MailChimp использовали инструменты кодирования Vibe и были удивлены результатами.

«Что -то подобное, вероятно, потребуется дни», — сказал Шах. «Мы смогли сделать это через пару часов, что было очень, очень интересно.

Этот прототип сессии вызвал более широкое принятие MailChimp инструментов кодирования ИИ. Теперь, используя эти инструменты, компания достигла скорости развития до 40% быстрее, в то время как изучение критических уроков о управлении, выборе инструментов и человеческом опыте, которые могут немедленно применить другие предприятия.

Эволюция от Q & A, чтобы «сделать это для меня»

Путешествие MailChimp отражает более широкий сдвиг в том, как разработчики взаимодействуют с ИИ. Первоначально инженеры использовали разговорные инструменты искусственного интеллекта для базовых руководств и предложений по алгоритму.

«Я думаю, что даже до того, как кодирование Vibe стало вещью, многие инженеры уже использовали существующие, разговорные инструменты искусственного интеллекта, чтобы сделать какую -то форму — эй, это правильный алгоритм того, что я пытаюсь решить?» Шах отметил.

Парадигма принципиально изменилась с современными инструментами кодирования AI. Вместо простых вопросов и ответов использование инструментов стало больше о том, чтобы фактически выполнять некоторые работы по кодированию.

Этот переход от консультации к делегированию представляет собой основное ценностное предложение о том, что предприятия сталкиваются с сегодняшним днем.

Стратегия с несколькими инструментами превышает подход с одним поставщиком

MailChimp намеренно принял несколько платформ кодирования ИИ вместо стандартизации на одном. Компания использует Cursor, Windsurf, Augment, Qodo и Github Copilot на основе ключевого понимания специализации.

«Мы поняли, что, в зависимости от жизненного цикла разработки вашего программного обеспечения, различные инструменты дают вам разные преимущества или различные знания, почти как инженер, работающий с вами», — сказал Шах.

Этот подход отражает то, как предприятия развертывают различные специализированные инструменты для различных этапов разработки. Компании избегают вынуждения универсального решения, которое может преуспеть в некоторых областях, одновременно снижая в других.

Стратегия появилась из практического тестирования, а не теоретического планирования. Mailchimp обнаружил, что с помощью использования, что разные инструменты преуспели в разных задачах в своем рабочем процессе разработки.

Рамки управления предотвращают хаос кодирования ИИ

Наиболее критический атмосферный урок MailChimp сосредоточена на управлении. Компания внедрила как политические, так и встроенные в процесс ограждения, которые могут адаптироваться другие предприятия.

Структура политики включает в себя ответственные обзоры ИИ для любого развертывания на основе искусственного интеллекта, которое касается данных клиентов. Управление, встроенные в процесс, гарантирует, что человеческий надзор остается центральным. ИИ может провести первоначальные обзоры кода, но одобрение человека все еще требуется до того, как какой -либо код будет развернут в производстве.

«В цикле всегда будет человек», — подчеркнул Шах. «Всегда будет человек, которому придется его усовершенствовать, нам придется установить это, убедиться, что это на самом деле решает правильную проблему».

Этот двухслойный подход рассматривает общую обеспокоенность среди предприятий. Компании хотят получить выгоду от производительности искусственного интеллекта при сохранении качества кода и стандартов безопасности.

Контекстные ограничения требуют стратегического подсказки

MailChimp обнаружил, что инструменты кодирования ИИ сталкиваются с значительным ограничением. Инструменты понимают общие модели программирования, но не имеют особых знаний о бизнес -области.

«ИИ узнал из отраслевых стандартов как можно больше, но в то же время он может не вписаться в существующие поездки пользователей, которые у нас есть в качестве продукта», — отметил Шах.

Это понимание привело к критической реализации. Успешное кодирование искусственного интеллекта требует, чтобы инженеры обеспечивали все более конкретный контекст посредством тщательно продуманных подсказок на основе их технических и бизнес -знаний.

«Вам все еще нужно понять технологии, бизнес, домен и архитектуру системы, аспекты вещей в конце дня, ИИ помогает усилить то, что вы знаете, и что вы можете сделать с ним», — объяснил Шах.

Практическое значение для предприятий: команды нуждаются в обучении как инструментам, так и о том, как эффективно передавать бизнес -контекст с системами искусственного интеллекта.

Прототип до производства остается значительным

Инструменты кодирования искусственного интеллекта преуспевают при быстром прототипировании, но MailChimp узнал, что прототипы не становятся автоматически готовыми к производству кода. Сложность интеграции, требования безопасности и соображения архитектуры системы по -прежнему требуют значительного человеческого опыта.

«Тот факт, что у нас есть прототип, мы не должны делать вывод, что это можно сделать за x количество времени», — предупредил Шах. «Прототип не приравнивается к тому, чтобы перенести прототип к производству».

Этот урок помогает предприятиям установить реалистичные ожидания относительно влияния инструментов кодирования ИИ на временные рамки разработки. Инструменты значительно помогают с прототипированием и начальной разработкой, но они не являются волшебным решением для всего жизненного цикла разработки программного обеспечения.

Стратегическое сдвиг в направлении более высокой стоимости

Наиболее трансформирующим воздействием были не только скорость. Инженеры позволили инженерам сосредоточиться на мероприятиях по более высокой стоимости. Инженеры MailChimp теперь тратят больше времени на проектирование системы, архитектуру и интеграцию рабочего процесса клиентов, а не на повторяющиеся задачи кодирования.

«Это помогает нам проводить больше времени на проектирование и архитектуру системы», — объяснил Шах. «Тогда действительно, как мы интегрируем все рабочие процессы вместе для наших клиентов и меньше по обыденным задачам».

Этот сдвиг предполагает, что предприятия должны измерить успех кодирования ИИ за пределами показателей производительности. Компании должны отслеживать стратегическую ценность работы, которую человеческие разработчики теперь могут расставить приоритеты.

Суть для предприятий

Для предприятий, стремящихся возглавить A-усиленную A-усиленную разработку, опыт MailChimp демонстрирует решающий принцип. Успех требует, чтобы рассматривать инструменты кодирования ИИ как сложных помощников, которые усиливают человеческий опыт, а не заменяют его.

Организации, которые освоит этот баланс, получат устойчивые конкурентные преимущества. Они достигнут правильного сочетания технических возможностей с человеческим надзором, скоростью с управлением и производительностью с качеством.

Для предприятий, стремящихся принять инструменты кодирования ИИ, позже в цикле, путешествие MailChimp от экспериментов с кризисом до систематического развертывания обеспечивает проверенный план. Ключевое понимание остается последовательным: ИИ дополняет человеческих разработчиков, но человеческий опыт и надзор остаются необходимыми для успеха в производстве.