Müşteri hakkında
Müşteri, temel ERP sistemini ve iş açısından kritik uzmanlaşmış uygulamalarını geniş kapsamlı biçimde modernize eden, özel sermaye destekli bir taşımacılık şirketidir.
İş zorluğu
Müşteri, değişen gereksinimler ve plansız kapsam artışları sırasında geliştirme hızını, teslimat takvimini ve test kapsamını iyileştirmek istiyordu. Başlangıçta araçlar yedi mühendisten birinden daha azında kullanılıyordu; ortak iş akışı, benimseme yönetişimi veya başlangıç ölçümü yoktu. Amaç 140’tan fazla mühendisin üretkenliğini ek yük olmadan artırmak ve test odaklı geliştirmeyi olgunlaştırmaktı.
Uygulama
Teslimat ekibi, üretken yapay zekâyı ayrı bir girişim olarak değil yaşam döngüsünün parçası olarak uygulayan, altı mühendislik akışını kapsayan yapılandırılmış bir benimseme programı tasarladı.
Araçların yaygınlaştırılması: Java, ön yüz, kalite, veri ve iş zekâsı rollerindeki 140’tan fazla mühendis için uygun araçlar seçilip kuruldu.
Kullanım senaryoları: 39 mühendislik senaryosu belirlendi; göreve göre 1,01 ile 144 kat arasında zaman iyileşmeleri elde edildi.
Yaşam döngüsü entegrasyonu: Kodlama ve kalite süreçlerine odaklanılarak manuel kodlama, test hazırlama, hata ayıklama ve kod inceleme süreleri azaltıldı.
Eski kod: Belgelenmemiş iş mantığının tersine mühendislik analizi iki haftadan iki güne, belge oluşturma yaklaşık bir günden on dakikaya indirildi. Bu çalışmalar eski sistemlerin teslimat riskini azalttı.
Çevik süreçler: Araçlar ek yük oluşturmadan mevcut Scrum ve SAFe uygulamalarına dahil edildi.
İşe uyum: Yapay zekâ destekli iş akışlarıyla yeni mühendislerin hazırlanması iki haftadan üç güne indirildi.
Ekip; geliştirici şüpheciliği, kurumsal güvenlik kontrolleri ve karmaşık eski kod için doğru bağlam oluşturma konularını ele aldı.
Sağlanan değer
Kullanım %13’ten %91’e yükseldi; artış 78 yüzde puanı oldu. Çalışma, yapılandırılmış yaygınlaştırma ve değişim yönetiminin önemini gösteriyor.
Ortalama ekip hızı 85’ten 108,3 hikâye puanına çıktı (%27 artış). Kilometre taşı gecikmeleri, kapsam kayması ve sürekli fazla mesai kontrol altına alındı.
Test kapsamı, test üretiminin hızlanmasıyla %55’ten %81’e yükseldi.
Kod incelemesi 8–12 saatten 4–6 saate, acil düzeltme yayını 4–6 saatten 1–2 saate indi; kaynak %70 azalma bildiriyor. Anketlerde manuel kodlama %30, hata ayıklama %50 azaldı.
Eski sistem analizi iki haftadan iki güne indi; kaynak %85 azalma bildiriyor. Belge üretimi yaklaşık bir günden on dakikaya düştü.
Uzmanlık: Üretken yapay zekâ ve yapay zekâ uygulama geliştirme.
