Wiceprezes ds. technologii wyjaśnia, jak jego zespół korzysta z Claude Code — i jak wdrożono to rozwiązanie bez oporu

Pedro Gustavo Torres jest wiceprezesem ds. technologii i architektury PXM w Centric Software, gdzie wykorzystuje AI do tworzenia złożonego produktu.

Rozmawialiśmy z Pedro o skutecznym wdrażaniu AI i o tym, jak Claude Code zmienia zasady gry. Oto, co powiedział.

Lider bez rozdmuchanego ego

Jestem wiceprezesem ds. technologii i architektury PXM w Centric Software. Nasz zespół inżynierii produktu liczy około 60 osób. Mamy bardzo złożony produkt, który działa jak szwajcarski scyzoryk: jest niezwykle elastyczny i można go dostosowywać do potrzeb naszych klientów i partnerów.

Często wdrażamy zmiany, a co miesiąc publikujemy „wydania” (tj. dostosowujemy produkt do działań marketingowych). Nasza obecna architektura to monolit z luźno powiązanymi usługami, które rozszerzają jego możliwości. Możemy również wdrożyć nasz system w dowolnym regionie AWS, dzięki czemu oferujemy naprawdę globalne rozwiązanie.

Jeśli chodzi o mnie, jestem liderem bez rozdmuchanego ego, nastawionym na działanie i z pasją buduję oraz skaluję wysokowydajne zespoły inżynieryjne w startupach, scaleupach i organizacjach korporacyjnych.

Codziennie korzystam z AI, aby maksymalizować swoją produktywność i osiągane rezultaty. To całkowicie zmienia zasady gry!

Pedro dzieli się swoimi przemyśleniami

Codziennie korzystam z AI, aby maksymalizować swoją produktywność i osiągane rezultaty. To całkowicie zmienia zasady gry!

Jak Claude Code rewolucjonizuje inżynierię oprogramowania

Cały zespół korzysta teraz z Claude Code przy zadaniach programistycznych. Używamy go również do przeglądów kodu. Ale szczerze mówiąc, Codex i CodeRabbit są równie dobre.

Przed Claude Code potrzebowaliśmy dużo prowadzenia za rękę i wsparcia. Dzięki Claude ta potrzeba zmalała, a wszyscy stali się bardziej samodzielni, realizując zadania od początku do końca.

Zespół SRE doświadczył największego przełomu, gdy Claude Code okazał się niezwykle skutecznym narzędziem do rozwiązywania problemów! Rozwiązywanie problemów, które wcześniej zajmowało godziny, teraz trwa kilka minut. Pokaż mu systemy, lokalizacje logów itd., a Claude może postawić niesamowicie trafną diagnozę w każdej złożonej sytuacji. Jestem pod ogromnym wrażeniem.

Nie wyobrażam sobie przyszłości branży inżynierii oprogramowania bez tego narzędzia.

Jak AI i ludzie mogą współpracować

Ludzie korzystający z AI stają się nadludźmi. Nie widzę żadnej pracy, która byłaby zarezerwowana wyłącznie dla ludzi lub wyłącznie dla AI. Widzę, że zawsze pracują razem. Ludzie działają obok AI, nadzorując ją i kierując nią, gdy jest to potrzebne.

Używamy AI do planowania, implementacji i przeglądów, a następnie człowiek przeprowadza końcowy przegląd pracy AI.

Poza tym AI może włączyć się do rozmowy na każdy temat. Chcesz przeprowadzić burzę mózgów dotyczącą decyzji architektonicznej? Claude może utworzyć ADR. Chcesz przeprowadzić przegląd kodu? Claude pozna Twoje repozytorium i przekaże Ci wartościowe uwagi. Chcesz zdiagnozować incydent? Claude dotrze do przyczyny źródłowej znacznie szybciej niż człowiek.

Możliwości są nieograniczone. Claude pomógł nam nawet wybrać spośród kilku opcji brokerów komunikatów, upraszczając ten wybór dzięki jasnemu przedstawieniu zalet i wad.

Całkiem niedawno, podczas analizowania doświadczenia agentowego w naszym produkcie, udało nam się w ciągu kilku dni stworzyć prototyp oraz uzyskać informacje zwrotne i potwierdzenie założeń. Bez AI zajęłoby to kilka miesięcy.

Dlaczego jedyną miarą, która ma znaczenie w przypadku AI, jest czas od pomysłu do rozwiązania gotowego dla klienta

Jeśli chodzi o rezultaty, uważam, że jest jeszcze za wcześnie na podawanie liczb. Wolałbym zakwestionować tutaj utarte przekonania.

Moim zdaniem takie wskaźniki jak częstotliwość wdrożeń, wskaźnik usterek, czas cyklu, dostępność i efektywność kosztowa nie trafiają w sedno. Oczywiście są ważne. Jednak naprawdę powinniśmy mierzyć czas potrzebny na przejście od pomysłu do dostarczenia klientom działającego rozwiązania.

Oczywiście można argumentować, że częstotliwość wdrożeń przybliża nas do dostarczania rozwiązań klientom, ale moim zdaniem nadal mierzy to „niewłaściwą” rzecz.

Wzywam wszystkich, aby skupili się na tym, co ma znaczenie: czasie od pomysłu do dostarczenia rozwiązania. Wszystko inne można uznać za wskaźnik próżności — a nawet można nim manipulować.

Dlaczego awarie AI zwykle wiążą się z niskim ryzykiem

AI, podobnie jak wszystko inne, wiąże się z pewnymi wyzwaniami.

Jednym z nich jest to, że coraz trudniej oprzeć się pokusie stania się „leni­wym” i nadmiernego polegania na narzędziach AI. Ale z drugiej strony, czy to naprawdę coś złego? Tylko czas pokaże.

Kolejnym wyzwaniem są słabe wyniki. Zwykle dzieje się tak, gdy nie dostarczamy pełnego kontekstu albo pomijamy ważne szczegóły, których AI potrzebuje do wykonania zadania. Jak lubię mawiać: „AI jest świetna, ale jeszcze nie czyta w myślach!”

Przekonałem się, że skuteczne jest dostarczanie AI artefaktów — np. dokumentów — takich jak:

• Opis problemu
• Rozważane podejścia
• Wybrane rozwiązanie
• Plan wdrożenia (np. epiki i zgłoszenia w JIRA)

Zapewnia to całościowy i uporządkowany obraz każdej inicjatywy.

Na szczęście, gdy AI nie działa zgodnie z oczekiwaniami, skutki zwykle ograniczają się do zużycia tokenów — zakładając, że zastosowano odpowiednie mechanizmy zabezpieczające. Owszem, może to być kosztowne, ale nawet z tym możemy sobie poradzić przy minimalnym wysiłku.

Dlaczego bezpieczeństwo psychologiczne ma kluczowe znaczenie przy wdrażaniu AI

Moje zespoły dobrze przyjęły Claude Code. Nie wykazywały większego oporu, a ja widziałem ich entuzjazm związany z wykorzystaniem nowego narzędzia jako wzmacniacza możliwości.

Główną przyczyną było zapewnione przez nas bezpieczeństwo psychologiczne: AI nie odebrała nikomu pracy, lecz zwiększyła możliwości pracowników.

Poza bezpieczeństwem psychologicznym zespoły potrzebują trzech rzeczy, aby skutecznie wdrożyć AI:

• Jasności
• Kompetencji
• Autonomii

Zalecam, aby liderzy zadbali o te podstawy przed wdrożeniem AI. W przeciwnym razie AI niczego nie rozwiąże. Wręcz przeciwnie, może pogorszyć sytuację.

I jeszcze jedna kwestia. Początkowo może pojawić się dezorientacja i zagubienie, ponieważ AI zmienia wiele aspektów codziennego życia ludzi. Jak w przypadku każdego nowego narzędzia, ludzie będą potrzebować czasu na przystosowanie się.

Pedro dzieli się

Początkowo może pojawić się dezorientacja i zagubienie, ponieważ AI zmienia wiele aspektów codziennego życia ludzi. Jak w przypadku każdego nowego narzędzia, ludzie będą potrzebować czasu na przystosowanie się.

Jak CTO powinni korzystać ze standardowego podręcznika zarządzania zmianą przy wdrażaniu AI

Gdy będziecie gotowi, aby rozpocząć, postępowałbym zgodnie ze „standardowym” podręcznikiem: znajdźcie zainteresowane osoby, zbierzcie je, określcie zasady, przygotujcie plan, opracujcie materiały wspierające wdrożenie, wprowadźcie mechanizmy zabezpieczające i rozpocznijcie wdrażanie. Następnie monitorujcie rozwój sytuacji i odpowiednio reagujcie.

To czyste zarządzanie zmianą.

Dlaczego miejsca pracy w inżynierii oprogramowania są bezpieczne

Nie sądzę, aby inżynierowie oprogramowania stracili pracę. Rozumiem te obawy, ale wszystko będzie dobrze. Ludzie zawsze będą potrzebni, być może tylko w innych funkcjach.

Dużo mówi się o tym, że osoby na stanowiskach juniorskich stracą pracę, ale moim zdaniem zawsze będzie na nie zapotrzebowanie. Musimy tylko poczekać, aż sytuacja się uspokoi — a już zaczyna się uspokajać.

Jak sztuczna inteligencja zmienia inżynierię oprogramowania

Nie powinniśmy zbytnio przejmować się perfekcyjnym kodem. Zarówno ludzie, jak i AI popełniają błędy, dlatego błędy w oprogramowaniu zawsze istniały i zawsze będą istnieć.

To, czego teraz potrzebujemy, to zmiana sposobu myślenia na bardziej pragmatyczny i mniej perfekcjonistyczny.

Nic dobrego nie wynika z perfekcjonizmu. Znacząco spowalnia zespoły. W przeciwieństwie do niego pragmatyzm pomaga nam działać bardziej zdecydowanie, posuwać sprawy naprzód, unikać nadmiernej inżynierii i skupiać się na tym, co ma znaczenie: wartości dla klienta.

Właśnie w tym kierunku, moim zdaniem, zmierza inżynieria oprogramowania wraz z AI. Mniej rzemiosła, więcej pragmatyzmu.

Dlaczego CTO muszą przyjąć AI i poznać podstawy

Oto moja rada dla CTO: przyjmijcie AI i zróbcie to szybko. AI zostanie z nami na długo. To nie jest chwilowa moda.

Widzę, jak firmy przez bardzo długi czas wdrażają narzędzia AI do codziennej pracy, ale to błąd. Konkurencja nie będzie czekać. Nie wpadnij w pułapkę nadmiernej ostrożności. Wdrażaj AI szybko i zdecydowanie.

Zapoznajcie się także z podstawami. Bardzo pomogło mi zrozumienie, jak działa wszystko — od nauki o danych i uczenia maszynowego po LLM, RAG, osadzenia wektorowe i wektorowe bazy danych. Poznajcie je.

Śledź na bieżąco

Możesz śledzić działalność Pedra Gustava Torresa na platformach LinkedIn, X i SlideShare.

Na The CTO Club pojawi się więcej wywiadów z ekspertami!