Asana nutzt OpenAI Codex: 5 Jahre alter Code in 2 Wochen für Zehntausend Dollar bereinigt
Die Projektmanagement-Plattform Asana teilt ihren Erfolg beim Einsatz von KI zur Modernisierung veralteter Software-Testsysteme, was enorme Einsparungen bei Zeit und Kosten brachte.
Das Unternehmen Asana hat eine Fallstudie zur Bewältigung massiver technischer Schulden mithilfe des OpenAI-Modells Codex veröffentlicht. Dabei gelang die erfolgreiche Migration von Frontend-Testsuiten von der veralteten, nicht mehr weiterentwickelten Bibliothek Enzyme zur React Testing Library (RTL).
Ursprünglich hatte das Ingenieurteam von Asana geschätzt, dass diese Aufgabe insgesamt 5 Mannjahre an Arbeitsaufwand erfordern und Personalkosten von rund 6 Millionen US-Dollar verursachen würde. Durch den Einsatz von OpenAI Codex konnte das Projekt jedoch innerhalb von nur etwa 1,5 Wochen (im Rahmen eines 2-Wochen-Kalenders) abgeschlossen werden, wobei die Kosten für APIs und KI-Infrastruktur bei gerade einmal rund 12.000 US-Dollar lagen.
Hintergrund des Erfolgs war ein Ansatz, bei dem das Ingenieurteam kurze Prompts aus rund fünf Sätzen nutzte, um das Codex-Modell anzuweisen, bis zu vier KI-Agenten parallel über verschiedene Codeordner hinweg arbeiten zu lassen. Menschliche Ingenieure überprüften und reviewten den Code dabei zweimal täglich, bevor er in das Hauptsystem gemergt wurde.
Die Zeitangabe von 5 Jahren war eine Schätzung des aufgestauten Arbeitsvolumens und keine durchgehende Hauptfeature-Entwicklung. Dies verdeutlicht das Potenzial von KI, mechanische, repetitive und zeitaufwendige Aufgaben in der Softwareindustrie zu bewältigen.
Dies verdeutlicht, dass aktuelle KI-Modelle Unternehmen dabei helfen können, jahrelang aufgeschobene Softwareaufgaben innerhalb weniger Wochen und zu drastisch gesenkten Kosten zu erledigen. Dies könnte die Herangehensweise an Budgets und das IT-Projektmanagement in Zukunft grundlegend verändern.