Asana использует OpenAI Codex для разбора 5-летнего технического долга за 2 недели при бюджете в десятки тысяч долларов
Платформа для управления проектами Asana рассказала об успешном опыте использования ИИ для миграции устаревшей системы тестирования, что позволило колоссально сэкономить время и деньги.
Компания Asana поделилась кейсом использования модели OpenAI Codex для решения крупной проблемы технического долга. Им удалось успешно мигрировать фронтенд-тесты со старой библиотеки Enzyme, поддержка которой прекращена, на React Testing Library (RTL).
Изначально инженеры Asana оценивали объем работы в 5 человеко-лет, что обошлось бы примерно в 6 млн долларов США. Однако благодаря применению OpenAI Codex проект удалось завершить всего за 1,5 календарных недели (в рамках двух недели), а затраты на API и ИИ-инфраструктуру составили около 12 000 долларов США.
В основе успеха лежала подача коротких промптов из примерно 5 предложений, которые заставляли агентов Codex работать параллельно с 4 папками кода. При этом инженеры-люди проверяли и ревьюили код дважды в день перед слиянием (merge) в основную ветку.
Стоит отметить, что оценка в 5 лет отражала накопившийся объем рутинной работы, а не разработку ключевых фич. Это наглядно демонстрирует потенциал ИИ в автоматизации монотонных и трудоемких задач в индустрии ПО.
Кейс показывает, что современные модели ИИ способны помочь организациям разобраться с накопившимися за годы задач по ПО всего за несколько недель при минимальных затратах, что может изменить подход к бюджетированию и управлению ИТ-проектами в будущем.