Wywiad: Jak AI wspiera tworzenie dedykowanego oprogramowania?

Przy tworzeniu oprogramowania dedykowanego kluczowe decyzje zapadają na bardzo wczesnym etapie – często zanim powstanie choćby jedna linia kodu. To właśnie wtedy definiowana jest nie tylko funkcjonalność systemu, ale przede wszystkim jego realna wartość dla biznesu. Dotychczas jednak praca na tym etapie wiązała się z analizą dokumentacji przygotowanej przez analityków biznesowych lub, w najlepszym razie, w oparciu o przygotowane na jej bazie, statyczne i czasochłonne wizualizacje. Obecnie Sztuczna Inteligencja pozwala na znaczące zmiany na tym etapie.

O tym, jak połączenie interaktywnych prototypów i świadomego wykorzystania AI zmienia sposób prowadzenia projektu na początkowych etapach, przyspiesza podejmowanie decyzji i pozwala dostarczać lepiej dopasowane rozwiązania, rozmawiamy z Katarzyną Lewicką, Head of Business Analysis & Quality Assurance.

Dlaczego faza discovery jest tak istotna w procesie prac nad oprogramowaniem dedykowanym?

„W przypadku oprogramowania szytego na miarę nie tworzymy gotowego, uniwersalnego rozwiązania. Tworzymy aplikacje dopasowane do konkretnego biznesu, jego procesów i użytkowników. To sprawia, że decyzje podejmowane na początku projektu mają ogromny wpływ na wszystko, co wydarzy się później.

Faza discovery pozwala właściwie zrozumieć kontekst projektu – nie tylko zakres planowanych funkcjonalności, ale przede wszystkim problem, który ma zostać rozwiązany, oraz jego osadzenie w realnych procesach organizacji. Bez tego łatwo stworzyć rozwiązanie poprawne technicznie, które jednak nie dostarcza oczekiwanej wartości biznesowej.”

Jaką rolę odgrywają w tym procesie interaktywne prototypy?

„W projektach customowych sama dokumentacja bardzo często okazuje się niewystarczająca, ponieważ opisuje coś, czego jeszcze nie ma i co trudno sobie jednoznacznie wyobrazić. Problem ten w szczególności dotyczy klienta, który nie zawsze ma techniczne zaplecze ani doświadczenie w pracy z prototypami, co utrudnia właściwą interpretację założeń i ocenę proponowanych rozwiązań.

Interaktywny prototyp pozwala przenieść rozmowę na zupełnie inny poziom. Zamiast opisywać system, możemy zaprezentować, jak go rozumiemy. Użytkownicy i interesariusze mogą aktywnie korzystać z prototypu w sposób zbliżony do pracy z gotową aplikacją – poruszać się po jej strukturze, odtwarzać kluczowe procesy oraz lepiej zrozumieć logikę działania, odnosząc ją do swoich codziennych zadań. Dzięki temu dyskusja staje się konkretniejsza, a decyzje bardziej świadome.”

Jakie ryzyka pomagacie w ten sposób ograniczyć?

„Największym ryzykiem w pracach nad projektem dedykowanym nie jest technologia, tylko to, czy dobrze zrozumieliśmy wymagania klienta, a tym samym czy budowane przez nas rozwiązanie jest właściwe. Bardzo często problemem nie jest to, że coś zostało źle zaimplementowane, ale to, że na etapie analizy doszło do niezrozumienia oczekiwań klienta. W związku z tym zdarza się, że mimo, iż sama implementacja była poprawna to proces lub funkcjonalność nie odpowiadają na potrzeby klienta.

Prototypy pozwalają to zweryfikować bardzo wcześnie – zanim zaczniemy development. Dzięki nim jesteśmy w stanie wychwycić rozbieżności w rozumieniu produktu, niedopasowanie do procesów czy nieintuicyjne dla użytkowników końcowych rozwiązania. To znacząco ogranicza konieczność kosztownych zmian w późniejszych etapach projektu.”

Czy takie podejście wpływa na koszt projektu?

„To zależy… Wykorzystanie prototypów nie sprawia, że projekt nagle staje się o kilkadziesiąt procent tańszy. Zmienia się jednak efektywność całego procesu wytwarzania oprogramowania. Inwestując więcej uwagi na początku możemy minimalizować ryzyko błędów na późniejszych etapach. Dzięki temu projekt lepiej dopasowany do potrzeb klienta oraz użytkowników końcowych, a tym samym nie wymaga w późniejszych etapach realizowania kosztownych zmian czy poprawek.”

A jak to przekłada się na czas realizacji?

„Z uwagi na to, że kluczowe decyzje zapadają wcześniej i są podejmowane w oparciu o klikalny prototyp, czyli coś konkretnego, namacalnego – projekty są realizowane sprawniej. Zespół nie musi wracać do podstawowych założeń ani reinterpretować wymagań w trakcie prac, a może skupić się na dostarczaniu funkcjonalności, zamiast na ciągłym korygowaniu kierunku.”

Gdzie w tym procesie pojawia się AI?

„Sztuczną Inteligencję traktujemy jako narzędzie wspierające, które pomaga nam pracować sprawniej w fazie analizy i projektowania. AI ułatwia nam przygotowanie alternatywnych wariantów rozwiązań, a tym samym przyspiesza niektóre elementy pracy, decyzje pozostawiając jednak po stronie analityka.

Kluczowe jest to, że ze Sztucznej Inteligencji korzystamy świadomie. Nie wykorzystujemy jej do obniżenia ceny projektu kosztem jakości, ale po to, aby dostarczyć wyższą jakość bez konieczności zwiększania budżetu po stronie klienta. Podejście polegające na redukcji kosztów poprzez nadmierne poleganie na AI, jest oczywiście możliwe, jednak w praktyce prowadzi do niezadowolenia klienta, większej liczby poprawek oraz – w dłuższej perspektywie – do wzrostu całkowitego kosztu projektu.”

Czyli AI nie zastępuje zespołu?

„Zdecydowanie nie. W projektach Custom Software największą wartością jest zrozumienie kontekstu biznesowego i umiejętność przełożenia go na działający system. To wymaga doświadczenia, dialogu z klientem i odpowiedzialnych decyzji projektowych.

AI pomaga nam ten proces usprawnić, ale nie zastąpi kompetencji, doświadczenia i ludzkiej intuicji. Dzięki wsparciu AI jesteśmy w stanie działać szybciej i dostarczać lepiej przemyślane rozwiązania.”

Czy takie podejście zmienia sposób współpracy z klientem?

„Zdecydowanie tak. Praca staje się bardziej iteracyjna i partnerska. Zamiast długo pracować na abstrakcyjnych wymaganiach, bardzo szybko przechodzimy do konkretnych propozycji, które można zobaczyć, przetestować i omówić.

Klient ma większy wpływ na kierunek projektu od samego początku, a my możemy szybciej reagować na jego potrzeby i feedback.”

Jak klienci reagują na pracę z prototypami?

„Bardzo pozytywnie, ponieważ daje im to poczucie większej kontroli nad projektem. Mogą zobaczyć system zanim powstanie, przetestować go i upewnić się, że odpowiada ich oczekiwaniom.

To szczególnie istotne w przypadku projektów, gdzie inwestycja jest znacząca, a poziom dopasowania do organizacji ma kluczowe znaczenie.”

Jak podsumowalibyście swoje podejście?

„W tworzeniu systemów dedykowanych chodzi o to, by rozwiązanie było właściwe. Dlatego skupiamy się na tym, aby podejmować dobre decyzje jak najwcześniej, ograniczać ryzyko i dostarczać produkt, który realnie wspiera biznes.

Interaktywne prototypy i świadome wykorzystanie AI są dla nas narzędziami, które pomagają ten cel osiągnąć – nie przez skracanie drogi, ale przez jej lepsze zaplanowanie.”