В индустрии ИИ принято торговать ощущениями, но любая активная система со стороны кажется продуктивной — она непрерывно генерирует коммиты и раздувает активность. Чтобы отсечь имитацию бурной деятельности от реального профита, разработчики внедрили автономный конвейер. ИИ-агент сам забирает тикеты из YouTrack и проверяет их в живом 2D/3D GUI-окружении. Методология оценки здесь подчеркнуто жесткая: никакого доверия счетчикам активности, только аудит через SVN и систему контроля состояний. В зачет шли исключительно те задачи, которые пользователи приняли физически, а не те, что нейросеть пометила как готовые.
Результаты внедрения демонстрируют радикальный разрыв. До запуска автопилота проект едва переваривал 5 задач в неделю. После — объем вырос до 60, при этом три четверти всей работы закрыл ИИ. Любопытно изменилось поведение людей: как только цикл «постановка — реализация — проверка» сократился с трех дней до одних суток, пользователи завалили систему заявками, увеличив их поток втрое. Выяснилось, что команда годами молча обходила баги, просто не видя смысла писать в бэклог, который превратился в кладбище тикетов. Автопилот сумел оживить даже задачи девятимесячной давности — две трети из них были успешно исправлены и приняты в работу.
Однако за агрессивное масштабирование пришлось платить качеством верификации. Доля возвратов на доработку подскочила, но корень проблемы оказался не в кривом коде, а в плохих доказательствах. Нейросеть, выполняя роль контролера, часто прикладывала скриншоты в нечитаемом масштабе или под диким ракурсом. Теперь мощностей одной машины хватает на весь поток задач компании, но возник новый предсказуемый барьер. Пользователи, привыкшие к неспешному темпу, не стали принимать работу быстрее. ИИ ликвидировал дефицит разработки, превратив самого человека в главное узкое место этого конвейера.