Rakuten rješava probleme dvostruko brže uz Codex

Rakuten⁠⁠(otvara se u novom prozoru) je globalna inovacijska tvrtka koja posluje u područjima e-trgovine, financijske tehnologije i mobilnih komunikacija te pruža usluge velikog opsega potrošačima i trgovcima. S 30.000 zaposlenika širom svijeta, Rakutenovi inženjerski timovi rade isporuke u velikom, složenom ekosustavu proizvoda u kojem su i brzina i pouzdanost ključne.

Zato je Yusuke Kaji, Generalni direktor za AI za poslovanje u Rakutenu, proteklu godinu proveo implementirajući agentske tijekove rada dublje u način na koji timovi planiraju, grade i provjeravaju softver. Codex⁠⁠– agent za kodiranje iz OpenAI-ja – postao je ključni dio Rakutenova inženjerskog okvira, osobito ondje gdje tvrtka treba brže djelovati bez ugrožavanja sigurnosti.

Tijekom protekle godine, inženjeri tvrtke Rakuten koristili su Codex za operacije i isporuku softvera kako bi skratili vrijeme odgovora na incidente (uključujući smanjenje prosječnog vremena oporavka (MTTR), za ~50 %), ojačali CI/CD automatiziranim pregledom kôda i provjerama ranjivosti te podržali autonomniji razvoj na složenim projektima.

Unutar Rakutenovog inženjerskog tima, njihov plan za umjetnu inteligenciju je jasan i namjerno operativan. Kaji uokviruje rad oko tri prioriteta kojima se timovi posvećuju.

• Gradite brže („Brzina! Brzina! Brzina!”): timovi koriste Codex u operativnim tijekovima rada, uključujući nadzor i dijagnostiku temeljenu na KQL-u, kako bi ubrzali analizu temeljnog uzroka i otklanjanje problema, pomažući skratiti srednje vrijeme do oporavka (MTTR) za do 50 %.
• Gradite sigurnije („Obavite posao“): Codex se poziva u CI/CD-u za pregled kôda i provjere ranjivosti, automatski primjenjujući interne standarde kako bi timovi mogli brzo isporučivati uz zaštitne mjere.
• Radite pametnije („AI-nizacija“): Codex pokreće veće, dvosmislene projekte od specifikacije prema funkcionalnim implementacijama, smanjujući ovisnost o savršeno definiranim zahtjevima, omogućujući autonomnije izvršavanje i u konačnici sažimajući tromjesečne napore u tjedne.

Codex se izravno preslikava na svaki prioritet kao pouzdan agent u širem kompletu alata, pojavljujući se ondje gdje brzina, sigurnost i autonomija stvaraju složenu vrijednost.

Brzina u Rakutenu uključuje vrijeme oporavka, a ne samo brzinu razvoja.

Timovi koriste KQL (Azureov sustav upita za zapisnike i telemetriju) za nadzor API-ja i analizu signala. Codex funkcionira uz ove tijekove rada kako bi identificirao temeljne uzroke i predložio ispravke, smanjujući vrijeme između upozorenja i rješenja.

S točke gledišta inženjeringa pouzdanosti mrežnih lokacija (SRE), ovo skraćuje put od otkrivanja do otklanjanja problema. Umjesto da ručno spajaju upite, zapisnike i zakrpe, inženjeri se mogu usredotočiti na potvrđivanje i implementaciju popravaka.

Rakuten procjenjuje da ovaj pristup može smanjiti MTTR za približno 50 % kada dođe do problema. Ili jednostavnije rečeno: Rakuten je koristio Codex kako bi dvostruko brže rješavao probleme kad nešto pođe po zlu.

Kako se isporuka ubrzava, pregled i implementacija mogu postati uska grla. Rakuten to adresira integriranjem Codexa izravno u svoj CI/CD kanal.

Codex provodi pregled kôda i provjere ranjivosti prije nego što promjene stignu do faze proizvodnje. Rakuten unosi interna načela i standarde kodiranja u ove radne tijekove kako bi pregledi bili usklađeni s očekivanjima tvrtke.

„Naša interna načela kodiranja pružamo Codexu”, kaže Kaji. „Primjenjujući ista načela, on pregledava je li kôd usklađen s našim standardima.”

Rezultat: sigurnosne provjere odvijaju se dosljedno i automatski, omogućujući timovima da se kreću brže bez snižavanja standarda.

Rakutenov treći prioritet — 'AI-nizacija' — usmjeren je na autonomiju. Codex se ne koristi samo za pregled i održavanje, već i za izvršavanje većih, dvosmislenih projekata od početka do kraja. Umjesto zahtijevanja savršeno definiranih specifikacija, Codex može nastaviti dalje na temelju djelomičnih zahtjeva i proizvesti upotrebljive artefakte.

„Najnoviji modeli Codexa mogu čitati između redaka”, kaže Kaji. „Čak i ako zahtjevi nisu savršeno definirani, razumije što pokušavamo izgraditi.”

Jedan primjer: izrada verzije mobilne aplikacije postojeće usluge AI agenta na webu. Codex je implementirao cijelu specifikaciju, uključujući potpunu implementaciju cijelog stoga s Python/FastAPI pozadinskim sustavom i Swift/SwiftUI iOS aplikacijom, uključujući sve pozadinske API-je, bez uputa čovjeka u svakom koraku. Codex je skratio vrijeme razvoja za ovaj projekt s jednog tromjesečja na tjedne.

Kako Codex preuzima više posla na generiranju kôda, Rakuten preusmjerava ulogu inženjera na pisanje jasnijih specifikacija i provjeru rezultata prema mjerljivim standardima. 

„Naša uloga više nije provjeravati svaki redak kôda”, kaže Kaji. „Naša je uloga jasno definirati što želimo i utvrditi kako to provjeriti.”

Rakuten je podržao ovu promjenu kroz praktične radionice za inženjerske, proizvodne i netehničke timove — doprinoseći tome da Codex ima središnju ulogu u pomaganju timovima da brže isporučuju, rade sigurnije i skaliraju autonomni razvoj u cijeloj organizaciji.