Resultados
50%
Redução no MTTR
Resultados
3-4x
Redução potencial do tempo de criação de projetos — de trimestres para semanas
Rakuten(abre numa nova janela) é uma empresa global de inovação que opera em ecommerce, fintech e comunicações móveis, servindo consumidores e comerciantes a enorme escala. Com 30 000 colaboradores em todo o mundo, as suas equipas de engenharia lançam produtos num ecossistema grande e complexo, onde tanto a velocidade como a fiabilidade são essenciais.
É por isso que Yusuke Kaji, Diretor-Geral de IA para Empresas na Rakuten, passou o último ano a levar fluxos de trabalho agênticos mais fundo na forma como as equipas planeiam, criam e validam software. Codex—o agente de programação da OpenAI — tornou-se uma parte central da stack de engenharia da Rakuten, especialmente onde a empresa precisa de avançar mais depressa sem comprometer a segurança.
Ao longo do último ano, os engenheiros da Rakuten usaram o Codex em operações e entrega de software para encurtar a resposta a incidentes (incluindo uma redução de cerca de 50% no tempo médio de recuperação, ou MTTR), reforçar CI/CD com revisão automatizada de código e verificações de vulnerabilidades, e apoiar desenvolvimento mais autónomo em projetos complexos.
«Não nos interessa apenas gerar código rapidamente. Interessa-nos lançar com segurança. Velocidade sem segurança não é sucesso.»
Dentro da equipa de engenharia da Rakuten, a agenda de IA é clara e intencionalmente operacional. Kaji enquadra o trabalho em torno de três prioridades que mobilizam as equipas:
- Criar mais depressa («Speed!! Speed!! Speed!!»): as equipas usam o Codex em fluxos de trabalho operacionais, incluindo monitorização e diagnóstico baseados em KQL, para acelerar a análise de causa raiz e a remediação, ajudando a reduzir o MTTR em até 50%.
- Criar com mais segurança («Get things done»): o Codex é invocado em CI/CD para revisão de código e verificações de vulnerabilidades, aplicando automaticamente normas internas para que as equipas possam lançar rapidamente com guardrails.
- Operar de forma mais inteligente («AI-nization»): o Codex faz avançar projetos maiores e ambíguos desde a especificação até implementações funcionais, reduzindo a dependência de requisitos perfeitamente definidos, permitindo execução mais autónoma e, em última análise, encurtando esforços de trimestres para semanas.
O Codex corresponde diretamente a cada prioridade como agente fiável dentro de um conjunto mais amplo de ferramentas, aparecendo onde velocidade, segurança e autonomia criam valor cumulativo.
Na Rakuten, velocidade inclui tempo de recuperação, não apenas velocidade de desenvolvimento.
As equipas usam KQL (o sistema de consultas da Azure para registos e telemetria) para monitorizar APIs e analisar sinais. O Codex trabalha em conjunto com estes fluxos de trabalho para ajudar a identificar causas raiz e sugerir correções, reduzindo o tempo entre alerta e resolução.
Do ponto de vista de engenharia de fiabilidade de sites (SRE), isto encurta o caminho da deteção à remediação. Em vez de juntar manualmente consultas, registos e patches, os engenheiros podem focar-se em validar e implementar correções.
A Rakuten estima que esta abordagem pode reduzir o MTTR em aproximadamente 50% quando surgem problemas. Ou, de forma mais simples: a Rakuten usou o Codex para corrigir problemas duas vezes mais depressa quando algo falha.
À medida que os lançamentos aceleram, a revisão e a implementação podem tornar-se entraves. A Rakuten resolve isto integrando o Codex diretamente na sua pipeline de CI/CD.
O Codex realiza revisão de código e verificações de vulnerabilidades antes de as alterações chegarem à produção. A Rakuten introduz princípios e normas internas de programação nestes fluxos de trabalho para que as revisões estejam alinhadas com as expectativas da empresa.
«Fornecemos os nossos princípios internos de programação ao Codex», diz Kaji. «Usando os mesmos princípios, ele revê se o código está alinhado com as nossas normas.»
O resultado: as verificações de segurança acontecem de forma consistente e automática, permitindo que as equipas avancem mais depressa sem baixar os padrões.
A terceira prioridade da Rakuten — AI-nization — foca-se na autonomia. O Codex é usado não só para revisão e manutenção, mas também para executar projetos maiores e ambíguos de ponta a ponta. Em vez de exigir especificações perfeitamente definidas, o Codex consegue avançar a partir de requisitos parciais e produzir artefactos utilizáveis.
«Os modelos Codex mais recentes conseguem ler nas entrelinhas», diz Kaji. «Mesmo quando os requisitos não estão perfeitamente definidos, compreendem aquilo que estamos a tentar criar.»
Um exemplo: criar uma versão de aplicação móvel de um serviço existente de agente de IA baseado na Web. O Codex implementou toda a especificação, envolvendo uma implementação full-stack com backend Python/FastAPI e uma aplicação iOS em Swift/SwiftUI, incluindo todas as APIs de backend, sem instruções humanas passo a passo. O Codex reduziu o tempo de desenvolvimento deste projeto de um trimestre para semanas.
À medida que o Codex assume mais trabalho de geração de código, a Rakuten está a deslocar o papel do engenheiro para a escrita de especificações mais claras e a verificação dos outputs face a normas mensuráveis.
«O nosso papel já não é verificar cada linha de código», diz Kaji. «O nosso papel é definir claramente o que queremos e estabelecer como o verificar.»
A Rakuten apoiou esta mudança através de workshops práticos entre equipas de engenharia, produto e não técnicas, contribuindo para que o Codex desempenhe um papel central em ajudar as equipas a lançar mais depressa, operar com mais segurança e escalar desenvolvimento autónomo em toda a organização.
