Rakuten remediază problemele de două ori mai rapid cu Codex

Rakuten⁠⁠(se deschide într-o fereastră nouă) este o companie globală de inovație care operează în comerț electronic, tehnologie financiară și comunicații mobile, deservind atât consumatorii, cât și comercianții pe scară largă. Având 30.000 de angajați la nivel mondial, echipele sale de ingineri operează în cadrul unui ecosistem de produse vast și complex, în care atât viteza, cât și fiabilitatea sunt esențiale.

Din acest motiv, Yusuke Kaji, director general al diviziei de inteligență artificială pentru afaceri la Rakuten, a petrecut ultimul an implementând fluxurile de lucru agentice mai adânc în modul în care echipele planifică, construiesc și validează programe informatice. Codex⁠⁠, agentul de programare de la OpenAI, a devenit o parte esențială a platformei de inginerie a Rakuten, mai ales acolo unde compania trebuie să se miște mai repede fără a compromite securitatea.

În ultimul an, inginerii Rakuten au folosit Codex pentru operațiuni și livrarea de software pentru a simplifica răspunsul la incidente (inclusiv o reducere de ~50% a timpului mediu de recuperare, sau MTTR), pentru a consolida CI/CD cu revizuirea automată a codului și verificări ale vulnerabilităților și pentru a sprijini o dezvoltare mai autonomă în proiecte complexe.

În cadrul echipei de ingineri Rakuten, agenda lor de inteligență artificială este clară și intenționat operațională. Kaji încadrează munca în jurul a trei priorități care mobilizează echipele:

• Construiește mai rapid („Viteză!! Viteză!! Viteză!!”): Echipele folosesc Codex în fluxuri de lucru operaționale, inclusiv monitorizare și diagnosticare bazate pe KQL, pentru a accelera analiza cauzei principale și remedierea, contribuind la comprimarea MTTR cu până la 50%.
• Construiește mai sigur („Du lucrurile la bun sfârșit”): Codex este invocat în CI/CD pentru revizuirea codului și verificări de vulnerabilități, aplicând automat standardele interne, astfel încât echipele să poată lansa soluții rapid, cu măsuri de protecție.
• Operează mai inteligent („IA-nizare”): Codex duce mai departe proiecte mai mari și ambigue, de la specificație către implementări funcționale, reducând dependența de cerințe perfect definite, permițând o execuție mai autonomă și, în cele din urmă, comprimând eforturi de un trimestru în săptămâni.

Codex se corelează direct cu fiecare prioritate ca un agent de încredere într-un set de instrumente mai amplu, apărând acolo unde viteza, siguranța și autonomia creează valoare cumulativă.

La Rakuten, viteza include timpul de recuperare, nu doar viteza de dezvoltare.

Echipele folosesc KQL (sistemul de interogare Azure pentru jurnale și telemetrie) pentru a monitoriza API-urile și a analiza semnalele. Codex funcționează alături de aceste fluxuri de lucru pentru a ajuta la identificarea cauzelor fundamentale și la sugerarea de remedieri, reducând timpul dintre alertă și rezolvare.

Din perspectiva ingineriei de fiabilitate a site-ului (SRE), acest lucru scurtează drumul de la detectare la remediere. În loc să îmbine manual interogări, jurnale și patch-uri, inginerii se pot concentra pe validarea și implementarea remedierilor.

Rakuten estimează că această abordare poate reduce MTTR cu aproximativ 50% atunci când apar probleme. Sau, mai simplu spus: Rakuten a folosit Codex pentru a remedia problemele de două ori mai repede atunci când ceva se strică.

Pe măsură ce livrarea se accelerează, revizuirea și implementarea pot deveni blocaje. Rakuten abordează acest lucru prin integrarea Codex direct în pipeline-ul său CI/CD.

Codex efectuează revizuiri de cod și verificări ale vulnerabilităților înainte ca modificările să ajungă în producție. Rakuten integrează principiile și standardele interne de programare în aceste fluxuri de lucru, astfel încât revizuirile să fie aliniate cu așteptările companiei.

„Oferim principiile noastre interne de programare către Codex”, spune Kaji. „Folosind aceleași principii, verifică dacă codul se aliniază la standardele noastre.”

Rezultatul: verificările de siguranță au loc consecvent și automat, permițând echipelor să se miște mai rapid fără a reduce standardele.

A treia prioritate a Rakuten — AI-nizarea — se concentrează pe autonomie. Codex este folosit nu doar pentru revizuire și mentenanță, ci și pentru executarea de proiecte mai mari, ambigue, de la un capăt la altul. În loc să necesite specificații perfect detaliate, Codex poate avansa pornind de la cerințe parțiale și poate produce artefacte utilizabile.

„Cele mai recente modele Codex pot citi printre rânduri”, spune Kaji. „Chiar dacă cerințele nu sunt definite perfect, înțelege ce încercăm să construim.”

Un exemplu: dezvoltarea unei versiuni de aplicație mobilă a unui serviciu existent de agent AI bazat pe web. Codex a implementat întreaga specificație, implicând o implementare full stack cu un backend Python/FastAPI și o aplicație iOS Swift/SwiftUI, incluzând toate API-urile de backend, fără instrucțiuni umane pas cu pas. Codex a redus timpul de dezvoltare pentru acest proiect de la un trimestru la săptămâni.

Pe măsură ce Codex preia mai multă muncă de generare de cod, Rakuten mută rolul inginerului către redactarea unor specificații mai clare și verificarea rezultatelor în raport cu standarde măsurabile. 

„Rolul nostru nu mai este să verificăm fiecare linie de cod”, spune Kaji. „Rolul nostru este să definim clar ce ne dorim și să stabilim cum să verificăm acest lucru.”

Rakuten a sprijinit această schimbare prin ateliere practice în cadrul echipelor de inginerie, produs și non-tehnice — contribuind la faptul că Codex joacă un rol central în a ajuta echipele să livreze mai rapid, să opereze mai sigur și să extindă dezvoltarea autonomă în întreaga organizație.