11 倍
AI 輔助的程式碼變更比例一年內從 7% 增至 79%
73%
工程團隊人數維持不變,AI 輔助部署頻率增幅
93%
資料平台變更成功率(原為 58%)
4 倍
每項支援請求所促成的資料平台變更數量增幅
loveholidays (在新視窗中開啟)是一家領先的線上旅行社,業務遍及八個歐洲市場。loveholidays 運用自家技術,每天處理 60 兆種旅遊套裝組合,協助數百萬人找到理想假期。為了支撐如此龐大的規模,多年來持續打造技術平台,讓搜尋及預訂假期變得更快速、更靈活。
現在,Codex 正在改變哪些人能參與平台開發。
產品經理、設計師和商務團隊愈來愈常直接參與 loveholidays 程式碼庫的開發。各團隊可以製作客戶體驗原型、變更資料與基礎架構,並將構想化為可運作的軟體,不必再讓每項需求先排進工程團隊的工作佇列。
loveholidays 工程主管 Dmitri Lerko 表示:「人人都能參與開發。變更應用程式和基礎架構、部署程式碼,已不再是工程團隊的專屬工作。產品經理、設計師和商務利害關係人都在創造價值並執行部署。」
對 loveholidays 技術長 Mike Jones 而言,這是更宏大願景的一部分:將公司的技術與人才專業結合,打造該公司所稱的「旅遊通用智慧」,並透過 AI 讓兩者更容易為人所用。
「在 loveholidays,我們的平台願景是打造旅遊通用智慧。也就是將我們卓越的技術與員工的專業知識結合,並透過 AI 和 Codex,讓人人都能運用這些能力。」
Search Playground 正是最明確的例子之一。
過去,其他部門若有人提出新的客戶體驗構想,就得說服工程團隊優先製作原型。因此,每項實驗都有機會成本:工程師花時間測試一個構想,就無法把這段時間用在其他工作上。
loveholidays 希望擺脫這種依賴。
工程師運用公司的設計系統、前端技術與 Codex,打造了 Search Playground。公司各部門的人都能藉此將構想化為可運作的客戶體驗、收集意見,並測試這項體驗能否創造價值。
目前已有超過十種新搜尋體驗透過 Playground 完成開發。其中大多由非工程人員打造,且至少已有三種在 loveholidays 網站上運作。
其中之一是 Inspire Me(在新視窗中開啟),可協助旅客探索各種旅遊選擇,從海灘度假到美食之旅皆涵蓋在內。
另一個案例則來自行銷團隊。在近期的 Crisps from Abroad 活動中,團隊希望建立互動式微型網站,收集參賽資料並提供度假靈感。過去,團隊必須仰賴外部代理商設計及開發獨立的數位體驗,因而增加成本並拉長時程。團隊運用 Codex 和 Search Playground,在幾小時內自行打造出這項體驗,同時沿用 loveholidays 既有的設計系統。
Lerko 表示:「我們希望讓試驗新構想的能力不再受限於實際可用的工程工時。」成果不僅是原型製作速度加快,也讓更多構想有機會成為產品。
同樣的原則也適用於幕後系統。
loveholidays 的資料平台與基礎架構最初是為技術使用者設計的。若要進行變更,使用者必須熟悉專用工具、程式碼儲存庫、原始碼控制和內部流程。每當有人遇到困難,都必須由專業工程師介入。
Codex 為 loveholidays 提供了另一種擴大運用這類專業知識的方式。
工程團隊將最佳實務、指示和驗證機制編入工作流程,再由 Codex 引導其他使用者完成這些流程。員工無須瞭解每一套底層系統,只要專注於想達成的目標;Codex 則會協助提出變更方案、執行檢查,並引導變更完成發布流程。
Lerko 表示:「我們把所有最佳實務和驗證機制編寫成程式,並隨實際情況變化持續改進。資料與基礎架構工程師的專業知識可透過 Codex 隨時取用,因此任何自行處理基礎架構或資料需求的人,都能全天候獲得專業支援。」
成果可以量化。
過去一年,loveholidays 資料平台由 AI 輔助的變更成功率已從 58% 提升至 93%。與此同時,每一項支援請求所促成的資料平台變更數量,也增加至原來的四倍。
在更廣泛的自助式基礎架構工作流程中,成功率也從 63% 提升至 90%。
雙方的工作方式也因此改變。各團隊無須等待專家協助即可推進工作;工程師也能少花時間處理例行需求的問題,將更多心力用於改善平台本身。
「能交由 AI 處理的工作愈多,你的職務層次就提升得愈高。你的工作不再只是接到現成的解決方案後加以實作。你必須參與解決業務問題。」
這項轉變已反映在 loveholidays 整個工程組織中。
一年前,loveholidays 約有 7% 的程式碼變更由 AI 輔助完成。如今,這項比例已達 79%。
同一期間,部署次數增加了 73%,工程團隊人數則大致維持不變。
對 loveholidays 而言,增加的開發量能不是為了單純產出更多程式碼。公司刻意以業務成果衡量 AI 的成效,而非僅看採用率。
Jones 表示:「技術只是達成目的的手段。重點不在技術本身,而在於技術帶來的影響。我們不只是讓大家能使用工具,更要協助他們解決業務問題,並衡量實際影響。」
部分影響已反映在公司獲利上。
loveholidays 現在有更多餘裕處理過去因機會成本太高而無法進行的最佳化工作。資料工程團隊每年已降低約 £36,000 的雲端儲存成本,並透過減少資料處理浪費,每年再節省約 £100,000。
更深遠的影響,或許是各團隊如今認為能做到的事更多了。
Lerko 表示:「我們發現,過去太難辦到的事,如今已變得稀鬆平常。現在看似太難的事,將來也會成為日常。」
對 loveholidays 而言,Codex 正逐漸成為員工與公司底層技術之間的共同介面。
Lerko 表示:「Codex 正逐漸成為單一控制平面,也就是工程師、資料科學家與業務團隊共用的單一介面。共用單一介面能帶來很大效益,因為你不再需要教每個人使用不同的工具。」
這揭示了一種不同的軟體開發模式:專家知識可供整個組織運用,更多人能將構想化為可運作的產品,而工程師也能進一步投入更高層次的問題解決工作。
對 loveholidays 而言,這正是「旅遊通用智慧」的最終意義:將公司打造的技術與員工的專業知識結合,再讓更多部門都能運用兩者。
有了 Codex,提出構想的人與能把構想化為成果的人之間,界線正逐漸消失。


