W pierwszej części skupimy się na tym, po co w ogóle mierzyć zespoły i dlaczego w wielu organizacjach ten temat wykłada się już na etapie wdrożenia. Nie chodzi o samo narzędzie, ale o szerszy program zmiany – sposób pracy, podejmowania decyzji i rozliczania efektów. Pojawi się też wątek tego, jakie obszary pracy developerów da się dziś mierzyć sensownie oraz jak zmienia się podejście do efektywności w momencie, gdy zespoły zaczynają korzystać z AI. Kluczowe pytanie: jak odróżnić realną poprawę wyników od „pozornej produktywności” i jak mierzyć samą adopcję AI w wytwarzaniu oprogramowania.
Druga część to perspektywa SRE i codziennego dowożenia jakości systemów. Releasy produkcyjne, observability (metryki, logi, trace’y), reagowanie na incydenty i praca w war roomach – czyli momenty, w których widać, czy zespół faktycznie działa skutecznie. Do tego post mortemy i przekładanie wniosków na konkretne zmiany w procesie. Ważnym elementem będzie też spojrzenie z dwóch stron – jak developerzy korzystają z danych o systemie i gdzie zaczyna się odpowiedzialność za utrzymanie.
Całość sprowadza się do jednego: jak przełożyć cele i metryki na rezultaty?
-1.png?height=60&name=logo_CIONET_horizontal_nosignature_white_RGB%20(8)-1.png){kind=logo}
.png)
