Nie zaczyna się od „wymieniamy proces". Zaczyna się od jednego strumienia pracy, zmierzonego uczciwie — i od decyzji go/no-go opartej na liczbach, nie na entuzjazmie. Trzy fazy, każda z twardym warunkiem wyjścia.
Każde przejście między fazami to decyzja właściciela organizacji — podjęta na dowodach z poprzedniej fazy, tak samo jak bramki wewnątrz procesu.
Przegląd tego, co jest — bez zmieniania czegokolwiek.
Jeden zespół, jeden strumień pracy, produkcyjne zadania — nie sandbox.
Rozszerzenie tam, gdzie pilot udowodnił wartość — w kolejności ryzyka.
AI SDLC nie usuwa ludzi z procesu — przesuwa ich tam, gdzie są niezastąpieni: cele, decyzje, ocena ryzyka, akceptacja wyniku. Uczciwie: codzienna praca zmienia się znacząco.
Mniej implementacji własnoręcznej, więcej definiowania zadań, przeglądu pracy agentów i decyzji technicznych, których proces nie podejmie sam.
Agenty wykonują testy; człowiek projektuje, co w ogóle znaczy „zweryfikowane" w danej domenie — kryteria, przypadki brzegowe, listy kontrolne.
Zamiast statusów i przydzielania zadań: definiowanie celów, decyzje na punktach kontrolnych i akceptacja wyników — z pełnym śladem audytowym.
Rola operatora to serce wdrożenia. Operator wyraża potrzeby w języku celu, podejmuje decyzje, których proces mu nie odbiera, i akceptuje wyniki na dowodach. Nie musi czytać kodu — musi rozumieć, czego chce, i umieć powiedzieć „nie". Przygotowanie operatorów to największa część pracy z ludźmi — i dlatego zaczynamy ją w fazie oceny, nie w rollout.
Etapy, bramki i kontrakty dopasowane do Waszego przepływu pracy i wymagań (w tym audytowych) — nie kopia cudzego procesu.
Integracja z issue trackerem, repozytorium i CI; konfiguracja agentów, bramek i śladu dowodowego na Waszej infrastrukturze.
Przygotowanie operatorów i zespołu, wspólne prowadzenie pilota, potem nadzór malejący aż do samodzielności.