Decyzja o przepisaniu systemu legacy oraz wykorzystaniu do tego sztucznej inteligencji zależy od kilku kluczowych czynników procesowych, technologicznych i biznesowych.
Więcej opowiemy już na webinarze 07.10 o 18:00 - ale poniżej krótka zajawka 😉
Kiedy WARTO przepisać system?
- Gdy rozwój obecnego systemu drastycznie zwolnił („zderzenie ze ścianą”): Wprowadzanie nowych funkcjonalności trwa bardzo długo (np. praca nad jednym elementem ciągnie się miesiącami) z powodu skomplikowania kodu i narastającego długu technologicznego.
- Gdy występuje duży „skill gap” i brak zrozumienia kodu: W projekcie znajduje się mnóstwo nieużywanego kodu, brakuje pełnego pokrycia testami, a zespół nie zna technologii, w której napisano pierwotny system.
- Gdy koszt rozwoju jest nieadekwatny do wartości biznesowej: Dalsze rozwijanie i łatanie starego systemu staje się zbyt drogie i nieefektywne w porównaniu do potencjalnych korzyści.
- Gdy osiągnięto założony cel walidacyjny (MVP): Dotychczasowe rozwiązanie spełniło swoją rolę walidacyjną na rynku, a dalszy rozwój wymaga przejścia na znany i kontrolowany przez zespół stos technologiczny.
Kiedy NIE WARTO przepisać systemu (lub na co uważać)?
- Brak wiedzy o sposobie pracy użytkowników: Jeśli nie ma dobrze zebranej wiedzy o rzeczywistych nawykach, specyficznych ścieżkach i potrzebach użytkowników, przepisanie systemu od zera grozi zbudowaniem aplikacji, która zostanie przez nich odrzucona.
- Brak poukładanych procesów (SDLC): Jeśli w firmie brakuje fundamentów, takich jak automatyczne testy, ciągłe dostarczanie (CI/CD) czy sprawne pętle zwrotne, sam rewrite nie rozwiąże problemów organizacyjnych, a jedynie je uwypukli.
- Brak jasnej strategii produktowej: W bardzo szybkim tempie pracy błędy w decyzjach biznesowych stają się niezwykle kosztowne w odkręcaniu.
Czy warto użyć do tego AI?
Tak, ale pod warunkiem, że AI traktuje się jako wzmacniacz (amplifier) procesów, a nie magiczne rozwiązanie.
- Drastyczne przyspieszenie i spadek kosztów: Połączenie AI z odpowiednim procesem pozwala skrócić czas przepisywania z lat do tygodni (np. przepisanie aplikacji w 8 tygodni przez 4-osobowy zespół) oraz 4–5-krotnie przyspieszyć dostarczanie nowych funkcjonalności (przypadek Pragmatic Meet).
- Konieczność metodyki (np. Spec Driven Development - SDD): Sam "vibe coding" (pisanie kodu bez struktury) nie sprawdza się przy skomplikowanych projektach. Kluczowe jest ustrukturyzowane podejście – tworzenie precyzyjnych specyfikacji w BDD/Gerkinie jako "nowego kodu".
- Zarządzanie kontekstem i wiedzą: Zamiast ładować cały projekt do jednej sesji czatu, należy używać odizolowanych agentów z czystym kontekstem i dbać o wysoką jakość ustrukturyzowanej bazy wiedzy.
- Niezbędna rola człowieka: AI wymaga stałej kontroli jakości (np. codziennych testów eksploracyjnych i review) oraz zachowania krytycznego myślenia przez inżynierów i product managerów.
🔴 Dołącz do webinaru: https://pragmaticmeet.com/pl/wydarzenia/przepisywanie-starych-systemow-it-w-2026-roku-czy-i-kiedy-ma-to-sens-biznesowy-na-podstawie-case-study