Przyszłość Technologii

Jak testować nowe technologie w startupie

Jak testować nowe technologie w startupie

Testowanie nowych technologii w startupie to jak randka w ciemno – wiesz, że może być albo przełomem, albo katastrofą, ale nie dowiesz się, póki nie spróbujesz. Kluczem jest systemowe podejście: od małych eksperymentów po skalowanie, z ciągłym pomiarem efektów i gotowością na szybkie wycofanie się, gdy coś nie działa. W NexTech Solutions wypracowaliśmy metodologię, która pozwala nam testować dziesiątki technologii rocznie, tracąc przy tym minimum czasu i zasobów – oto jak to robimy.

Po co w ogóle testować? Czy nie lepiej postawić na sprawdzone rozwiązania?

W świecie, gdzie ChatGPT potrafi napisać kod lepiej niż junior developer po 3 kawach, a nowe frameworki frontendowe powstają szybciej niż memy na Twitterze, ignorowanie nowych technologii to przepis na porażkę. Ale…

Jak testować nowe technologie w startupie

Pamiętasz Web3? W 2021 roku każdy startup chciał być „decentralizowany”. Dziś te same firmy usuwają NFT ze swoich profili LinkedIn szybciej niż studenci usuwają historię przeglądarki przed oddaniem laptopa rodzicom. Dlatego testowanie ≠ adopcja. To proces filtrowania hype’u od rzeczywistych game-changerów.

5-etapowy proces testowania technologii w NexTech

1. Faza „Czy to nie kolejny blockchain?” – weryfikacja podstaw

Zanim w ogóle zaczniemy testować, zadajemy 5 kluczowych pytań:

  • Czy rozwiązuje realny problem naszych klientów? (Nie nasz, nie inwestorów – klientów!)
  • Jaka jest krzywa nauki? Jeśli zespół potrzebuje 6 miesięcy na opanowanie podstaw, to nie dla startupu.
  • Jak wygląda społeczność i dokumentacja? 3 posty na Stack Overflow z 2018 roku? Dziękujemy, następny.
  • Czy integruje się z naszym stackiem? Nowy super-framework, który wymaga przepisania całego backendu? Świetny pomysł… nie.
  • Jaka jest total cost of ownership? Licencje, hosting, szkolenia – często diabeł tkwi w szczegółach.

2. Eksperymenty w piaskownicy – minimalna inwazja w kod

Wprowadzamy nową technologię w najbardziej kontrolowanym środowisku:

Rodzaj testu Czas Zasoby Cel
Proof of Concept 1-3 dni 1 developer Czy w ogóle działa jak obiecują?
Benchmark 3-5 dni 2 developerów Wydajność vs obecne rozwiązania
Integration Spike 1 tydzień Zespół cross-functional Jak gra z resztą systemu?

Kluczowa zasada: żadnych eksperymentów na produkcji. To jak testowanie nowej receptury ciasta na weselu siostry – ryzyko nieproporcjonalne do potencjalnych korzyści.

3. Metryki, metryki i jeszcze raz metryki

W NexTech nie wierzymy w „wydaje się szybsze”. Mierzymy wszystko:

  • Wydajność: czas odpowiedzi, zużycie CPU/RAM, throughput
  • Koszt zespołu: czas implementacji, częstotliwość błędów
  • Doświadczenie developerów: ankieta w zespole po testach (skala 1-10)
  • Koszt biznesowy: TCO przez 12 miesięcy

Nasz ulubiony wykres? Porównanie zaangażowania developerów przed i po wdrożeniu. Jeśli po 2 miesiącach w Slacku wciąż dominują wątki typu „jak to kurde działa?”, to znak, że może jednak nie było warto.

4. Decyzja: skalować, iterować czy zabić?

Na podstawie danych podejmujemy jedną z trzech decyzji:

  1. Skalowanie (10% przypadków): Technologia spełnia wszystkie kryteria, zespół ją pokochał, metryki zielone.
  2. Iteracja (30%): Potencjał jest, ale potrzebne modyfikacje. Wyznaczamy konkretne KPI do poprawy w następnym cyklu.
  3. Zabicie projektu (60%): Tak, większość testów kończy się właśnie tak. I dobrze – każda „nie” przybliża nas do lepszego „tak”.

5. Retrospektywa – co poszło nie tak?

Nawet przy udanych wdrożeniach robimy retrospektywę. Kluczowe pytania:

  • Czy oszacowaliśmy dobrze koszty?
  • Czy zaangażowaliśmy właściwe osoby?
  • Czy nasze metryki były właściwe?
  • Czego nie przewidzieliśmy?

Te wnioski trafiają do naszej wewnętrznej bazy wiedzy „Jak nie testować technologii” – zbiór porażek wart więcej niż wszystkie sukcesy razem wzięte.

Najczęstsze błędy (które sami popełniliśmy, więc możesz ich uniknąć)

1. „To nowe, więc musi być lepsze”

W 2019 przestawiliśmy cały frontend na nowy, lśniący framework JavaScript. Po 8 miesiącach okazało się, że:

  • Wydajność gorsza o 40%
  • Biblioteki UI praktycznie nieistniejące
  • Główny maintainer porzucił projekt

Koszt powrotu do poprzedniego rozwiązania: 3 miesiące pracy całego zespołu. Lekcja: nowe ≠ lepsze.

2. Testowanie pod publikę

Przez rok mieliśmy „blockchainowego” feature’a w produktach, bo inwestorzy pytali o Web3. Zero realnego użycia, za to masę problemów technicznych. Gdy w końcu go usunęliśmy, nikt nawet nie zauważył. Moralność? Nie testuj technologii dla PR-u.

3. Ignorowanie efektu drugiego tygodnia

Wielu technologii świetnie się używa przez pierwszy tydzień – świeża dokumentacja, nowe możliwości. Problem zaczyna się, gdy trzeba napisać testy, zdebugować problem w produkcji, czy dodać niestandardową funkcjonalność. Dlatego nasze testy trwają minimum 2 tygodnie.

Case study: Jak testowaliśmy GPT-4 w NexTech

Gdy OpenAI wypuściło GPT-4, mieliśmy gotowy plan testów:

  1. Tydzień 1: 5 developerów testuje API w izolowanych środowiskach
  2. Tydzień 2: Implementacja w 3 kontrolowanych przypadkach użycia
  3. Tydzień 3: Benchmark jakości odpowiedzi vs koszt i czas
  4. Tydzień 4: Decyzja o wdrożeniu w 2 produktach

Wynik? 30% redukcja czasu na pisanie boilerplate’u, ale też niespodzianka – koszt API był 5x wyższy niż szacowaliśmy. Dzięki testom mogliśmy zoptymalizować użycie przed pełnym wdrożeniem.

Podsumowanie: 7 zasad testowania technologii w startupie

  1. Start small – małe eksperymenty, duże wnioski
  2. Measure everything – dane > opinie
  3. Timebox – żaden test nie trwa w nieskończoność
  4. Kill fast – porażka to też wynik
  5. Involve the team – developerzy wiedzą najlepiej
  6. Think long-term – nie tylko „jak wdrożyć”, ale też „jak utrzymać”
  7. Learn publicly – dziel się wnioskami, nawet z porażek

Pamiętaj: w startupie nie chodzi o to, by być pierwszym, który użyje nowej technologii, ale o to, by być najlepszym w rozwiązaniu realnych problemów. A czasem najlepsze rozwiązanie to… nie rozwiązywać problemu wcale. Ale to już temat na kolejny artykuł.