Ne oldu?
loveholidays, ürün, tasarım, ticari, veri ve altyapı çalışmalarında OpenAI'nin Codex ürününü kullandığını söylüyor. Şirket, yapay zeka destekli kod değişikliklerinin bir yılda %7'den %79'a yükseldiğini, dağıtımların %73 arttığını ve mühendislik çalışan sayısının genel olarak sabit kaldığını söylüyor. Ayrıca yapay zeka destekli Veri Platformu ve altyapı değişiklikleri için daha yüksek başarı oranları da rapor ediliyor.
OpenAI'nin 26 Ağustos'taki müşteri hikayesi, sekiz Avrupa pazarında faaliyet gösteren çevrimiçi seyahat acentesi loveholidays'in, ürün yöneticilerinin, tasarımcıların ve ticari çalışanların kod tabanlarına doğrudan katkıda bulunmasına olanak sağlamak için Codex'yi nasıl kullandığını anlatıyor. Şirket, bu ekiplerin müşteri deneyimlerini prototipleyebileceğini ve her talebin mühendislik sırasına girmeden veri veya altyapı değişiklikleri yapabileceğini söylüyor. Loveholidays'in mühendislik başkanı Dmitri Lerko, değişimi uygulama, altyapı ve dağıtım çalışmalarının artık yalnızca bir mühendislik faaliyeti olmaktan çıkarılması olarak tanımlıyor. Kaynak, bu açıklamaları loveholidays'in kendi dağıtım ve işletim modeline ilişkin açıklaması olarak sunuyor.
Bunun en açık örneği, loveholidays'in mühendislerinin şirketin tasarım sistemi, ön uç teknolojileri ve Codex ile oluşturduğu Search Playground'dur. Araç, çalışanların fikirlerini çalışan müşteri deneyimlerine dönüştürmesine, geri bildirim toplamasına ve bu fikirlerin değer sağlayıp sağlamadığını test etmesine olanak tanıyor. Oyun Alanı aracılığıyla çoğu mühendis olmayanlar tarafından 10'dan fazla arama deneyiminin geliştirildiği ve en az üçünün şirketin web sitesinde yayınlandığı bildiriliyor. Kaynak, gezi türlerini keşfetmeye yönelik bir özellik olan Inspire Me'yi ve Yurtdışından Crips aktivasyonu için bir pazarlama mikro sitesini örnek olarak gösteriyor. Mikrositenin harici bir kurum aracılığıyla değil, birkaç saat içinde şirket içinde oluşturulduğunu söylüyor.
Şirket ayrıca dahili veri ve altyapı iş akışları için Codex'yi kullanıyor. Kaynağa göre mühendislik ekipleri, Codex'nin diğer çalışanlara rehberlik edebileceği uygulamaları, talimatları ve doğrulamaları iş akışlarına kodluyor. loveholidays, yapay zeka destekli başarılı Veri Platformu değişikliklerinin geçen yıl %58'den %93'e çıktığını, destek talebi başına Veri Platformu değişikliklerinin sayısının ise dört kat arttığını bildirdi. Şirket, daha geniş self-servis altyapı iş akışlarında başarının %63'ten %90'a yükseldiğini söylüyor. Kaynak ayrıca yapay zeka destekli kod değişikliklerinin yaklaşık %7'den %79'a çıktığını, dağıtımların %73 arttığını ve mühendislik çalışan sayısının genel olarak sabit kaldığını bildirdi. Bunlar bağımsız olarak doğrulanmış ölçümler değil, raporlanan operasyonel ölçümlerdir.
Kaynak ayrıntıları: openai.com ↗
Neden önemli?
Bu örnek, bir mühendislik üretkenlik aracı olarak yapay zekadan, daha fazla çalışanın yazılım geliştirmeye katılmasını sağlayan bir arayüz olarak yapay zekaya geçişi gösteriyor. Bildirilen sonuçlar bu şirketin ötesine geçerse, yapılandırılmış iş akışları, doğrulamalar ve şirket içi uzmanlık, kuruluşların mühendislik ekiplerini aynı oranda genişletmeden yazılım çıktısını genişletmesine olanak tanıyabilir.
Örneğin önemi teknik olduğu kadar organizasyoneldir. Codex, daha önce depolar, kaynak kontrolü, dahili araçlar ve sürüm süreçlerine ilişkin özel bilgi gerektiren çalışanlar ve sistemler arasında ortak bir arayüz olarak sunulmaktadır. Bu düzenleme, uzman mühendislerin doğrudan müdahalesini gerektiren rutin isteklerin sayısını azaltarak diğer ekiplerin daha fazla fikri test etmesine ve mühendislerin platform iyileştirmeleri veya daha zorlu iş sorunlarına daha fazla zaman ayırmasına olanak tanıyabilir.
Bildirilen sonuçlar aynı zamanda yapay zeka kullanımını basit bir benimseme yerine ölçülebilir iş sonuçlarına da bağlıyor. loveholidays, Veri Mühendisliği ekibinin bulut depolama maliyetlerini yılda yaklaşık 36.000 £ azalttığını ve veri işleme atıklarını azaltarak yılda yaklaşık 100.000 £ daha tasarruf etmeyi beklediğini söylüyor. Şirket, bu tasarrufları, daha önce çok yüksek bir fırsat maliyeti taşıyan optimizasyon çalışmaları için daha fazla kapasiteye sahip olunmasına bağlıyor. Eğer doğruysa, rakamlar kodlama asistanlarının değerinin yalnızca bireysel geliştiricileri daha hızlı hale getirmekten değil, ertelenmiş operasyonel çalışmayı mümkün kılmaktan da kaynaklanabileceğini gösteriyor.
Model, şirketlerin teknik uzmanlığı nasıl tanımladığı açısından önemli olabilir. loveholidays, mühendislerinin, bilgilerinin rehberli iş akışları aracılığıyla kullanılabilmesi için en iyi uygulamaları ve doğrulamaları kodladığını söylüyor. Bu yaklaşım, iç standartları daha yeniden kullanılabilir hale getirebilir, ancak aynı zamanda sorumluluğu bu standartların ve etraflarındaki kontrollerin tasarımında da yoğunlaştırır. Kaynak, mühendis olmayan katkıların geleneksel mühendislik çalışmalarıyla aynı incelemeyi alıp almadığını, arızaların meydana gelip gelmediğini veya şirketin Codex aracılığıyla yapılan değişiklikler için güvenliği, gizliliği, erişim kontrolünü ve geri almayı nasıl ele aldığını belirlemez. Cevaplanmayan bu sorular, örneğin ne kadar genelleştirilebileceğini sınırlıyor.
İnteraktif Mekanizma: Aslında Nasıl Çalışıyor?
Bu gelişmenin arkasında yatan teknolojiyi etkileşimli olarak keşfedin.
crm_get_transaction(id='4092').An agent must create a draft calendar event for Tuesday at 2 p.m. Which evidence would establish the requested result?
Bundan sonra ne izlenecek?
Sonuçlar şirket tarafından raporlanıyor ve kaynak ayrıntılı bir metodoloji, karşılaştırma grubu, kod kalitesi denetimi veya ne kadar işin mühendislik incelemesine tabi kaldığına ilişkin bir döküm sunmuyor. Daha fazla kanıt, kazanımların devam edip etmediğini, risklerin veya bakım maliyetlerinin artıp artmadığını ve bu modelin loveholidays'in mevcut teknoloji ortamı dışında ne kadar geniş çapta çalıştığını göstermelidir.
Bir sonraki yararlı kanıt, ölçümün daha net bir açıklaması olacaktır. Kaynak, kod değişiklikleri, değişiklik başarısı, dağıtımlar ve destek talepleri için öncesi ve sonrası yüzdeleri veriyor, ancak her bir ölçümü tanımlamıyor, "geçen yıl" ötesindeki gözlem dönemini tam olarak tanımlamıyor veya temel hacmin ve iş karışımının değişip değişmediğini açıklamıyor. Ayrıca bir kontrol grubu veya bağımsız değerlendirme sağlamaz. Gelecekteki raporlama, artan aktiviteyi iyileşen sonuçlardan ayırmalı ve değişikliklerin dağıtımdan sonra güvenilir kalıp kalmadığını göstermelidir.
Mühendis olmayanların üretim sistemlerini değiştirmesi nedeniyle kalite ve hesap verebilirlik önemli olacaktır. loveholidays, Codex'nin değişiklikler önerebileceğini, kontroller gerçekleştirebileceğini ve yayınları yönlendirebileceğini söylüyor ancak kaynak, hangi değişikliklerin insan onayı gerektirdiğini, izinlerin nasıl sınırlandırıldığını veya bir iş veya güvenlik sorunu devam ederken otomatik doğrulama geçtiğinde ne olacağını belirtmiyor. Ayrıca bildirilen dağıtım artışının kuruluşun başka bir yerinde ek inceleme, izleme veya bakım çalışması yaratıp yaratmadığı da bilinmiyor.
Daha geniş soru taşınabilirliktir. loveholidays'in zaten önemli bir teknoloji platformu, yerleşik bir tasarım sistemi ve dahili uygulamaları iş akışlarına kodlayabilen mühendisleri vardı. Altyapısı daha az olgunlaşmış kuruluşlar aynı sonuçları elde edemeyebilir. Ayrıca şirketin rapor ettiği tasarruf ve üretkenlik kazanımlarının kullanım genişledikçe devam edip etmeyeceği veya mühendislik, ürün ve ticari ekipler arasındaki iş ve sorumluluk dağılımının daha da değişip değişmeyeceği de belirsiz. Bunlar, bunun tek bir müşteriden gelen olumlu bir hesaptan ziyade tekrarlanabilir bir kurumsal model olup olmadığına dair pratik testlerdir.