Що сталося
loveholidays каже, що використовує OpenAI Codex для роботи з продуктами, дизайном, рекламою, даними та інфраструктурою. Компанія каже, що кількість змін коду за допомогою штучного інтелекту зросла з 7% до 79% за рік, розгортання зросло на 73%, а кількість інженерів залишилася практично незмінною. Він також повідомляє про більш високі показники успіху для платформи даних за допомогою ШІ та змін інфраструктури.
Історія клієнта OpenAI від 26 серпня описує, як loveholidays, туристичний онлайн-агент, що працює на восьми європейських ринках, використовує Codex, щоб дозволити менеджерам із продуктів, дизайнерам і комерційним працівникам робити безпосередній внесок у кодові бази. У компанії стверджують, що ці команди можуть створювати прототипи клієнтського досвіду та вносити зміни в дані чи інфраструктуру без кожного запиту, що потрапляє в чергу проектування. Дмитро Лерко, керівник інженерного відділу loveholidays, описує зміни як те, що робота над додатками, інфраструктурою та розгортанням більше не є виключно інженерною діяльністю. Джерело представляє ці заяви як розповідь loveholidays про власну модель розгортання та роботи.
Найяскравішим прикладом є Search Playground, яку loveholidays каже, що її інженери створили за допомогою системи дизайну компанії, інтерфейсних технологій і Codex. Інструмент дозволяє співробітникам перетворювати ідеї на робочий досвід клієнтів, збирати відгуки та перевіряти, чи приносять ці ідеї цінність. Повідомляється, що більше 10 пошукових механізмів було розроблено через Playground, більшість з яких не є інженерами, і принаймні три з них працюють на веб-сайті компанії. Як приклад джерело називає Inspire Me, функцію для вивчення типів подорожей і маркетинговий мікросайт для активації Crisps from Abroad. У ньому сказано, що мікросайт був створений внутрішньо за кілька годин, а не через зовнішнє агентство.
Компанія також використовує Codex для внутрішніх даних та робочих процесів інфраструктури. Згідно з джерелом, команди інженерів кодують практики, інструкції та перевірки в робочі процеси, якими Codex може керувати іншими співробітниками. loveholidays повідомляє, що успішні зміни платформи даних за допомогою штучного інтелекту зросли з 58% до 93% за останній рік, а кількість змін платформи даних на запит на підтримку зросла в чотири рази. У ширших робочих процесах інфраструктури самообслуговування компанія каже, що успішність зросла з 63% до 90%. Джерело також повідомляє, що зміни коду за допомогою штучного інтелекту зросли приблизно з 7% до 79%, кількість розгортань зросла на 73%, а кількість інженерів залишилася практично незмінною. Це звітні робочі показники, а не незалежно перевірені вимірювання.
Чому це важливо
Цей випадок ілюструє перехід від штучного інтелекту як інструменту продуктивності проектування до штучного інтелекту як інтерфейсу, який дозволяє більшій кількості співробітників брати участь у розробці програмного забезпечення. Якщо опубліковані результати виходять за межі цієї компанії, структуровані робочі процеси, перевірки та внутрішня експертиза можуть дозволити організаціям розширити випуск програмного забезпечення, не розширюючи групи інженерів з такою ж швидкістю.
Значення прикладу не тільки організаційне, але й технічне. Codex представлено як загальний інтерфейс між співробітниками та системами, які раніше вимагали спеціальних знань про репозиторії, контроль джерел, внутрішні інструменти та процеси випуску. Така домовленість може зменшити кількість рутинних запитів, які вимагають прямого втручання інженерів-спеціалістів, дозволяючи іншим командам тестувати більше ідей і дозволяючи інженерам витрачати більше часу на вдосконалення платформи або складніші бізнес-проблеми.
Повідомлені результати також пов’язують використання штучного інтелекту з вимірними бізнес-результатами, а не з простим впровадженням. loveholidays каже, що їх команда Data Engineering скоротила витрати на хмарне зберігання приблизно на 36 000 фунтів стерлінгів на рік і очікує заощаджувати ще приблизно 100 000 фунтів стерлінгів щорічно за рахунок зменшення відходів обробки даних. Компанія пояснює цю економію тим, що має більше можливостей для роботи з оптимізації, яка раніше мала занадто високі альтернативні витрати. Якщо цифри точні, то можна стверджувати, що цінність помічників у програмуванні може бути пов’язана з уможливленням відкладеної операційної роботи, а не лише з підвищення швидкості окремих розробників.
Модель може мати значення для того, як компанії визначають технічну експертизу. loveholidays каже, що її інженери систематизували найкращі практики та перевірки, щоб їхні знання можна було використовувати в керованих робочих процесах. Такий підхід може зробити внутрішні стандарти більш придатними для повторного використання, але він також зосереджує відповідальність у розробці цих стандартів і перевірках навколо них. Джерело не встановлює, чи отримують внески неінженерів таку ж перевірку, як і звичайні інженерні роботи, чи траплялися збої або як компанія обробляє безпеку, конфіденційність, контроль доступу та відкат для змін, внесених через Codex. Ці запитання без відповіді обмежують, наскільки далеко можна узагальнити приклад.
Інтерактивний механізм: як він насправді працює
Дослідіть технологію, що лежить в основі цієї розробки, в інтерактивному режимі.
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?
Що дивитися далі
Про результати повідомляє компанія, і джерело не надає детальної методології, групи порівняння, перевірки якості коду чи розподілу того, скільки роботи залишилося підлягати інженерній перевірці. Подальші докази мають показати, чи зберігаються досягнення, чи зросли ризики чи витрати на технічне обслуговування, і наскільки ця модель працює за межами існуючого технологічного середовища loveholidays.
Наступним корисним доказом буде більш чіткий опис вимірювань. Джерело надає відсотки до та після для змін коду, успішності змін, розгортань і запитів на підтримку, але не визначає кожну метрику, точно не визначає період спостереження після «за останній рік» і не пояснює, чи змінився основний обсяг і поєднання роботи. Він також не забезпечує контрольну групу чи незалежну оцінку. Майбутнє звітування має відрізняти збільшення активності від покращення результатів і показувати, чи залишалися зміни надійними після розгортання.
Якість і підзвітність будуть важливі, оскільки все більше неінженерів модифікують виробничі системи. loveholidays каже, що Codex може пропонувати зміни, запускати перевірки та направляти випуски, але джерело не вказує, які зміни вимагають схвалення людини, як обмежені дозволи або що відбувається, коли автоматизована перевірка проходить, а бізнес або проблема безпеки залишається. Також невідомо, чи повідомлене збільшення розгортання призвело до додаткової перевірки, моніторингу або технічного обслуговування в інших частинах організації.
Більш широке питання – це портативність. loveholidays вже мала потужну технологічну платформу, усталену систему проектування та інженерів, здатних кодувати внутрішні практики в робочі процеси. Організації з менш розвиненою інфраструктурою можуть не досягти таких же результатів. Також незрозуміло, чи збережуться заявлені компанією заощадження та підвищення продуктивності в міру розширення використання, чи зміниться розподіл роботи та відповідальності між інженерними, продуктовими та комерційними командами. Це практичні тести на те, чи це повторюваний корпоративний шаблон, а не сприятливий рахунок від одного клієнта.