Bu dəyişiklik liderləri sürət problemlər yaratmadan əvvəl Cənub-Şərqi Asiya da idarəetmə, işə qəbul və fiziki əməliyyatları yenidən qurmağa məcbur edir. Grab -ın baş texnologiya direktoru Suthen Thomas Paradatheth iddia edir ki, süni intellekt kod yazmağı ucuzlaşdırır, lakin kodu yoxlamağı nadir hala gətirir. Bu dəyişiklik liderləri sürət problemlər yaratmadan əvvəl Cənub-Şərqi Asiya da idarəetmə, işə qəbul və fiziki əməliyyatları yenidən qurmağa məcbur edir. Proqram təminatını sürətlə qurmağın gizli xərcləri Grab yeni proqram təminatı alətlərini rekord sürətlə buraxdıqca, liderlər indi sadəcə məşğul işçi heyəti əvəzinə daha yaxşı biznes göstərən rəqəmləri müəyyən etməlidirlər. İşin köhnə ölçmə üsulları şirkətləri səhv hədəflərə yönəldə bilər, yəni rəhbərlər faktiki nəticəni izləmək üçün artıq köhnə ölçülərə etibar edə bilməzlər. “Mühəndislərimizin 90 faizi gündəlik olaraq süni intellekt kodlaşdırma köməkliyinin hansısa formasından istifadə edir,” Paradatheth qeyd edir. “Biz heç nəyi məcburi etmədik. Biz alətləri əlçatan etdik, insanlara onlardan effektiv istifadə etmək bacarıqlarını öyrətdik və sonra onları sərbəst buraxdıq.” Nəticə artdıqda, lakin işi ölçmək çətinləşdikdə “Mühəndislik məhsuldarlığı həmişə bir sıra qeydlər və ulduz işarələri ilə müşayiət olunur,” o bildirir. Asean Intelligence Cənub-Şərqi Asiya dakı bizneslər haqqında məlumat əldə edin Pulsuz hesabatı əldə edin Yenə də rəqəmlər bir hekayə danışır. Birləşmə sorğularından vasitəçi kimi istifadə edərək, Grab hər adama düşən nəticədə təxminən 40 faiz artım müşahidə edib, oxşar ölçülü tapşırıqlar üçün icra müddəti isə 20-30 faiz azalıb. O əlavə edir ki, mühəndislik nəticəsi tapmacanın yalnız kiçik bir hissəsini təşkil edir, əsl süni intellekt effektivliyinin fərdi təkmilləşdirmələrlə yanaşı, şirkət miqyasında institusional dəyişiklik tələb etdiyini qeyd edir. Komanda rollarının dəyişməsi və asan kodlaşdırma riski Daha çox insana proqram təminatı qurmaq imkanı vermək işi sürətləndirir, lakin bu, işə qəbul və nəzarət haqqında yeni suallar doğurur. “Proqram mühəndisliyinin əsasları hələ də vacibdir,” Paradatheth deyir. İşə qəbul mövzusunda o, bir xətt çəkir. “Siz gəlib deyə bilməzsiniz ki, ‘Mən istənilən agentdən bunu etməyi xahiş edə bilərdim, amma onun nə etdiyini bilmirəm.’ Biz həmçinin süni intellekt savadlılığı və sahiblik hissi axtarırıq, təlimatları gözləmək əvəzinə sahib kimi davranırıq.” Qeyri-texniki işçilər öz işlərini avtomatlaşdıra bildikdə şöbələr arasındakı sərhədlər silinir. Hüquq komandası ilk keçid NDA icmallarını saatlardan dəqiqələrə endirmək üçün avtomatlaşdırılmış alət qurdu, dizayn komandası isə adi vaxtın bir hissəsində brendə xas illüstrasiyalar yaratmaq üçün Mosaic adlı oxşar alət yaratdı. “Əgər bir alət istehsala gedəcəksə, əgər son müştərilərimiz ona məruz qalacaqsa, o zaman istehsal mühəndisləri tərəfindən nəzərdən keçirilməlidir,” o izah edir. “Daxili istifadə üçün mühəndisliyin qapıçı olmasını istəmirik.” Müstəqil sistemlər üçün insanları məsuliyyətli saxlamaq Daxili qapıçıları aradan qaldırmaq inkişafı sürətləndirir, lakin təzyiqi başqa yerə keçirir. Zəif yoxlama mexanizmləri yüksək mühəndislik nəticəsini kövrək sistemlərə çevirmək riski daşıyır. Bununla mübarizə aparmaq üçün Grab iş axınını dörd əməliyyat addımı ətrafında qurur: Mühəndislik işini birbaşa sorğular yazmaqdan tapşırıqları ötürməyə dəyişdirmək, sistemlərin öz-özünə işləməsinə imkan vermək. Müstəqil sistemlərin qəzaya uğramadan kontekst ala bilməsi üçün biznes və texniki məlumatları səliqəli şəkildə təşkil etmək. Proqram təminatı səhvlərinin qarşısını almaq və gözlənilməz davranışları yoxlamaq üçün avtomatlaşdırılmış testlərlə yoxlama proseslərini genişləndirmək. Nəticələri yoxlamaq, avtomatlaşdırılmış hakimləri izləmək və son məsuliyyəti müəyyən bir insana həvalə etmək üçün ikinci dərəcəli modellərdən istifadə etmək. Sistemlər insan yazmasını gözləməyi dayandırdıqda proqram təminatı yaradılması dəyişdi. Bu iş axını proqram təminatının necə yaradıldığını dəyişdirir. Bir mühəndis indi bir agentə tapşırıq verir və kənara çəkilir, daha sonra yaradılmış kodu nəzərdən keçirmək üçün qayıdır, bu da asinxron iş axınları vasitəsilə sürəti artırır. “Kod dəstələr halında yaradıla bilər. Yeni darboğaz odur ki, insanlar yaradılan bütün kodu nəzərdən keçirə bilmirlər,” Paradatheth xəbərdar edir. “Nəticədə, biz deyirik ki, istehsala gedən hər şeyə görə siz məsuliyyət daşıyırsınız. Bəs onu necə nəzərdən keçirirsiniz?” Bunu idarə etmək üçün şirkət “ harness engineering ”ə böyük sərmayə qoyur, kod bazasını süni intellekt üçün oxunaqlı saxlayır, eyni zamanda səhvləri istehsala çatmadan tutmaq üçün avtomatlaşdırılmış testləri genişləndirir. “Məsuliyyət zənciri süni intellektlə bitmir; o, insanla bitir,” o deyir. “Təşkilatımdakı hər bir liderin agent mühəndisliyindən istifadə edərək istehsala dəyişiklik etməsi gözlənilir.” Qaydaları birbaşa proqram təminatına daxil etmək İnsanları kodu yoxlamaq üçün məsuliyyətli saxlamaq nəzarətli platformalara əsaslanır, bu da liderləri nəzarəti qoruyarkən işçi heyətinə hesablama gücü vermək çətinliyi ilə üz-üzə qoyur. Grab -ın cavabı uğursuz daxili çatbotdan yaranan GrabGPT -dir. 2022 və 2023 -cü illərdə süni intellekt həyəcanı artdıqda, xarici alətlər açıq təhlükəsizlik riski yaratdı, buna görə də infrastruktur komandası bunun əvəzinə təhlükəsiz daxili interfeys qurdu. “Adına baxmayaraq, GrabGPT yalnız bir satıcıdan istifadə etmir,” Paradatheth deyir. “Siz Gemini , Claude və GPT kimi qapalı modellərdən və Qwen kimi açıq çəkili modellərdən istifadə edə bilərsiniz.” GrabGPT həmçinin audit jurnalı, nəzarətli işə qəbul, istifadə ölçməsi və xərc nəzarəti ilə bir router və abstraksiya qatı kimi fəaliyyət göstərir. Gizli proqram təminatı problemlərini daha sürətli tapmaq Bu mərkəzləşdirilmiş routerdən istifadə təhlükəsizlik fokusunu fərdi alət seçimindən ümumi sistem davranışına keçirir, liderləri struktur zəifliklərin daha sürətli böyüyə biləcəyi bir mühitə hazırlayır. “Faydalı zehni model odur ki, süni intellekt hər şeyin gücləndiricisidir,” Paradatheth deyir. “Əgər əla proqram mühəndisliyi təcrübələriniz varsa, bu, onu gücləndirəcək. Əgər sisteminizdə gizli risk varsa, bu risk indi gücləndirilir.” Gözlənilməz sistem davranışları əvvəllər gizli olan zəiflikləri üzə çıxara bilər. “Siz gizli risk kontekstində düşünməyə başlamalısınız,” Paradatheth xəbərdar edir. “Zəifliklər həmişə mövcud ola bilərdi, lakin indi qeyri-deterministik şəkildə hərəkət edən bir agentiniz var. Siz kodu istehsala göndərib ən yaxşısını ümid edə bilməzsiniz.” Lakin eyni güc əksinə işləyə bilər, avtomatlaşdırılmış icmallar indi zəiflikləri tək insan icmalçılarından qat-qat sürətli aşkar edib düzəldə bilər. Fiziki əməliyyatlardakı kiçik gecikmələri düzəltmək Risk qiymətləndirməsi üçün bu bant genişliyi biznesləri istehlakçılara birləşdirən fiziki logistika şəbəkəsinə qədər uzanır, burada robototexnika insan işçilərini əvəz etmək deyil, israf edilmiş əməliyyat vaxtını aradan qaldırmaq üçün bir alət kimi görülür. “Bir robot sayğacda yüklənə, sürücü ilə səkidə görüşə və digər tərəfdən birbaşa qapıya çatdıra bilər, səyahətin ilk və son metrlərini idarə edə bilər,” Paradatheth deyir. Bu piyada mərhələləri sürücünün vaxtının təxminən on faizini istehlak etdiyi üçün, onları aradan qaldırmaq kuryerlərə daha çox sifarişi tamamlamağa və qazanclarını artırmağa imkan verir. Muxtar sistemləri müxtəlif şəhər küçələrinə uyğunlaşdırmaq Robotik uzantılar piyada gecikmələrini düzəldə bilsə də, tam özünü idarəetmə imkanlarına nail olmaq şəhərlər arasında kəskin şəkildə dəyişən iqtisadi və tənzimləyici şəraitdə naviqasiya tələb edir. “Muxtar nəqliyyat vasitələri üçün Cənub-Şərqi Asiya da daha geniş yayılmadan əvvəl uzun bir yol olacaq,” Paradatheth izah edir. Qarşıdakı yol mürəkkəbdir. “Çətinliklərə vahid iqtisadiyyat və şəraitin müxtəlifliyinə uyğunlaşma daxildir. Şəhərlər motosikletlər və velosipedlərlə doludur və tez-tez xüsusi velosiped zolaqları olmur.” Muxtar çatdırılma robotları üçün şirkət hər şeyi daxili olaraq qurur. Sərnişin nəqliyyat vasitələri üçün isə mövcud bazara rəvan inteqrasiya etmək üçün çox tərəfdaşlı yanaşma tətbiq edir. TECH IN ASIA