Почему ИИ, ориентированный на разработчиков, изменит бизнес

Сегодня GenAI находится в авангарде инноваций: миллионы людей в Великобритании используют его возможности для повышения эффективности своей работы, и почти три четверти этих пользователей отмечают значительное повышение производительности. Однако эта волна отличается от предыдущих технологических бумов тем, что разработчики, вместо того чтобы работать за кулисами, теперь занимают центральное место. В предыдущих движениях разработчики выступали в роли невидимых архитекторов, воплощающих в жизнь чужие идеи. Теперь, в GenAI, они являются движущей силой, формирующей и направляющей развитие.

ИТ-директора, которые признают эту реальность, ориентированную на разработчиков, могут возглавить преобразования в своих предприятиях. Ниже мы рассмотрим причины этого изменения и то, как руководители могут использовать GenAI с максимальной эффективностью.

Разработчики - движущая сила следующего скачка ИИ

Хотя многие прорывы начинаются с грандиозного видения, настоящие инновации основаны на приложениях, а прогресс идет снизу вверх, поддерживаемый не одной центральной идеей, а сотрудничеством и разнообразным вкладом сообщества. Линус Торвальдс создал ядро Linux в 1991 году, но именно всемирное сообщество разработчиков превратило его в масштабную экосистему с открытым исходным кодом.

В организациях именно разработчики постоянно находят новые и креативные способы решения бизнес-задач, стимулируют изменения и позволяют организациям адаптироваться и процветать в условиях развивающегося технологического ландшафта. Например, компания Google стала знаменитой благодаря программе «20 % времени», в рамках которой разработчики могли работать над чем угодно, что привело к появлению таких новых продуктов, как Gmail, Google News и AdSense.

GenAI - особенно благодатная почва для разработчиков, поэтому очень важно дать им возможность свободно исследовать открывающиеся возможности, которые его окружают. В то время как такие инструменты, как ChatGPT и Midjourney, стремительно завоевали потребительские рынки, предприятия по-прежнему осторожничают из-за более высоких ставок.

Именно благодаря инвестициям в повышение грамотности в области ИИ и созданию условий для безопасной работы разработчиков организации смогут лучше понять потенциал GenAI и уберечься от ошибок, соблюдая при этом четкие правила и рекомендации.

GraphRAG в мире с открытым исходным кодом

Открытия и инновации под руководством разработчиков зависят от двух составляющих: возможности и новых технологий или паттернов, применяемых по-разному для решения поставленной задачи.

Рассмотрим GraphRAG, который был создан для решения проблемы: приложения GenAI вызывали галлюцинации, работали как «черный ящик» и не знали, что разрешено видеть конечному пользователю и что является конфиденциальными или частными данными. Хотя векторный RAG и предлагал некоторую помощь, его было недостаточно для многих случаев использования. В середине 2023 года разработчики независимо друг от друга задумались об интеграции графов знаний в конвейеры GenAI, что привело к появлению GraphRAG.

GraphRAG расширяет возможности GenAI, объединяя векторный поиск по сходству с графами знаний. Такой подход не только добавляет авторитетные знания и контекст, но и позволяет получить более точные, понятные и прозрачные результаты. Такие аналитики, как Gartner, подчеркивают, что GraphRag необходим для повышения точности GenAI, что приведет к более широкому внедрению.

Переход к инженерным разработкам, ориентированным на ИИ Это свидетельствует о том, что роль разработчика меняется. Разработчики программного обеспечения теперь становятся инженерами ИИ, интегрируя ИИ в современные приложения. Они разрабатывают новые архитектуры, которые позволяют обойти существующие ограничения ИИ, внедряют новые функции и улучшают пользовательский опыт. Разнообразие моделей и новых фреймворков помогает справиться со сложностью, ускорить инновации и сделать создание приложений не только кодированием, но и сборкой.

Поскольку ИИ становится необходимым для современных приложений, разработчики внедряют LLM и создают инновационные архитектуры, такие как GraphRAG и агентные фреймворки, чтобы преодолеть их ограничения. Агентные системы воплощают в себе то, как разработчики внедряют инновации вокруг основных моделей ИИ; они направляют рассуждения LLM, организуют множество ролей и сохраняют контекст для достижения более эффективных результатов. Программное обеспечение дает пользователям возможность приостановить и просмотреть контекст позже, чтобы команды могли в любой момент уточнить и возобновить выполнение задач, не теряя при этом из виду более широкие цели. Такая эволюция повышает качество работы как сотрудников, так и клиентов, а модели с открытым исходным кодом и API-интерфейсы способствуют творчеству во всем технологическом стеке.

Такие инструменты, как LangChain, LlamaIndex и AG2, упрощают процесс, делая внедрение ИИ более доступным и модульным. Хотя огромный выбор может показаться непомерным, на самом деле он облегчает рабочую нагрузку, делая интеграцию ИИ более доступной и превращая разработку приложений в модульный процесс с помощью GenAI.

Эти тенденции свидетельствуют о технической жизнеспособности и ценности GenAI в организациях. Вопрос не в том, насколько интеллектуальными станут большие языковые модели, а в том, что разработчики будут делать с развивающимся инструментарием.

Стратегические меры по стимулированию прогресса на основе ИИ

Дайте свободу экспериментам. Даже если речь идет об одном часе рабочего дня, предоставление разработчикам права на эксперименты способствует появлению инноваций. Одним из примеров того, что быстро воплотилось в жизнь, является бесплатный и открытый конструктор Knowledge Graph LLM Builder, объединяющий множество открытых компонентов, которые помогают любому человеку за считанные минуты освоить основы GraphRAG.

Предоставьте рамки, которые устраняют барьеры для творчества и способствуют безопасному и ответственному экспериментированию. Разработайте четкую политику, предоставьте доступ к новейшим технологиям и инструментам, обеспечьте конфиденциальность и безопасность данных.

Расширяйте возможности разработчиков. Расширяйте возможности разработчиков, согласовывая ресурсы и стратегии с целями GenAI. Создание приложения GenAI - это только начало, а обеспечение его точности, прозрачности, и объяснимость - это другое. ИТ-директорам необходимо разрабатывать архитектуру и масштабировать ее с учетом этих целей. Согласуйте с разработчиками лучшие инструменты, необходимые для внедрения GenAI.

EY предлагает руководителям также рассмотреть возможность приоритезации небольших стратегических инициатив, объединяющих отдельные или независимые команды таким образом, чтобы одновременно устранить множество неопределенностей или ограничений и подтвердить решения с учетом мнения разработчиков.

Думайте комплексно. Думайте об опыте разработчиков, а не только об их производительности. Разработчики не просто пишут код, они проектируют, диагностируют, отлаживают и исправляют. В отличие от средств автоматизации, они заставляют программное обеспечение делать то, что нужно человеку. С помощью GenAI ИТ-директора могут определить приоритеты эффективности и создавать инновации, которые влияют на верхнюю строку. Эффективность в нижнем сегменте важна, но окончательные победители будут использовать инновации в верхнем сегменте, чтобы победить с помощью GenAI.

Трансформация, осуществляемая предприятиями, управляемыми GenAI

Разработчики сегодня составляют основу влияния GenAI на организации, обеспечивая ответственное, безопасное и этичное внедрение технологий. Благодаря своим практическим навыкам они позволяют организациям избегать рисков и одновременно устанавливать доверие.

ИТ-директора, которые осознают значимость своих разработчиков, будут лучше подготовлены к раскрытию всего потенциала GenAI. Тесно сотрудничая с этими экспертами, руководители смогут направить свои компании к стабильному росту, улучшению решений и долгосрочным инновациям.