Dlaczego sztuczna inteligencja może być ryzykowna dla założycieli firm bez wykształcenia technicznego
Sztuczna inteligencja jest jak magia, szczególnie jeśli nie angażujemy się zbytnio w kodowanie ani projektowanie produktów. Jednak w przypadku każdej aplikacji lub funkcji sztucznej inteligencji generowanej maszynowo należy pamiętać, że jest to kod – czasami kod, który wydaje się działać bez zarzutu, ale jest pełen poważnych problemów.
“Oto kilka problemów, które często spotykamy w MVP opartych na sztucznej inteligencji:”
• Słaba architektura, która nie obsługuje skalowania
• Niewystarczające testy lub brak dokumentów testowych, co sprawia, że poprawki są bardzo kosztowne
• Zakodowane na stałe dane, których nie można ponownie wykorzystać za pomocą interfejsów API
• Luki w zabezpieczeniach, które mogą narazić na szwank poufne informacje
• Krytyczne błędy w logice występujące w kodzie napisanym przez AI, których nikt nie przeanalizował prawidłowo
Oznacza to, że sztuczna inteligencja nie eliminuje potrzeby stosowania dobrej inżynierii – zmienia jedynie sposób, w jaki pojawiają się błędy.
Wstęp
Jako założyciel firmy bez wiedzy technicznej, prawdopodobnie obiecano Ci marzenie: że sztuczna inteligencja zbuduje Twój MVP, skaluje Twój biznes lub obniży koszty rozwoju, gdy będziesz spał. Ale prawda jest taka: Twoje marzenie może zamienić się w koszmar, jeśli nie będziesz wiedział, jak poruszać się na rynku produktów AI.
W Appricotsoft pomagaliśmy założycielom startupów w wprowadzaniu na rynek i skalowaniu udanych produktów opartych na sztucznej inteligencji – a nawet zostaliśmy zaangażowani do pomocy, gdy nieudolne lub pospieszne opracowywanie produktów opartych na sztucznej inteligencji doprowadziło do powstania problematycznego bałaganu. Celem tego przewodnika jest pomoc w unikaniu typowych pułapek oraz zadawanie inteligentnych i trafnych pytań dotyczących rozwoju produktów opartych na sztucznej inteligencji.
Krok 1: Zrozum, co sztuczna inteligencja potrafi, a czego nie potrafi
Zanim sfinalizujesz rozwiązanie MVP oparte na sztucznej inteligencji, zadaj sobie następujące pytania:
• Czy Twój produkt potrzebuje sztucznej inteligencji?
• Czy istnieje wstępnie wytrenowane rozwiązanie lub API, które rozwiązuje 80% tego problemu?
• Czy system sztucznej inteligencji zastąpi dotychczasowy obieg pracy, udoskonali go czy wprowadzi nowości?
Sztuczna inteligencja doskonale radzi sobie z rozpoznawaniem wzorców, automatyzacją i zwiększaniem możliwości człowieka. Nie radzi sobie jednak najlepiej ze zrozumieniem kontekstu, tworzeniem łatwego w utrzymaniu kodu czy projektowaniem architektury. To wciąż Twoja praca – lub praca Twojego partnera programistycznego.
Krok 2: Wybierz odpowiedniego partnera ds. rozwoju (zaufaj nam: to nie tylko freelancer)
Zatrudnienie samodzielnego freelancera zajmującego się sztuczną inteligencją może wydawać się opłacalne i bardzo łatwe, jednak na dłuższą metę może okazać się bardzo kosztowne.
Zamiast tego poszukaj firmy zajmującej się tworzeniem oprogramowania, która posiada:
• Zapewnia usługi przeglądu kodu i przeglądu kodu generowanego przez sztuczną inteligencję przed uruchomieniem
• Ułatwia stosowanie wzorców dostaw w stylu Unison w celu zapewnienia przejrzystości i ochrony jakości
• Posiada doświadczenie w refaktoryzacji kodu i weryfikacji funkcjonalności kodu generowanego przez sztuczną inteligencję.
• Integruje QA lub testowanie w ramach procesu
• Pomaga w produkcji Twojego MVP AI zamiast tylko prototypowania
W Appricotsoft pomogliśmy przedsiębiorcom bez wiedzy technicznej przekształcić nieukończone projekty z zakresu sztucznej inteligencji w pełnowymiarowe produkty, wykorzystując w najlepszy możliwy sposób nasze możliwości w zakresie sztucznej inteligencji, a także wprowadzając kontrolę jakości opartą na czynniku ludzkim.
Krok 3: Wymagaj audytu jakości kodu
Audyt kodu: pomyśl o tym jak o technicznej analizie due diligence. To twoja siatka bezpieczeństwa.
Oto czego możesz oczekiwać od prawdziwego kodu audytowanego przez sztuczną inteligencję:
• Weryfikacja integracji modelu
• Podsumowanie przeglądu architektury zapewnia
• Refaktoryzacja kodu wygenerowanego przez sztuczną inteligencję
• Testy pokrycia kodu
• Korespondencja: potwierdzenia testów, zawiadomienia o sporach,
• Gotowość dokumentacji i przekazania
Co najważniejsze, należy się upewnić, że audyt jest przeprowadzany przez profesjonalną firmę zajmującą się przeglądem kodu, a nie przez osobę, która go napisała.
Krok 4: Śledzenie postępów z zachowaniem przejrzystości
Nawet jeśli nie potrafisz samodzielnie czytać kodu, możesz poprosić o większą przejrzystość.
Oferujemy naszym założycielom jedno źródło prawdy dla ich projektów w ramach naszego Unison Framework:
• Rejestry decyzyjne
• Zaległości z jasnymi kryteriami akceptacji
• Cotygodniowe pokazy z faktycznie działającymi funkcjami
• Dokumentacja w czasie rzeczywistym zidentyfikowanych ryzyk i zmian zakresu
Oznacza to brak niespodzianek, niejasnych raportów o stanie prac i wymówek w stylu “zaufajcie nam, działa”.
Krok 5: Bądź zaangażowany – nawet jeśli nie masz wiedzy technicznej
“Nie musisz być programistą, aby podejmować mądre decyzje dotyczące produktów. Oto, co musisz zrobić:”
• Aby jasno zdefiniować problemy użytkowników i ich wyniki, można wykonać następujące kroki.
• Weź udział w cotygodniowych pokazach i sesjach feedbackowych.
• Żądanie danych metrycznych i informacji o pokryciu testowym.
• Wymagaj przeglądu przez człowieka wszystkiego, co jest generowane przez sztuczną inteligencję.
• Budżetuj długoterminowo, nie tylko na start.
Jesteś wizjonerem, ale czasami musisz być też strażnikiem i tu właśnie wkraczamy my.
Lista kontrolna przetrwania w świecie sztucznej inteligencji dla założycieli firm nietechnicznych
✅ Czy Twoja funkcja sztucznej inteligencji jest naprawdę pożądana?
✅ Czy Twój kod został sprawdzony przez drugi zespół?
✅ Czy masz wdrożone testy i kontrolę jakości?
✅ Dokumentacja dla przyszłych programistów?
✅ Tygodniowe recenzje i dema?
Czy masz plan skalowania wykraczający poza MVP? Jeśli tak, “"NIE"” Jeśli cierpisz na więcej niż jeden z tych problemów, czas porozmawiać z zespołem, który wie, jak przekształcić chaos sztucznej inteligencji w działający produkt.
Przykład z życia wzięty: co może pójść nie tak
Niedawno współpracowaliśmy z założycielem firmy, którego programista AI stworzył MVP chatbota w niecałe dwa tygodnie. Wyglądał świetnie, aż do momentu, gdy użytkownicy zaczęli z niego korzystać.
• Logika sztucznej inteligencji jest zakodowana na stałe w interfejsie użytkownika.
• Brak obsługi błędów oznaczał, że każdy błąd API powodował awarię całej aplikacji
• Nie było żadnych testów ani dokumentacji.
• Deweloper nie był już dostępny.
Musieliśmy zacząć od zera. Czego się nauczyliśmy? Szybka sztuczna inteligencja nie zawsze jest inteligentna.
Jak Appricotsoft pomaga założycielom firm w opracowywaniu inteligentnych rozwiązań AI
W Appricotsoft słyniemy z tego, że pomagamy założycielom firm spoza branży technologicznej z powodzeniem realizować projekty związane ze sztuczną inteligencją i oprogramowaniem na zamówienie, a to z następujących powodów:
• Udowodniona struktura dostarczania Unison
• Przejrzyste procesy i cotygodniowe odprawy
• Audyt kodu w czasie rzeczywistym i testowanie QA
• Zastosowania narzędzi AI z nadzorem człowieka
• Zapewniamy skalowalność od MVP do pełnej oferty produktów.
I trzymamy się faktów. Bez zbędnych dodatków. Bez sloganów. Po prostu oprogramowanie, które z dumą pokażesz swoim użytkownikom.
Porozmawiajmy
Jeśli jesteś założycielem firmy z wizją AI, ale brakuje Ci wiedzy technicznej, chętnie Ci pomożemy. Niezależnie od tego, czy audytujesz swoją wersję, czy dopiero zaczynasz, będziemy Ci towarzyszyć od pomysłu, przez realizację, aż po uruchomienie. Zapytanie ofertowe na opracowanie oprogramowania
Przeczytaj na naszym blogu: Audyt przed prezentacją: na co inwestorzy zwracają uwagę w Twoim kodzie
Odczyt zewnętrzny: Przewodnik OpenAI dotyczący oceny modelu AI
