Budowanie realistycznego sukcesu dzięki generatywnej sztucznej inteligencji
W ciągu ostatnich dwóch lat obszar sztucznej inteligencji, a zwłaszcza AI generatywnej, wzbudził spore zainteresowanie. Wielu przedsiębiorców i inwestorów zastanawia się, co można stworzyć przy użyciu tego typu technologii.
Firma Appricotsoft pomogła wielu klientom w dążeniu do osiągnięcia produktywności i sukcesu dzięki AI. Przykładami mogą być wdrożenie MVP dla produktów AI oraz doradztwo w zakresie unikania pułapek związanych z nadmiernym wykorzystaniem narzędzi do generowania kodu i uzależnieniem od nich. Dzięki tym doświadczeniom zrozumieliśmy, że chociaż AI ma potencjał, by stać się potężnym narzędziem przyspieszającym rozwój i tworzenie nowych produktów i technologii, nie jest to rozwiązanie uniwersalne. Umiejętność rozróżniania między tym, co realistyczne, a tym, co nierealne, jest kluczowa, gdy chcemy dostarczyć udany produkt, który można skalować i komercjalizować.
Przyjrzyjmy się kilku przykładom.
Co możesz zbudować za pomocą sztucznej inteligencji (i powinieneś)
1. Narzędzia zwiększające produktywność wspomagane przez sztuczną inteligencję
Na przykład asystenci pisania, klasyfikatory wiadomości e-mail, generatory zadań i podsumowania spotkań. Te narzędzia nie muszą być precyzyjne w 100%, wystarczy, że ułatwią zarządzanie przepływami pracy.
Przykłady takich produktów obejmują:
- Współpiloci marketingowi, którzy piszą kampanie za Ciebie.
- Narzędzia do selekcji wiadomości e-mail, które automatycznie dodają etykiety do przychodzących wiadomości e-mail.
- Narzędzia do robienia notatek oparte na sztucznej inteligencji, które słuchają tego, co powiedziałeś w trakcie spotkania, i podsumowują to.
Jak zapewne zauważyłeś na podstawie podanych przykładów, te produkty działają bardzo dobrze, ponieważ w procesie podejmowania decyzji nadal obecny jest czynnik ludzki. Kiedy człowiek jest zaangażowany w ten proces, wykorzystuje on własną inteligencję i procesy myślowe, aby udoskonalić dane wyjściowe generowane przez narzędzie AI, a tym samym lepiej dopasować je do ostatecznej decyzji.
2. Narzędzia dla programistów i automatyzacji wewnętrznej
Na przykład narzędzia Code Scaffolding i Test Support Tools wspomagają programistów, eliminując konieczność wykonywania powtarzalnych lub zbędnych zadań. Wykorzystanie narzędzi AI może radykalnie zmniejszyć ilość powtarzalnej pracy wykonywanej przez inżynierów i zespoły ds. zapewnienia jakości.
Przykłady takich narzędzi obejmują:
- Generowanie testów jednostkowych z fragmentów kodu.
- Refaktoryzacja starszego kodu na podstawie sugestii.
- Tworzenie dokumentacji API za pomocą adnotowanych punktów końcowych.
W Appricotsoft wykorzystujemy Unison Framework do wdrażania tego typu narzędzi, aby stworzyć szybszy i bardziej spójny proces dostaw. Jednak każdy element wyjściowy, który jest wspierany przez sztuczną inteligencję, jest nadal poddawany weryfikacji przez człowieka, zanim zostanie udostępniony do produkcji.
3. Etykietowanie/tagowanie/wzbogacanie danych
Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał przyspieszenia działań back-office’owych, a także wzbogacenia oferty produktów, jeśli do jej szkolenia zostaną wykorzystane odpowiednie dane, pozostawiając jednocześnie miejsce na współpracę z ludźmi.
Na przykład sztuczna inteligencja została wykorzystana do:
- Oznaczaj katalogi produktów.
- Kolejki do moderacji przed ekranem.
- Zapewnij automatyczne funkcje sortowania dla oprogramowania HR.
Wszystkie te aplikacje opierają się na solidnych podstawach bezpieczeństwa, wydajności i praktyczności, dając możliwość kontroli nad nimi przez człowieka lub powrotu do poprzedniego stanu w przypadku wystąpienia problemu.
Czego nie powinieneś (lub nie możesz) tworzyć za pomocą sztucznej inteligencji (na razie)
1. Kluczowe decyzje operacyjne
Jeśli aplikacja, którą opracowujesz, będzie miała znaczący wpływ na życie człowieka (np. decyzja o udzieleniu pożyczki, diagnoza medyczna lub porada prawna), nie można na tyle zaufać generatywnej sztucznej inteligencji, aby wdrożyć ją w środowisku produkcyjnym lub zbliżonym do produkcyjnego.
Dlaczego tak jest?
- Duże modele językowe (LLM) będą popełniać błędy. OpenAI również to przyznało.
- Duże modele językowe nie rozumieją związków przyczynowo-skutkowych ani kontekstu wykraczającego poza dane szkoleniowe.
- Błędy są nieprzewidywalne i zazwyczaj bardzo trudno je zidentyfikować poprzez testy.
Nawet przy najbardziej ekstremalnych zabezpieczeniach (jeśli to/to tamto), systemy te są bardzo kruche. Dlatego jeśli tworzysz aplikację w branży FinTech, HealthTech lub LegalTech, kluczowe jest, aby sztuczna inteligencja pomagała Ci w jej tworzeniu, a nie podejmowała za Ciebie kluczowych decyzji operacyjnych.
2. Bazy kodów w całości generowane przez sztuczną inteligencję
Wymarzonym scenariuszem jest nakreślenie pomysłu na produkt i otrzymanie działającego MVP. W rzeczywistości otrzymasz coś, co pozornie “działa”, ale nie będzie ani bezpieczne, ani skalowalne, ani łatwe w utrzymaniu.
Mieliśmy już kilka przypadków, w których klienci zgłaszali się do nas po stworzeniu minimalnie funkcjonalnego produktu (MVP) wyłącznie w oparciu o kod wygenerowany przez sztuczną inteligencję, a wyniki odzwierciedlały rzeczywiste wyzwania, przed którymi stoją programiści:
- Brak obsługi błędów lub rejestrowania
- Niejasna architektura aplikacji
- Nie przeprowadzono żadnych testów
- Ma poważne luki w zabezpieczeniach
- Zawiera duże ilości ukrytego długu technicznego
W rezultacie nasze usługi audytu i przeglądu kodu generowanego przez sztuczną inteligencję stanowią podstawę do refaktoryzacji i udoskonalania tych produktów.
👉 Powiązane: 20 głównych błędów, które popełniamy podczas przeglądów kodu sztucznej inteligencji
3. Produkty “autonomiczne”
Wielu przedsiębiorców marzy o stworzeniu technologii AI, która uczy się od użytkowników, dostosowuje się do nich i rozwija autonomicznie. Ta idea pozostaje czystą fantazją, dopóki nie powstanie wersja 1 (MVP). Stworzenie adaptacyjnej AI wymaga:
- Ustrukturyzowane, oznaczone, czyste i odpowiednie dane (do nauki);
- Monitorowanie wydajności i pętle sprzężenia zwrotnego.
- Ograniczone/całkowicie kontrolowane środowisko zapobiegające przypadkowemu/ewolucyjnemu rozwojowi sztucznej inteligencji.
Dopóki nie ukaże się wersja 1, kontynuuj autonomiczny rozwój tej sztucznej inteligencji, opierając się na opiniach, użytkowaniu i doświadczeniu.
Na czym powinni skupić się założyciele?
🛠 Sztuczna inteligencja jako narzędzie, a nie strategia
Nie powinieneś traktować AI jako produktu. Zamiast tego, potraktuj ją jako narzędzie w swoim zestawie narzędzi (podobne do bazy danych, procesora płatności czy frameworka front-end). Zatem nasze pytanie nie brzmi: “Czy możemy wykorzystać AI?”, ale raczej: “Co AI zrobi dla naszych klientów?”.”
🔍 Sprawdź wykonalność techniczną przed zainwestowaniem czasu i zasobów w budowę
Poproś o ocenę techniczną już na wczesnym etapie, aby uniknąć miesięcy spędzonych na tworzeniu produktu. Jest to szczególnie ważne, jeśli planujesz wykorzystać sztuczną inteligencję w swoim produkcie. Appricotsoft oferuje audyty techniczne dla MVP, więc sprawdź nasze usługi, jeśli chcesz uniknąć typowych pułapek.
📊 Najpierw stwórz MVP, koncentrując się na kliencie
Zanim opracujesz rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, zastanów się nad podstawową wartością swojego produktu. Dostosuj wykorzystanie sztucznej inteligencji do ulepszania doświadczeń klienta, a nie zastępowania obsługi klienta. Posiadanie działającego, prostego i dobrze przetestowanego MVP jest zawsze lepsze niż tworzenie złożonego prototypu AI.
Jak Appricotsoft pomaga założycielom tworzyć prawdziwe produkty oparte na sztucznej inteligencji
Wsparcie w budowaniu udanego produktu AI jest trudne dla tych, którzy dopiero zaczynają i mają już doświadczenie w tworzeniu produktu AI, który zakończył się porażką. Właśnie dlatego stworzyliśmy Unison Framework. Unison Framework pozwala programistom szybko i przewidywalnie tworzyć produkty oparte na AI, zapewniając jednocześnie optymalny poziom bezpieczeństwa poprzez umożliwienie im przeprowadzenia kontroli wykonalności przed rozpoczęciem budowy.
Oto w jaki sposób pomagamy:
✅ Wykonalność – Pomagamy zrozumieć, co sztuczna inteligencja może bezpiecznie robić, a co musi być tworzone ręcznie.
✅ Czyste wykonanie – Narzędzia AI będą wspierać nasz zespół inżynierów w osiąganiu wyników końcowych, jednak ostateczny wynik zawsze będzie należeć do zespołu inżynierów.
✅ Odzyskiwanie po bałaganie – Stworzyłeś coś z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, co okazało się kompletną katastrofą? Pozwól nam pomóc Ci przywrócić produkt do działania, przeprowadzając dogłębną analizę kodu i wspierając Cię w procesie kodowania, aby wprowadzić niezbędne poprawki.
✅ Prototypowanie i produkcja – Od wczesnych etapów tworzenia produktu aż po gotowy produkt, jesteśmy do Twojej dyspozycji na każdym etapie, od tworzenia wysokiej jakości prototypu po wprowadzanie produktu na rynek.
Dzięki radykalnej przejrzystości naszego podejścia do pracy, cotygodniowym demonstracjom i braku czarnych skrzynek, mogliśmy wesprzeć wiele startupów w Stanach Zjednoczonych i Europie w zakresie projektów z zakresu sztucznej inteligencji.
Krótka ocena: W jaki sposób sztuczna inteligencja może mi pomóc?
Krótka ocena: W jaki sposób sztuczna inteligencja może mi pomóc?
- Jeśli Twój produkt wiąże się z wieloma powtarzalnymi, ustrukturyzowanymi zadaniami;
- Człowiek bierze udział w podejmowaniu najważniejszych decyzji;
- Precyzja i dokładność mogą udoskonalić Twoje produkty/usługi, jednak nie są elementami niezbędnymi do zachowania profesjonalizmu;
- Istnieją możliwości testowania wyników sztucznej inteligencji w bezpiecznym środowisku przed udostępnieniem ich użytkownikom;
- Jeśli jesteś otwarty na zmianę/refaktoryzację kodu wygenerowanego przez sztuczną inteligencję, to zapraszamy do współpracy!
Jeśli nie zaznaczyłeś większości z tych pól, to dobry moment, aby się ze mną skontaktować, abyśmy mogli omówić, co zrobić dalej i jak rozpocząć tworzenie Twojego produktu we właściwy sposób.
Więcej na blogu Appricotsoft:
Wniosek
Sztuczna inteligencja (AI) zapewnia niesamowite możliwości szybszego tworzenia, opracowywania inteligentnych metod testowania i dostarczania użytkownikom lepszych rozwiązań, pod warunkiem efektywnego zastosowania. Jednak AI nie zastąpi żadnego wysiłku człowieka, dlatego każdy programista powinien dokładnie przemyśleć jej zastosowanie i zastanowić się, w jaki sposób będzie ona wspierać działania człowieka.
Misją Appricotsoft jest dostarczanie programistom na całym świecie najlepszych zasobów i wskazówek, które pomogą im odnaleźć się w chaosie wywołanym przez szum medialny wokół rozwoju sztucznej inteligencji. Jeśli jesteś zainteresowany stworzeniem skutecznego i skutecznego rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji, chętnie Ci w tym pomożemy!
Pozwól nam pomóc Ci odkryć możliwości sztucznej inteligencji.
